In spoken language, the characteristics of prosodic realization are related to the meaning of utterance. The pitch pattern of an interrogative sentence which differs from that of declarative sentences can be considered in this respect.. If we consider the question-answer pair, we can find that the most important variation comes from the intended meaning of asking. In this paper, we experiment with four kinds of interrogative sentences and show that the difference in pitch patterns of interrogative sentences can be explained in relation to the focus phenomena that is, the differences of the boundary tones in interrogative sentences are due to the differences in the prosodic domain of focus. For a relevant explanation with the focus phenomena, we divided focus into the categories: emphatic focus, which plays a role in delivering the speaker's intended meaning for the sentence interpretation, and informational focus, delivers the central intended meaning of the utterance. The results can be summarized in three points. First, High boundary tone delivers the meaning of asking. Second, the realization of different boundary tones that are found in wh-question and alternative question are just phonetic variations caused by focusing. Third, the high rise boundary tone in echo questions is related to the meaning of surprise or incredulity, and this relation is a consensus of existing opinion, that is, the speaker's attitude of surprise can raise the pitch range. From these results we can distinguish between boundary type and phonetic variation, and we can also give appropriate meaning to the different boundary tones in interrogative sentences that have been regarded as merely a part of sentence type.
This paper presents a multi-domain topology optimization using the harmonically excited coil and the iron in order to focus pulsed magnetic field (PMF). The design sensitivity of the harmonic magnetic field is derived by adjoint variable method. As a result of the optimization, PMF is considerably concentrated on the objective domain with much less leakage than the initial model.
Many partial differential equations defined on a rectangular domain can be solved numerically by using a domain decomposition method. The most commonly used decompositions are the domain being decomposed in stripwise and rectangular way. Theories for non-overlapping domain decomposition(in which two adjacent subdomains share an interface) were often focused on the stripwise decomposition and claimed that extensions could be made to the rectangular decomposition without further discussions. In this paper we focus on the comparisons of the two ways of decompositions. We consider the unconditionally stable scheme, the MIP algorithm, for solving parabolic partial differential equations. The SOR iterative method is used in the MIP algorithm. Even though the theories are the same but the performances are different. We found out that the stripwise decomposition has better performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.39-47
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2023
This study compares various transformation techniques for multifocus image fusion. Multi-focus image fusion is a procedure of merging multiple images captured at unalike focus distances to produce a single composite image with improved sharpness and clarity. In this research, the purpose is to compare different popular frequency domain approaches for multi-focus image fusion, such as Discrete Wavelet Transforms (DWT), Stationary Wavelet Transforms (SWT), DCT-based Laplacian Pyramid (DCT-LP), Discrete Cosine Harmonic Wavelet Transform (DC-HWT), and Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT). The objective is to increase the understanding of these transformation techniques and how they can be utilized in conjunction with one another. The analysis will evaluate the 10 most crucial parameters and highlight the unique features of each method. The results will help determine which transformation technique is the best for multi-focus image fusion applications. Based on the visual and statistical analysis, it is suggested that the DCT-LP is the most appropriate technique, but the results also provide valuable insights into choosing the right approach.
The main goal of this paper is to describe and analyse intensifiers, especially non-head-bound-intensifiers (NHBIs), which can be included in the discussion and analysis of these elements as focus particles. In doing so, NHBIs such as Korean susulo, casin/cache, English x-self and German selbst are dealt with in a rather cross-linguistical perspective. The pure and strict comparison between Korean, English and German is not intended. This paper is mainly concerned with the semantic domain where the respective contributions of the expressions in question overlap, which offers the common base for the discussion regarding Korean, one of the non-European languages and English and German, two European languages. They share the semantic domain ‘intensification’ regarding relevant subject-NP. They introduce an ordering distinguishing center and periphery. In contrast to head-bound-intensifiers (HBIs), however, NHBIs add self-involvement (directness of involvement) of subject-NP to the meaning of the relevant sentence. I adopt the proposals of Konig (1991), Primus (1992) and Siemund (2000) in the treatment of intensifiers as focus particles. However, I reject Konig (1991) that just NHBIs talre scope over a whole clause, Primus (1992) that NHBIs focus VPs, not NPs, and Siemund (2000) that NHBIs can be further devided into two groups, viz. NHBIs with exclusive readings and NHBIs with inclusive readings. Evidence for my position is presented mainly in the course of describing and analysing some syntactic properties and the meaning and use of NHBIs. I come to the conclusion that both the common meaning of intensifiers as focus particles and the common meaning of NHBIs of three languages can be represented by a simple logical formalism.
