As an attempt to characterize the English test section of CSAT (College Scholastic Ability Test) and to get some suggestions, this study raised the research questions, as 'What are the main factors that affect students' English test scores in CSAT, and how big influences do they have?' It has been hypothesized that among main factors are the L1 competence, represented by the Korean test scores in CSAT, background knowledge or intelligence, represented by the "total" scores in CSAT, and the two types of L2 knowledge (vocabulary and grammar on one hand and prosody m the other hand), measured by the test devised specially for this study. The individual effect of the L2 vocabulary and grammar (one kind of L2 knowledge) was 70%, that of background knowledge or intelligence 61%, that of the L1 competence 50%, and that of the L2 prosody knowledge (the other kind of L2 knowledge) 32%. According to the stepwise regression, the whole effect of these four factors was 74%. The findings suggest that first, although CSAT is based on the top-down model of comprehension, the bottom-up model of learning should be more emphasized in our English class. Also, since background knowledge or intelligence is the second most influential factor, the top-down model of learning that helps students learn to understand by activating their various schemata must also be very effective.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.5
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pp.985-991
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2009
A grammar-based test case generation (GBTG) algorithm takes a grammar G and generates a subset of the language L(G) accepted by G, and called test cases for software product testing. As most languages specified with CFG are recursive, usually L(G) is so large that it is not practical to execute all the of the generated cases. Therefore, this paper presents some "tags" : extra-grammatical annotations which are designed to restrict the generation. A number of control mechanisms have been developed to prune the number of test cases generated while still producing a test set that covers the majority of inputs to the system.
The expression KES, one of the most commonly used words in the Korean language, has various usages. This expression is also used to express English-like cleft constructions. Korean seems to employ at least three different types of cleft constructions: predicational, identificational, and eventual. The paper tries to provide a constraint-based analysis of these three types of Korean cleft constructions and implement the analysis in the LKB(Linguistic Knowledge Building) system to check the feasibility of the analysis. In particular, the paper shows how a typed feature structure grammar, couched upon HPSG, can provide a robust basis for parsing Korean cleft constructions.
This paper aims to discuss the effects of learning how to write English interrogative sentences. 122 students who participated in the study learned basic structural components of English questions and practiced writing questions by inversing the subject and the verb in a given declarative sentence. The participants were divided into two groups: Group 1 which was given a brief explanation of interrogative structures and practices, and Group 2 which was given the same explanation and practices in addition to an assignment for which they had to make one or two comprehension questions based on reading a passage. For the pre-tests and the post-tests, they took a TOEIC reading test with 40 questions and a structure test with 25 questions. The results of the tests show that both groups improved significantly in the two post-tests, benefiting from this learning method. However, the additional treatment for Group 2 did not seem to be highly effective. In the questionnaire survey, the participants think that the method of learning English questions has helped them better understand English grammar as well as interrogative structures. The participants were also divided into three different levels: high, intermediate, and low. The intermediate level group students benefited most from learning writing questions as the results of the post-test of the 25-questions test and the final exam of the course show.
The speech synthesis technology is widely used and its application area is also being broadened to an automatic response service, a learning system for handicapped person, etc. However, the sound quality of the speech synthesizer has not yet reached to the satisfactory level of users. To make a synthesized speech, the existing synthesizer generates rhythms only by the interval information such as space and comma or by several punctuation marks such as a question mark and an exclamation mark so that it is not easy to generate natural rhythms of people even though it is based on mass speech database. To make up for the problem, there is a way to select rhythms after processing language from a higher level information. This paper proposes a method for generating tags for controling rhythms by analyzing the meaning of sentence with speech situation information. We use the Systemic Functional Grammar (SFG) [4] which analyzes the meaning of sentence with speech situation information considering the sentence prior to the given one, the situation of a conversation, the relationship among people in the conversation, etc. In this study, we generate Semantic Speech Control Tag (SSCT) by the result of SFG's meaning analysis and the voice wave analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.4
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pp.48-54
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2000
This Paper classified korean Parts-of-speech for korean-english machine translation and investigated morphological characters of each parts-of-speech. Korean standard grammar classified parts-of-speech by semantic, functional and formal character. Many rules make a difficulties the understanding of grammar structure and parts-of-speech classification and it is necessary to preprocess at machine translation. This paper classified korean parts-of-speech by one rule. The parts-of-speech suggested in this paper have a same syntactic role and same parts-of-speech with english dictionary, and express the structure of korean sentence. And also it can make target language by pattern matching in korean-english translation.
Park, Chan-Jun;Kim, Yang-Hee;Jang, Yoonna;Umadevi, G.R;Lim, Heui-Seok
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.6
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pp.51-57
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2020
Children with language developmental disabilities often struggle through their lives from a lot of challenges in everyday life and social activities. They're often easily deprived of the opportunity to engage in social activities, because they find difficulty in understanding or using language, a core means of communication. With regard to this issue, AAC(Augmentative and Alternative Communication) can be an effective communication tool for children who are suffering from language disabilities. In this paper, we propose a deep learning-based AI service to make full use of the pictogram as an AAC tool for children with language developmental disabilities to improve not only the ability to interact with others but the capacity to understand language. Using this service, we strive to help these children to more effectively communicate their intention or desire and enhance the quality of life.
Refactoring is an engineering technique for securing the quality of existing legacy code, improving the internal structure without changing the functionality of the software. Along with the reuse of open source software, reuse of source code through programming language conversion is increasingly required due to technical or market requirements. In this situation, the refactoring technique including language conversion as well as energy efficiency is considered to be an important means for improving the productivity and the quality of embedded software development. This paper proposes a code refactoring technique that converts the grammar and structure of a programming language into those of a different language through comparison and mapping, in addition to the existing energy efficient refactoring technique. The use of the proposed refactoring technique can expect to improve the competitiveness of the product through rapid software development and quality improvement by coping with the environment change of the software development language and enhancing the reuse of the existing code.
In the past, Korean English language learners focused on knowledge of grammatical structures. Thus Korean trained instructors, who focused on explaining the grammar structures, were seen as being preferable for teaching in EFL (English as a foreign language) classrooms. However, with the focus changed to speaking capability Koreans now desire 'fluent' English more than 'accuracy' seeing if possible (Mottos, 1997). Current study has been concerned about the issue of how non-native learners of English perceive the difference between native teachers (NTs) and non-native teachers (non-NTs) of English in the context of ELT classroom. The study explores the issues and problems the followed and how non-NTs can enhance teaching practice of speaking and listening lessons through multimedia application.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.242-247
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2008
This paper discusses a design for Korean language parsing based on subcategorization. First, we discuss some important Korean grammar elements such as syntax category, josa, omi-conjugation, syntactic affix, dependent noun and also discuss subcategorization and expression patterns. Then, we show the basic structure of Korean language parsing process. The first stage scans the input sentence and processes article, noun phrase, numeral, josa, affix, dependent noun, adjective, omi-conjugation, adverb, auxiliary verb. The second stage deals with subcategorization patterns and expression patterns. The third stage processes the clauses and the fourth stage deals with SEA(Sentence Ending+Auxiliary).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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