When a Japanese learner in Korea tries to find Japanese dictionary, he must know the pronunciation of the target word. But it's not easy to know the pronunciation of target word from Japanese sentence. Because most of general Japanese sentence shows only HanJa(Chinese character) instead of Kana(Japanese alphabet). If the Japanese learner knows the Korean traditional pronunciation of the target word, he can input the word to electronic Japanese dictionary with the Korean pronunciation. For this solution, the dictionary service provider must convert the Japanese word to Korean pronunciation, in advance. After setting of the conversions as a additional searching process, we can find the target word through Korean pronunciation of the Japanese HanJa, This process is possible for the three reasons below, 1. Korean, Japanese and Chinese are using the nearly same HanJa. The difference is small. 2. Most Japanese learner in Korea, knows the Korean pronunciation of the HanJa. 3. The Korean pronunciation of the HanJa is nearly unique, a HanJa has a Korean pronunciation, generally.
This paper presents a process control language for constructing multiloop control system. which include advanced control algorithms. In order to make controller, this language uses function blocks that do specific operations. Then, the total control algorithm is a set of function blocks, of which each block is represented as a function code. The function code is a line of simple ASCII codes denoting function, input, output, parameters. It is possible to use variables as input/output port of any block. Compared with other language using function block concept, the proposed one enables to use advanced control algorithms undefinitely, such as fuzzy, neural network, predictive controller, etc., because vector and matrix variables as input/output can be used freely in this language. To raise flexibility, we put an intermediate level, which is C-language code, between function code and target-dependent operation code.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.77-84
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2016
In the field of natural language processing, Universal Networking Language (UNL) has been used by various researchers as an inter-lingual approach to automatic machine translation. The UNL system consists of two main components, namely, EnConverter for converting text from a source language to UNL, and DeConverter for converting from UNL to a target language. Currently, many projects are researching how to apply UNL to different languages. In this paper, we introduce the tools that are UNL's applications and discuss how to reuse them to encode a Vietnamese sentence into UNL expressions and decode UNL expressions into a Vietnamese sentence. The testing was done with about 1,000 Vietnamese sentences (a dictionary that includes 4573 entries and 3161 rules). In addition, we compare the proportion of sentences translated based on a direct method (Google Translator) and another one based on UNL.
The majority of programming education in the learning place attaches importance more to grammar, memorization of the imperative sentence and explanation of the program language itself than the specific way to use the target language. In addition, it is mainly used to teach theoretical knowledge based on the text. Consequently, current programming education has not interested learners in the programming learning and has not improved their ability in programming problems of the real world. We therefore developed a learning tool of C-language, which is based on the Console Wrapper. The purpose of proposing the learning tool was to make the programming education break from the typical theoretical learning and to let learners be interested in the programming education. By using the dynamic screen instead of the static console screen, the learners could enjoy learning the program. As a result of this study, we could know that the programming education using our learning tool is more effective than the typical C language programming education.
본 연구는 대학 교양영어 교육에서 영어학습 부진아 학생들을 대상으로 목표어의 유창성과 정확성을 모두 얻기 위해서 언어의 형식적인 특성을 체계적으로 지도해야 할 필요성을 느끼고 기능 중심의 교양영어 교육을 하면서 기본적인 언어 요소인 문법과 어휘를 강화시키는 방법인 'focus on form'(FnF)를 투입하여 그 효과성을 알아보고자 하였다. 동질성이 검증된 3개 집단을 선정하여 의미중심의 의사소통 수업의 비교반과 FnF의 입력 강화 과제 방식 수업의 실험 A반, FnF의 출력 강화 수업의 실험 B반으로 구성하여 13주 실험을 실시하였다. 그 결과, 입력 강화의 실험 A반은 비교반에 비해 문법 습득에 유의한 효과가 있었고, 출력 강화의 실험 B반은 비교반에 비해 어휘 습득에 유의한 효과가 있었다. 그러나 어휘와 문법 습득에서 FnF의 두 방식의 통계적 차이는 나타나지 않았다. 따라서 교양영어수업에서 부진아 학생들에게 문법 항목과 관련해서는 인지적 부담이 낮은 입력 강화를 적용한 수업을 하고, 어휘 항목은 출력 강화를 적용한 FnF수업을 섞어서 할 필요가 있다는 것을 본 연구의 결과가 시사한다.
본 논문은 글로벌 시대를 살아가는 외국어 학습자들의 학습환경에서 IT기술과 학습콘텐츠의 개발을 통해 사용자 성향별 맞춤 콘텐츠를 제작하는 방법론에 대한 연구이다. 전 세계의 다양한 외국어 학습자들이 모바일기기와 모바일학습콘텐츠를 활용하여 다양한 분야의 학습활동을 하고 있으며 외국어학습이 대표적인 모바일 학습분야의 하나라고 볼 수 있다. 제시된 외국어학습콘텐츠 구성은 학습자의 모국어 음성 문자 텍스트를 기반으로 정보수집 및 콘텐츠 제작의 과정을 거쳐 사용자의 성향별 학습콘텐츠를 구성하는 방법을 제시하였다. 이는 학습자의 학습활동이 실제사용환경과 최대한 유사하게 만들어서 학습과 실제사용에 차이점이 없도록 콘텐츠를 구성하여 학습 후 시행착오를 거쳐 올바른 사용 순서로 이루어지는 기존의 학습방법과 차이를 보여준다. 또한 학습자 개인의 선호 어휘 문맥을 콘텐츠화하여 학습에 사용하므로 학습콘텐츠와 개인성향의 일치를 이루어 학습의 이질감을 최대한 줄여주는 역할을 할 수 있다. 본 연구 내용을 토대로 학습자의 모국어 어휘 문맥 분석 및 텍스트화 과정에 대한 추후 연구가 필요하다.
대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다
This paper, drawing on various secondary sources related to bilingualism and bilingual education, proposes a semi-CLIL (Content and Language Integrated Learning) model as an initial option for Korea's ELT instruction at a primary level, with a subsequent application to a secondary level in mind. It is reported that the current pedagogy focused on early English education and communicative language teaching does not meet the needs of students' EFL proficiency. The main reasons for this are considered to lie in the social and educational environment which impedes EFL students' meaningful and authentic communication in target language. Thus, by exploring a conceptual approach to such a problem, this paper suggests a paradigm of integrating content and language for a reasonable solution.
An annotation model of a non-native speech database has been devised, wherein English is the target language and Korean is the native language. The proposed annotation model features overt transcription of predictable linguistic information in native speech by the dictionary entry and several predefined types of error specification found in native language transfer. The proposed model is, in that sense, different from other previously explored annotation models in the literature, most of which are based on native speech. The validity of the newly proposed model is revealed in its consistent annotation of 1) salient linguistic features of English, 2) contrastive linguistic features of English and Korean, 3) actual errors reported in the literature, and 4) the newly collected data in this study. The annotation method in this model adopts the widely accepted conventions, Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet (SAMPA) and the TOnes and Break Indices (ToBI). In the proposed annotation model, SAMPA is exclusively employed for segmental transcription and ToBI for prosodic transcription. The annotation of non-native speech is used to assess speaking ability for English as Foreign Language (EFL) learners.
최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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