In this study, the vocabularies in elementary mathematics textbooks for grade 1-2 were analyzed according to 9-degree of semantic system. Also, the types of vocabulary were analyzed using general academic words, mathematics specific concept words, and mathematics general concept words. As a result, percentages of 1-degree and 2-degree vocabulary was the most in both grade 1 and 2 mathematics textbooks. It also shows that some of general academic words were 3-degree vocabulary and some of mathematics specific concept words were either unregistered or 1-degree vocabulary. In particular, general academic words, which are 3-degree vocabulary, may be unfamiliar to 1st and 2nd grade students. Therefore, students should be given the opportunity to guess and understand the contextual meaning of general academic words from the given contexts in textbooks. The frequency of use of mathematics general concept words in grade 2 textbook increased significantly compared to grade 1 textbook. Since mathematics general concept words are academic and technical vocabulary they should be taught explicitly. Based on the results of this study, implications for vocabulary instruction in mathematics textbooks were discussed.
The purpose of this research is to analyse the research subject in journal of Korean safety management and sciences. Total 1850 key words in 560 papers were analysed by the Pajek system which is one of well known social network analysis tool. Key words trend from 2008 to 2012 was examined. Then the relationship among each key words was visualized. There were five key words group which strongly connected among key words. The degree centrality, between centrality, proximity prestige on each key words were calculated to verify influence degree to other key words.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.1
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pp.21-27
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1999
In this paper. we propose a new method for automatic classification of documents using the degree of similarity between words. First, we seek relevance terms using automatic indexing. Second, we found frequency in use words in documents and the degree of relevance between the words using probability model. Continuously, we extracted the set of words which is connected the relevance closely and created the profiles characterizing each classification And, with the profile we finally classified them. We experimented on classifying two groups of documents. Some documents were about Genetic Algorithm. The others were about Neural Network. The results of the experiments indicated that automatic classification with word accordance of degree enable us to manage the retrieved documents structurally.
The main purpose of this study is to systematically classify words indicating pain in terms of their ranks in each subclass. This study is a part of developing a Korean Pain Measurement Tool. This study didnot include exploration of each word's dimension such as sensory or affective. Eighty three Korean words tentatively classified in 19 subclasses in previous study were used for this study. At least three to six words were included in each subclass and the words were randomly placed in which each subject indicates their rank of pain degree. One hundred and fifty nursing students and one hundred clinical nurses were requested to indicate the rank of each word. One hundred and sixteen students and eighty three nurses completed the ratings for analysis. The data were collected from June 1983 to July 1983. The data using ordinal scale were analyzed by Friedman ANOVA to test significant difference between rank means. All of pain words indicated significant rank mean difference in all of 19 subclasses. Some of the words were either cancelled or replaced by other words, or rearranged for their ranks. Subclasses of which words were cancelled were 1) Simple stimulating pain, 2) Punctuate pressure, 3) peripheral nerve pain, 4) radiation pain, 5) punishment-related pain, and 6) suffering-related pain. Subclasses of which words were replaced or rearranged were 1) incisive pressure, 2) constrictive pressure, 3) dull pain, 4) tract pain, 5) digestion-related pain and 6) fear-related pain. Four subclasses such as traction pressure, thermal, cavity pressure, and fatigue- elated pain indicated significant differences among rank means in each subclasses and showed no visible overlaps of the ranks among means. Further research is needed using high level measurement of pain degree of each word and more sophisticated analysis of the pain degrees. Three pain words which would be related to chemical stimulation were newly explored and included as a new subclass. Through this study, the total number of subclasses increases from 19 to 20 and the total number of Korean words in the scale decreases from 83 to 80.
This study explores the degree of velarization of English word-final /l/ (i.e., /l/-darkness) according to the lexical status. Lexical status is defined as whether a speech stimulus is considered as a word or a non-word. We examined the temporal and spectral properties of word-final /l/ in terms of the duration and the frequency difference of F2-F1 values by varying the immediate pre-liquid vowels. The result showed that both temporal and spectral properties were contrastive across all vowel contexts in the way of real words having shorter [l] duration and low F2-F1 values, compared to non-words. That is, /l/ is more heavily velarized in words than in non-words, which suggests that lexical status whether language users encode the speech signal as a word or not is deeply involved in their speech production.
