This study investigates the semantic and prosodic properties of the so-called contrastive topic. We posit two informational primitives, namely, topical feature [+-T] and focal feature [+-F], from which four different informational categories, i.e., [+T, +F], [+T, -F], [-T, +F], and [-T, -F], are yielded. It is proposed that the informational category of contrastive topic has focal property [+F] as well as topical property [+T]. Based on the semantic approach that regards the function of [+F] as identificational predication and that of [+T] as forming a semantic conditional clause, it is shown that the semantic function of contrastive topic, which is specified as [+T, +F], is the combination of these two functions, i.e., identificational predication in a semantic conditional clause. This is supported by a scrutinized exploration of the prosodic pattern of English contrastive topic.
The purpose of this paper is to make a sentence systemic within the category of structural grammar for the modality in which a speaker expresses his attitude. It is the priority of a language to communicate meaning. By eliminating the theoretical description of traditional grammar, this paper also aims to illustrate the concepts of nine modal verbs through a systemic network. The concept of modality includes both the epistemic and the deontic characteristics of modality. Epistemic modality is associated with either knowledge or belief on the part of a speaker who gives his own judgments about the state of affairs, events, or actions. However, deontic modality is related to either the possibility or the necessity of acts that a speaker performs to give permission or fulfill an obligation. In conclusion, all the subsystems are described within the framework of the systemic network, with the intention of including all the potential options of the semantic functions available in a situation.
The purpose of this work is to analyze categorial character of Russian verbal aspect from the typological perspective. To do this, first of all we will examine the overall historical process of grammaticalization of Russian verbal aspect. As a result of analysis, we have suggested that against wide-spread general assumptions in this area Russian verbal aspect correspond rather to lexico-grammatical category, than to purely typical grammatical category. Actually, I think this kind of approach as a pivotal point for the study of Russian verbal aspect. For example, this kind of typological approach has great advantages in a sense that firstly it gives us possibility of breaking from notorious routine Slavic-Centrism, secondly it can explain sufficiently and adequately various lexico-semantic usages of Russian verbs. Thirdly, our approach consistently accounts for various interactions of lexico-semantic, grammatical, discourse-pragmatic levels, in which Russian verbal aspect is involved. And finally, it sheds light on functional interactions between verbal categories, such as aspect, tense, and mood.
한국어-영어 후기 이중언어자에서 두 언어에 따른 의미체계에 대한 어휘접근 방식을 비교해보고자, 단어-그림 일치판단과제를 실시하였다. 자연물과 인공물에 속하는 두 가지 범주에 속하는 기본수준 범주의 단어 제시 후, 해당 그림을 제시하여 일치하는지 판단하도록 하였다. 단어-그림의 제시간격(SOA)을 실험 1에서는 650ms로 하였고, 실험 2에서는 200ms로 설정하여 과제수행에서의 번역효과를 통제하였다. 실험 1, 2 모두에서 한국어가 제시되었을 때가 영어로 제시되었을 때 보다 반응시간이 빨랐다. 또한 두 언어에 따라 반응시간 양상에 차이가 났는데, L1(한국어)에서는 자연물에서, L2(영어)에서는 인공물에서 하위범주 간 차이를 보였다. 이러한 차이를 공유된 의미체계에 대한 어휘접근 방식의 차이로 논의하였다.
개념 기반 이미지풍경 분류 기법은 데이터베이스에 있는 대량의 이미지 를 카테고리별로 구분하는 많이 적용되는 응용분야이다. 풍경이 속하는 카테고리를 알면 데이터베이스에서 해변, 산, 숲, 필드와 같은 필요한 풍경사진을 찾고자 할 때 불필요한 이미지를 필터링하여 신속하고 정확하게 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 시멘틱 모델링 기반의 적응 세그멘테이션 기법을 제안 한다. 잔디, 물, 하늘과 같은 시멘틱 개념에 따른 이미지를 서브구역으로 나누어 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션은 에지탐색을 이용하고 또한 K-Nearest(K-NN)를 이용하여 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션 과정에서 이미지의 복잡도에 따라 적응적으로 서브구역으로 나눈다. 실험에서는 Vosel과 schiele가 제안한 방법과의 비교를 통해서 정확도면에서 제안된 연구의 우수성을 보여준다.
