Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.139-140
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2017
본 연구는 공과대학 학생들이 배우는 전공영어로서의 특수목적영어(ESP)에 대해 코퍼스 기반 접근법의 유용성을 논하고자 한다. 이에 본 연구에서는 공과대학에서 사용하는 전공텍스트를 코퍼스로 구축하여 컴퓨터에 기반한 분석에서 나온 결과들을 제시하면서 공학영어 코퍼스의 특성을 살펴보고 궁극적으로 영어매개수업을 듣는 공대학생들의 데이터 기반 학습에 일조하고자 한다. 본 연구에서 사용된 목표 코퍼스는 세부전공과 상관없이 공통적으로 적용되는 공학과목을 선정하여 구축되었고 비교대상인 참조 코퍼스는 British National Corpus를 사용하였다. 공학영어 코퍼스는 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 이루어졌고 코퍼스 분석도구인 AntConc 3.4.4를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석이 수행되었다. 고빈도수 어휘의 분석결과 목표 코퍼스와 참조 코퍼스에서 가장 빈번하게 나타나는 어휘군은 내용어(content words)보다는 기능어(function words) 형태가 많다는 점이 나타났고 내용어군만 분석결과 참조코퍼스에 비해 공학영어 코퍼스에 과학영역의 변이어가 많이 분포하고 있음이 드러났다. 또한 키워드 분석에서는 공학영어 코퍼스의 키워드 동사군이 전문적인 어휘(technical vocabulary)보다는 비전문적인 학술적 어휘(non-technical academic vocabulary)가 상대적으로 많이 분포되어 있음이 드러나 ESP교육을 실시함에 있어서 전공관련 전문영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 고양해야 할 필요성이 대두된다.
Korean students with much exposure to the relatively slow and clear speech used in most English classes in Korea can be expected to have difficulty understanding the casual style that is common in the everyday speech of English speakers. This research attempted to investigate an effective way to utilize casual speech in English education, by exploring the way different speech styles (clear vs. casual) affect Korean learners' comprehension of spoken English. Twenty Korean university students and two native speakers of English participated in a listening session. The English utterances were produced in different speech styles (clear slow, casual slow, clear fast, and casual fast). The Korean students were divided into two groups by English proficiency level. The results showed that the Korean students achieved 69.4% comprehension accuracy, while the native speakers of English demonstrated almost perfect results. The Korean students (especially the low-proficiency group) had more problems perceiving function words than they did perceiving content words. Responding to the different speech styles, the high-proficiency group had more difficulty listening to utterances with phonological variation than they did listening to utterances produced at a faster speed. The low-proficiency group, however, struggled with utterances produced at a faster speed more than they did with utterances with phonological variation. The pedagogical implications of the results are discussed in the concluding section.
In this study, comments on restaurants, movies, and mobile devices, as well as tweet messages regardless of specific domains were analyzed for sentimental information content. We proposed a system for extraction of objects (or aspects) and opinion words from each sentence and the subsequent evaluation. For the sentiment analysis, we conducted a comparative evaluation between the Structural SVM algorithm and the Latent Structural SVM. As a result, the latter showed better performance and was able to extract objects/aspects and opinion words using VP/NP analyzed by the dependency parser tree. Lastly, we also developed and evaluated the sentiment detector model for use in practical services.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.841-848
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2021
This study seeks to investigate Key Audit Matters (KAMs) reporting of Thai listed companies in Thailand, and examines the influence of KAMs reporting on corporate financial performance. Data were collected from 180 companies listed in Thailand during 2016 to 2018, which accounted to 540 annual reports. KAMs reporting was quantified by content analysis from the audit reports, while financial performance and corporate characteristics were collected from the corporate annual reports. Descriptive analysis and multiple regressions were performed to analyze the data. The study results reveal that there was an increasing of KAMs reporting in audit report of listed companies in Thailand in terms of both number of issues and number of words across the observed period. The regression analysis indicates that was a significant and negative influence of words counted as KAMs reporting on financial performance, while there was no influence of KAMs reporting issue on the performance. Moreover, there was a negative relationship between corporate complexity and financial performance, while audit type had a positive correlation with financial performance. This study shows significant contribution on the implication of KAMs in an emerging economy and the role of KAMs as a communication device between auditor and stakeholders.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.223-231
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2022
The application of computer software into the linguistic analysis of texts proves useful to arrive at concise and authentic results from large data texts. Based on this assumption, this paper employs a Computer-Aided Text Analysis (CATA) and a Critical Discourse Analysis (CDA) to explore the manipulative strategies of positive/negative presentation in Orwell's Animal Farm. More specifically, the paper attempts to explore the extent to which CATA software represented by the three variables of Frequency Distribution Analysis (FDA), Content Analysis (CA), and Key Word in Context (KWIC) incorporate with CDA decipher the manipulative purposes beyond positive presentation of selfness and negative presentation of otherness in the selected corpus. The analysis covers some CDA strategies, including justification, false statistics, and competency, for positive self-presentation; and accusation, criticism, and the use of ambiguous words for negative other-presentation. With the application of CATA, some words will be analyzed by showing their frequency distribution analysis as well as their contextual environment in the selected text to expose the extent to which they are employed as strategies of positive/negative presentation in the text under investigation. Findings show that CATA software contributes significantly to the linguistic analysis of large data texts. The paper recommends the use and application of the different CATA software in the stylistic and corpus linguistics studies.