In this paper, we focus on the building domain ontology from corpus by extracting concepts and properties relationships based on linguistic patterns. The pharmacy field is selected as an experiment domain and we present an algorithm to extract hierarchical structure for terminology based on the noun/suffix patterns of terminology in domain texts. In order to show usefulness of our domain ontology, we compare a typical keyword based retrieval method with an ontology based retrieval mettled which uses related information in an ontology for a related feedback. As a result, our method shows the improvement of precision by 4.97% without losing recall.
Owing to the current economic downturn, one of the most important goals of the organizations who are actively involved in Information Technology Outsourcing (ITO) is the cost efficiency. We focus on supplier firm's domain understanding to make the cost efficiency; therefore, we examine how the disadvantages from lower domain knowledges affect outsourcing performance moderated by outsourcing ratio and knowledge change environments. That is, if clients can endure disadvantage from service providers' lower domain knowledge, they can achieve cost efficiency by choosing lower domain knowledge suppliers with less expensive cost. To examine performance gap depending on the environments, we applied 'A Learning Model of IT Outsourcing' which is suggested by previous literature. As a result, we suggest five strategies for clients to contract with suppliers which have lower domain knowledge: (1) Prepare the strategy to endure disadvantages from the early stage. (2) Make the strategy depending on outsourcing ratio. (3) Knowledge transfer between organizations is important. (4) Make a short-term contract if they do not have good environments for organizational learning. (5) Client's knowledge change environments are more important than those of supplier's. Finally, we offer various implications for clients and suppliers in IT outsourcing.
Over the years, several different approaches have been proposed to enhance the practice of software reuse. These approaches vary in reuse abstraction levels or application domains they focus on. However, it seems that they do not adequately meet the needs of software designers in planning and managing reuse. One reason may be the lack of conceptually well-established framework supporting work domain analysis and modeling. As a new viable solution to this problem, Sutcliffe and his colleagues developed Domain Theory , which is introduced in this paper. Utilizing multidisciplinary perspective, such as cognitive psychology, management science, human-computer interaction, and software engineering. it provides a schematic framework that defines a comprehensive library of generic and reusable models of domain knowledge in terms of generic tasks and meta-domains. It also provides useful methods and guidelines for software reuse, emphasizing the concept of abstraction process in a designer s mind. This paper firstly gives a brief overview of fundamentals of software reuse. Next, it explains the foundation of domain theory and discusses its applicability to software reuse. In particular, the taxonomy of meta-domains and the types of generic tasks are described in more detail. Finally, the future research framework, which primarily addresses the problem of how to apply the domain theory to various work domains, is proposed.
Perhaps one of the most versatile approaches to learning in practical domains lies in case based reasoning. To date, however, most case based reasoning systems have tended to focus on relatively simple domains. The current study involves the development of a decision support system for a complex production process with a limited database. This paper presents a set of critical issues underlying CBR, then explores their consequences for a complex domain. Finally, the performance of the system is examined for resolving various types of quality control problems.
Case- based reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. Unlike the rule-based paradigm, in which domain knowledge is encoded in the form of production rules, in the case-based approach the problem solving experience of the domain expert is encoded in the form of cases stored in a casebase(CB). CBR allows a reasoner (1) to propose solutions in domains that are not completely understood by the reasoner, (2) to evaluate solutions when no algorithmic method is available for evaluation, and (3) to interprete open-ended and ill-defined concepts. CBR also helps reasoner (4) take actions to avoid repeating past mistakes, and (5) focus its reasoning on important parts of a problem. Owing to the above advantages, CBR has successfully been applied to many kinds of problems such as design, planning, diagnosis and instruction. In this paper, I propose case-based DSS(CBDSS). CBDSS is an intelligent DSS using CBR technique. CBDSS consists of interface, case-based reasoner, maintainer, casebase management system, domain dependent CB, domain independent CB, and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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