The purpose of the study was to examine the effect of motif categories and motif colors on evaluating sensory image of fashion materials with the gestalt theory as the background. The research was conducted on a quasi experimental basis, with subjects numbering 187 male and 207 female college students. Data were collected in the period from march 19th to march 31st, 2007. A set of fabric stimuli and semantic differential scales were developed. The stimuli were thirteen fabric species(each measuring 12 by 13cm). Variables included; (a) motif colour(white, grey, pink and blue) (b) motif categories(plain, paisley, flower, stripes and zebra effect). The semantic differential scale to measure sensory image of fabric stimuli included 23 sets of bi-polar adjectives. The data were analysed by factor analysis and ANOVA and the major finding were as follows. 1) Four sensory dimensions emerged of importance: salience, attractiveness, comfort and softness. 2) The motif category effected on the four sensory image dimensions while the motif colour effected on salience, comfort and softness sensory dimensions. 3) An interaction effect was founded between motif category and motif colour. 4) Motif category showed significant effects on the preference and liking of the fashion, however the motif colour did not show any significant effects on the preference and liking. As a whole the results supported the gestalt theory and the results can be used for the marketing strategy for developing fashion fabrics.
In order to buy products through the Internet, consumers dissipate much time and efforts in collecting and comparing product information from various online shopping malls. Consumers can save their efforts by using price comparison sites, but there are some shortcomings in comparison shopping. Firstly, comparison sites do not show the lowest price of some products that are selling in shopping malls. Secondly, the product information provided by comparison sites is sometimes wrong. Thirdly, there are too many results. In order to overcome the shortcomings, we suggested a comparison shopping system based on RSS by using ontology matching. We used the current RSS standard for syntactic interoperability instead of suggesting new standards. Moreover, we used ontology matching for semantic interoperability to compare product information with different ontologies. The suggested ontology matching consists of three steps. The first step is finding exact sense from WordNet for a given product category, and the second step is searching for matching product category candidates from the products of RSS feeds. The final step is calculating similarities of the candidates with the target product category. From the experiments, we could get better recall rates that are suitable for e-commerce environments and the results show that our system is effective in product comparison.
The new paradigm of the 21st century demand an openly different world of formative ideologies in respect to art and design. The purpose of this study is focused on trying to comprehend aesthetic essence of clothing as an, with the investigation of artistic theories manifested by art philosophers. Art to Wear was categorized into style to understand its artistic meaning as well as to analyze its character. Upon the foundation of semiotics theory, the feature of Art to Wear and its analysis category were argued in the context of Charles Morris three dimension of semiotics analysis. The conclusion to the research is like so. The feature and analysis category of Art to Wear upon a semiotics perspective was divided into syntactic dimension, semantic dimension and pragmatic dimension. The analytical categorization upon the perspective of syntactic dimension fell into the category of topology, shape and color. The semantic dimension of Art to Wear was divided into categories of denotation and connotation. In addition, the pragmatic dimension of Art to Wear analytical categorization was divided into a delivering function and common function.
In Korean terminologies, adjectival terms are rare, and the meaning and function associated with adjectives in Indo-European languages are often realized instead in noun form. However, the rarer adjectival terms we, the more they are used in restrictive and repetitive ways in specialized domains. Thus, it is important to distinguish the different senses of these terms. In this work, focusing on semantic modeling in terminology, we distinguish the different senses of adjectival medical terms by applying lexico-semantic criteria (L'Homme, 2004a) and by classifying the semantic category of the arguments of the adjective (Bae and others, 2002). The result not only contributes to enriching medical terminology, but also empirically demonstrates a method for distinguishing the different senses of adjectival medical terms. In this work, we obtained an average of 1.854 senses for each term. We used the KAIST corpus, composed of medical texts (1,500,000 eojeols), and a group of texts on various subjects (40,000,000 eojeols)
Information filtering for internet search, in which new information retrieval environment is given, is different from traditional methods such as bibliography information filtering, news-group and E-mail filtering. Therefore, we cannot expect high performance from the traditional information filtering models when they are applied to the new environment. To solve this problem, we inspect the characteristics of the new filtering environment, and propose a semantic-based filtering model which includes a new filtering method using WordNet. For extracting keywords from documents, this model uses the SDCC(Semantic Distance for Common Category) algorithm instead of the TF/IDF method usually used by traditional methods. The world sense ambiguation problem, which is one of causes dropping efficiency of internet search, is solved by this method. The semantic-based filtering model can filter web pages selectively with considering a user level and we show in this paper that it is more convenient for users to search information in internet by the proposed method than by traditional filtering methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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