The words a speaker uses can be regarded as the core, the main issue and a symbolic icon of what he says. Applying this to presidents' addresses of each English literary society in Korea shows that frequency in use and the linkage of words they use in their addresses are value and ideas executive officers pursue. The purpose of this study is to analyze the contents of presidents' addresses introduced in home page of each English literary society in Korea and investigate features and constitution of them each, focusing on analysis of a language network. The results of this study show the features of resemblances and differences of commonly-used words. In addition, these results appear to suggest that they can be also applied to a comparative study between the English literary societies in Korea.
This thesis composes separated words in text for extracting keywords from Japanese, proposes extracting indexing keywords which consist of a compound noun using words and sentences information with the rules in the sentences. It constructs generative rules of compound nouns to be based In dependence as a result of analysing character of keywords in the text not the same way as before. To hold other extracting keywords and the content of sentence, and suggest how to decide importance concerned some restriction and repetition of words about generative rules. To verify the validity of keywords extracting, we have used titles and abstracts from Japanese thesis 65 files about natural language and/or voice processing, and obtain 63% in outputting one in the top rank.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.191-200
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2022
This study analyzes the perception survey of the general public on the problems of a neologism(new words), which are frequently used in media media, and derives improvement measures and implications based on the data. In general, it can be seen that the creed is exposed and used indiscriminately through media, and those in their 20s and 30s are positive for the use of new words and those in their 50s and 60s are relatively negative. The biggest problem is that excessive use of creed can cause conflict and alienation between generations, and the need for correct Korean use is recognized overall as it can enhance Hangeul destruction and inappropriate social awareness. However, media outlets often use new words in a positive way to induce interest and enrich content by using them in the right place for the latest trends, such as small but certain happiness. As an alternative to this problem, self-purification of media workers is the most important, and it is recommended to encourage proper use of Korean through media literacy education and campaigns.
The presidential inaugural address is a very useful means of presenting the national vision and conveying the president's political philosophy and policy direction to the people. For this reason, analyzing the address will help to understand the president him/herself and the presidential times. The address can be analyzed in various academic fields, but in this study, it was considered as only content and analyzed based on the network. It is widely used for word cloud analysis based on the frequency of words appearing in the address. If it is analyzed based on a network, it will be a useful method because it is possible to derive the context contained in the sentence. The entire network of the addresses of past presidents of the Republic of Korea was established and structural factors were presented. The president and political direction were derived by comparatively analyzing the key words derived from the network and the word cloud. The characteristics of the address were presented by comparing and analyzing key words and closeness centrality, which is a structural factor of the network, by constructing a network of each president's inaugural address. It is expected that the network-based analysis of past presidential inaugural addresses can ultimately be used as data for understanding and evaluating presidents.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.292-297
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2001
In writing learning as a second/foreign language, a learner has to acquire not only lexical and syntactical knowledge but also the skills to choose suitable words for content which s/he is interested in. A learning system should extrapolate learner\\`s intention and give example phrases that concern with the content in order to support this on the system. However, a learner cannot always represent a content of his/her desired phrase as inputs to the system. Therefore, the system should be equipped with a diagnosis function for learner\\`s intention. Additionally, a system also should be equipped with an analysis function to score similarity between learner\\`s intention and phrases which is stored in the system on both syntactic and idiomatic level in order to present appropriate example phrases to a learner. In this paper, we propose architecture of an interactive support method for English writing learning which is based an analogical search technique of sample phrases from corpora. Our system can show a candidate of variation/next phrases to write and an analogous sentence that a learner wants to represents from corpora.
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