The represented Design Language have to include design meaning by functions in Interior. It also is able to easy and quick to understand in conversation for the design proposal. In this study, 6 stages suggest for the basic forming image in Interior Design. Those are form, line, space, color, material and principles of design. And essential image language arranged by preceding research. The fundamental 6 elements of space are used for explanation with the minimum method to make consumer understand through some image. Image has the communication function as a visual conversation in Space Design. The purpose of using the image language is the exchange into communication by written visual image. In order to it is necessary to delivery correct meaning of Interior Design for the understand between consumer and designer for the suggestion through images. Therefore, making categories for representation-language from image features of interior design is a important research with the value to share the spatial pattern. It will be expected to add the spatial Image language by processing with new trend.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.559-570
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1993
In this article we present a rapid development of a Korean to English translation system, by the help of general English generator, PENMAN. PENMAN is an English sentence generation system, of which input language is a language specially devised for sentence generation, named Sentence Planning Language(SPL). The language SPL has various features that are necessary for generating sentences, covering both syntactic and semantic features. In this development we integrated a Korean language parser based on dependency grammar and the English sentence generator PENMAN, bridging two systems through a converting module, which converts dependency structures produced by Korean parser into SPL for PENMAN.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.365-370
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2023
This paper aims to compare the performance of speech data classification into two groups, adult and elderly, based on the acoustic and linguistic characteristics that change due to aging, such as changes in respiratory patterns, phonation, pitch, frequency, and language expression ability. For acoustic features we used attributes related to the frequency, amplitude, and spectrum of speech voices. As for linguistic features, we extracted hidden state vector representations containing contextual information from the transcription of speech utterances using KoBERT, a Korean pre-trained language model that has shown excellent performance in natural language processing tasks. The classification performance of each model trained based on acoustic and linguistic features was evaluated, and the F1 scores of each model for the two classes, adult and elderly, were examined after address the class imbalance problem by down-sampling. The experimental results showed that using linguistic features provided better performance for classifying adult and elderly than using acoustic features, and even when the class proportions were equal, the classification performance for adult was higher than that for elderly.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.11
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pp.63-72
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2014
In this paper, we propose a sign language recognition system using SVM and depth camera. Especially, we focus on the Korean sign language. For the sign language system, we suggest two methods, one in hand feature extraction stage and the other in recognition stage. Hand features are consisted of the number of fingers, finger length, radius of palm, and direction of the hand. To extract hand features, we use Distance Transform and make hand skeleton. This method is more accurate than a traditional method which uses contours. To recognize hand posture, we develop the decision tree with the hand features. For more accuracy, we use SVM to determine the threshold value in the decision tree. In the experimental results, we show that the suggested method is more accurate and faster when extracting hand features a recognizing hand postures.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.3
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pp.51-65
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2024
Accurate electrical load forecasting is important to the effective operation of power systems in smart grids. With the recent development in machine learning, artificial intelligence-based models for predicting power demand are being actively researched. However, since existing models get input variables as numerical features, the accuracy of the forecasting model may decrease because they do not reflect the semantic relationship between these features. In this paper, we propose a scheme for short-term load forecasting by using features extracted through the large language models for input data. We firstly convert input variables into a sentence-like prompt format. Then, we use the large language model with frozen weights to derive the embedding vectors that represent the features of the prompt. These vectors are used to train the forecasting model. Experimental results show that the proposed scheme outperformed models based on numerical data, and by visualizing the attention weights in the large language models on the prompts, we identified the information that significantly influences predictions.
Frank O. Gehry is known to be an architect whose work ranges over different realms, especially between fine arts and architecture. He himself mentioned about this interdisciplinary aspect of his own work: he was inspired by, worked together with, and sometimes directly influenced by contemporary artists. Among the artists, the most influential ones are the sculptors, especially Richard Serra of Post-Minimalism and Claes Oldenburg of Pop Art. Based on this historically known fact, although very brief, this study explores how the features of Post-Minimal sculpture were transferred into Gerhy's architecture, and how Gehry has developed them into his own language. In Post-Minimal sculpture, the main concept 'Anti-Form' was realized by emphasis on materiality, process and intuitiveness of work of in. Those features appeared vividly in Gehry's works especially in his second stage of his life, but seemed to have disappeared in the third stage. However, in the fourth stage, Gehry went beyond the influence of Post-Minimalism, and he created very unique formal language dialectically formed between Post-Minimal sculptural language and his architectural language.
