This study was designed to examine comfort levels of pitch and loudness with target matching and their effects on electroglottographic (EGG) and acoustic measures. Twelve speakers, six males and six females, were instructed to produce /a/ sustained vowel for three seconds at a comfortable pitch and loudness level without any instruction and with a target matching procedure of either a certain f0 or SPL separately with visual and auditory feedback. The range of pitch for females and males were presented by progressing up and down randomly at intervals of 5Hz from 150 Hz to 310 Hz (total 33 frequency targets) and from 85 Hz to 190 Hz (total 22 frequency targets), respectively. The loudness levels were 65, 75, 85, 95 dB (total of four intensity targets) for both males and females. Subjective estimations of comfortable levels were obtained using a 10-point equal-appearing interval rating scale following each phonation. The results showed that males and females demonstrated similar trends in loudness levels with greatest comfort at 75 dB, whereas pitch comfort ratings showed a greater variability with females having a wider range with target matching. In the comfort levels of individuals, most male and female speakers rated higher comfort at soft, rather than loud phonations. On the other hand, most male speakers perceived highest comfort levels below the comfort pitch levels they phonated under natural conditions. Higher frequency ranges, however, were perceived to be more comfortable than those of natural condition in most female speakers, although the comfortable pitch levels in spontaneous phonations were within the comfort level ranges determined by targeted phonations. When comparing acoustic (%jitter, %shimmer, SNR) and EGG measures (CQ%) between spontaneous comfortable phonations and targeted phonations produced by the same subject at similar f0 and intensity, no significant differences were observed (p>0.05). Thus, target matching procedures may be considered a compatible and alternative method to reduce the variability of comfortable pitch and loudness levels by eliciting consistent comfortable phonations.
A missile defense system is composed of radars detecting incoming missiles aiming at defense assets, command control units making the decisions on weapon target assignment, and artillery batteries firing of defensive weapons to the incoming missiles. Although, the technology behind the development of radars and weapons is very important, effective assignment of the weapons against missile threats is much more crucial. When incoming missile targets toward valuable assets in the defense area are detected, the asset-based weapon target assignment model addresses the issue of weapon assignment to these missiles so as to maximize the total value of surviving assets threatened by them. In this paper, we present a model for an asset-based weapon assignment problem with shoot-look-shoot engagement policy and fixed set-up time between each anti-missile launch from each defense unit. Then, we show detailed linear approximation process for nonlinear portions of the model and propose final linear approximation model. After that, the proposed model is applied to several ballistic missile defense scenarios. In each defense scenario, the number of incoming missiles, the speed and the position of each missile, the number of defense artillery battery, the number of anti-missile in each artillery battery, single shot kill probability of each weapon to each target, value of assets, the air defense coverage are given. After running lpSolveAPI package of R language with the given data in each scenario in a personal computer, we summarize its weapon target assignment results specified with launch order time for each artillery battery. We also show computer processing time to get the result for each scenario.
단백질이나 유전자들 간의 상호작용 인식은 생물학적 현상의 기술에 있어서 필수적이고, 이러한 상호작용의 네트웍 파악은 생물학 접근의 시작이라고 할 수 있다. 최근에, 대량의 생물학 관련 문서로부터 자연언어처리 기술을 사용하여 이러한 정보를 추출하려는 연구들이 많이 등장했다. 또한 이전 연구들은 언어학적 정보가 문서로부터 유전자 상호작용을 자동으로 추출하는 데 있어서 유용하다고 주장하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 정확률에 비해 재현율이 많이 낮아서 성능이 그다지 좋지 못했다. 정확률의 감소 없이 재현율의 성능향상을 위해, 이 논문은 생물학관련 문서에서 구문관계에 기반하여 유전자 상호작용을 인식하는 방법을 제안한다. 생물학 도메인에 관련된 전문지식 없이, 우리의 방법은 단지 적은 양의 학습데이터를 사용하여 효과적인 성능을 보인다. LLL05(ICML05 Workshop on Learning Language in Logic)에서 제공한 데이터 포맷을 그대로 사용하여, 상호작용하는 두 유전자 중 작용의 주체가 되는 유전자를 에이전트라 하고 상호 작용의 대상이 되는 유전자를 타겟이라 한다. 본 논문에서 제안하는 첫 단계에서, 에이전트와 타겟 유전자에 대한 유전자-전이 구문관계를 인식한다. 두 번째 단계에서, 유전자 간의 상호작용이 있음을 암시하는 용언리스트를 구축한다. 마지막 단계에서, 상호작용하는 것으로 인식된 두 유전자 중 어느 것이 에이전트이고 타겟인지를 판단하기 위해 구문관계의 방향 정보를 학습한다. LLL05 데이터를 사용한 실험결과에서, 본 논문에서 제안한 방법이 학습 데이터에 대해서는 88%의 F-measure 성능을 보였고, 테스트 데이터에 대해서는 70.4%의 F-measure 성능을 보였다. 이 결과는 기존의 방법들보다 훨씬 더 좋은 성능이다. 우리는 성능에 대한 각 단계의 공헌도를 실험하여, 첫 단계는 재현율 향상에 기여를 하고 두 번째와 세 번째 단계는 정확률 향상에 기여했음을 보인다.