Preliminary findings are reported from five experiments testing the perceived naturalness of word tokens whose vowel durations are altered. The stimuli were minimal pairs of English words ending in a voiced/voiceless plosive. Results show an asymmetric effect of shortening and lengthening of the vowel on the perceived naturalness of the word. Incremental shortening of vowel duration initially shows a stable degree of perceived naturalness but rapidly deteriorates beyond a certain point. On the contrary, only a small degree of lengthening of the vowel made the perceived naturalness of the word quickly decay, but there was a floor effect such that the perceived degree of naturalness does not lower beyond a certain level. Further, the tokens with the original vowel duration were not always scored higher than the stimuli with a small degree of shortening. Future studies should address the issue of speaking rate and the ratio between the vowel and the stop closure duration to better understand the phenomenon. The issue investigated here has implications on the role of prototypical exemplars in the perception of phonotactic naturalness.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.3
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pp.116-130
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2019
This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models ($Gr{\ddot{o}}nroos$, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in $Gr{\ddot{o}}nroos$ model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both $Gr{\ddot{o}}nroos$ and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than $Gr{\ddot{o}}nroos$ model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.133-140
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2020
Emotional analysis is an application of opinion mining that analyzes opinions and tendencies of people appearing in unstructured text. Recently, emotional analysis of social media has attracted attention, but social media contains newly-created words and slang, so it is not easy to analyze with existing emotional analysis. In this study, I design a new emotional analysis system to solve these problems. The proposed system is possible to analyze various emotions as well as positive and negative in social media including newly-created words and slang. First, I collect newly-created words and slang related to emotions that appear in social media. Then, expand the existing emotional model and use it to quantify the degree of sentiment in emotional words. Also, a new sentiment dictionary is constructed by reflecting the degree of sentiment. Finally, I design an emotional analysis system that applies an sentiment dictionary that includes newly-created words and an extended emotional model.
Among Human Sensibility-oriented products a gap between the images that designers try to express through that product and users emotional evaluation becomes an issue. The data on the correlation between image words used for design evaluation and images used in the design process are especially significant. This study based on these correlations suggests a Fuzzy retrieval system supporting styling design with images and image words. In the system, the relational data are demonstrated by Fuzzy thesaurus as correlation coefficient from the degree of similarity among image words. And the degree of similarity is produced based on image evaluation. Image retrieval is conducted by the algorithm of Fuzzy thesaurus development, 1) among image words, 2) images to image words, 3) image words to images and 4) among images: 4 different modes are provided as retrieval modes. Also transfer between modes is carried by direct operating interface, therefore divergent thinking and convergent thinking is supported well. The system consists of operation for the gap and the measurement unit of emotional evaluation, and visualization units. Under unified interface environments are set in order for consistency of the operation.
The purpose of this article is to study the effect of finger play teaching method on the reproduction of children's English words. The hypotheses are as follows: 1) there will be the difference of the reproduction of children's English words between the experimental group(that is taught by finger play teaching method) and the controlled group (that is taught by only oral teaching method). 2) there will be the difference of children's retention capacity of reproducing English words between the experimental group and the controlled group, The researcher made the time series data The measure tool was the check list for reproduction test of children's English words that was made by Run-Soon Oh and J. Eden(2004). The researcher analyzed the data using the Repeated Measures ANOVA and the Analysis of Covariance. The findings of research are as follows: 1) the more the frequency of teaching increases, the more there are the difference of reproducing English words according to frequencies and groups. The reproduction capacity of the experimental group is better than that of the controlled group. A degree of statistical significance is p<.001. 2) The difference of retention capacity of reproducing English words between the experimental group and the controlled group is a statistical significant, p<.05. The experimental group is better than the controlled group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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