Kim, Youngjoo;Lee, Sun-Young;Lee, Jungmin;Baik, Juno;Lee, Sunjin;Lee, Jaeeun
Journal of Korean language education
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v.23
no.1
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pp.123-159
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2012
This study investigates relationships between TOPIK ratings and measures of grammaticality judgement competence in the acquisition of Korean as a second language. Data were collected on the linguistic abilities of learners' at 3 to 6 on the TOPIK scale, focusing on perception in grammar-mostly morphology and syntax, some lexis, and a few of collocation. The results show that (i) proficiency and grammaticality judgement competence show high correlation, (ii) individual accuracy scores correlate strongly with levels on the TOPIK proficiency scale on most linguistic features in the test, and (iii) Japanese speakers outperform Chinese speakers at the same levels of proficiency on most linguistic features. The findings indicate that global proficiency scales like the TOPIK can be deconstructed using grammaticality judgement test that provides detailed measures of learners' control of linguistic features.
In this paper, we propose a texture feature-based language identification by fusion of Gabor, MDLC (multi-lag directional local correlation), and co-occurrence features. In the proposed method, for a test image, Gabor magnitude images are first obtained by Gabor transform followed by magnitude operator. Moments for the Gabor magniude images are then computed and vectorized. MDLC images are then obtained by MDLC operator and their moments are computed and vectorized. GLCM (gray-level co-occurrence matrix) is next calculated from the test image and co-occurrence features are computed using the GLCM, and the features are also vectorized. The three vectors of the Gabor, MDLC, and co-occurrence features are fused into a feature vector. In classification, the WPCA (whitened principal component analysis) classifier, which is usually adopted in the face identification, searches the training feature vector most similar to the test feature vector. We evaluate the performance of our method by examining averaged identification rates for a test document image DB obtained by scanning of documents with 15 languages. Experimental results show that the proposed method yields excellent language identification with rather low feature dimension for the test DB.
The purpose of this study is to examine the difference in acoustic features between Young Voices and Aged Voices, which are actually come from the same age group. The 12 female subjects in their thirties were participated and recorded their sustained vowel /a/, connected speech, and reading. Their voices were divided into Younger Voices and Aged Voices, which means voices sound like younger person and sound like in their age or more aged ones. Praat 4.4.22 was used to record and analyze their acoustic features like Fo, SFF, Jitter, Shimmer, HNR, Pitch-range. And the six female listeners guessed the subjects' age and judged whether they sound younger or as like their actual age. We used the Independent t-Test to find the significant difference between those two groups' acoustic features. The result shows a significant difference in Fo, SFF. The above and the previous studies tell us the group who sounds like younger or baby like voice has the similar acoustic features of actually young people.
In this study, elementary students' science communication competence was investigated based on the grammatical features expressed in their language-use in classroom discourse and science writings. The classes were designed to integrate the evidence-based reasoning framework and traditional learning cycle and were conducted on fifth graders in an elementary school. Eight elementary students' discourse data and writings were analyzed using lexico-grammatical resource analysis, which examined the discourse text's content and logical relations. The results revealed that the student language used in analyzing data, interpreting evidence, or constructing explanations did not precisely conform to the grammatical features in science language use. However, they provided examples of grammatical metaphors by nominalizing observed events in the classroom discourses and those of causal relations in their writings. Thus, elementary students can use science language grammatically from science language-use experiences through listening to a teacher's instructional discourses or recognizing the grammatical structures of science texts in workbooks. The opportunities in which elementary students experience the language-use model in science learning need to be offered to understand the appropriate language use in the epistemic context of evidence-based reasoning and learn literacy skills in science.
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