The purpose of this experimental study is to investigate the effects of repeating vocabulary exercises on learning and retaining the meaning, the form, and the use of L2 words. To achieve this purpose, the data from the 87 participants who performed the assigned vocabulary exercises were collected immediately and two weeks later on their learning and retention of the target words. In addition, their attitudes toward the given vocabulary exercises were examined. The results show that the participants repeating exercises showed significantly better results in the immediate posttest, whereas no significant differences were found in the delayed posttest. Consequently, although the repetition effect influence positively on the learning of the target words, these effects are not maintained if they are not reinforced subsequently after the initial introduction to them. Most of the participants in this study identified the importance of repetition in learning new words and also noted that only one encounter with words was not enough for them to acquire the words fully.
In performing speech conversion from a source speaker to a target speaker, it is important that the pitch contour of the source speakers utterance be converted into that of the target speaker, because pitch contour of a speech utterance plays an important role in expressing speaker's individuality and meaning of the utterance. This paper describes statistical algorithms of pitch contour conversion for Korean language. Pitch contour conversions are investigated at two 1 evels of prosodic phrases: intonational phrase and accentual phrase. The basic algorithm is a Gaussian normalization [7] in intonational phrase. The first presented algorithm is combined with a declination-line of pitch contour in an intonational phrase. The second one is Gaussian normalization within accentual phrases to compensate for local pitch variations. Experimental results show that the algorithm of Gaussian normalization within accentual phrases is significantly more accurate than the other two algorithms in intonational phrase.
The purpose of this article is to examine the role of similarity in the metaphor and simile preference and offer empirical evidence against the equivalence view of simile and metaphor. This evidence was obtained from two experiments to examine the correlation between the similarity ratings and the preference ratings. The results suggest that Korean people choose the metaphor form when the similarity of a target and a source increases, whereas they choose the simile form when the similarity of a target and a source decreases. The results from these experiments are consistent with Chiappe and Kennedy's (1999, 2001) findings. Moreover, the experiments found that Korean people were more likely to express particular comparisons as similes over metaphors than American people.
본 논문에서는 명령어의 효율적인 페치를 위해 분기 타겟 주소 전체를 사용하지 않고 캐쉬 메모리(cache memory) 내의 적은 비트 수로 인덱싱 하여 한 클럭 사이클 안에 최대 4개의 명령어를 다음 파이프라인으로 보내줄 수 있는 방법을 제시한다. 본 프리페치 유닛은 크게 나누어 3개의 영역으로 나눌 수 있는데, 분기에 관련하여 미리 부분적으로 명령어를 디코드 하는 프리디코드(predecode) 블록, 타겟 주소(NTA : Next Target Address) 테이블 영역을 추가시킨 명령어 캐쉬(instruction cache) 블록, 전체 유닛을 제어하고 가상 주소를 관리하는 프리페치(prefetch) 블록으로 나누어진다. 사용된 명령어들은 SPARC(Scalable Processor ARChitecture) V9에 기준 하였고 구현은 Verilog-HDL(Hardwave Description Language)을 사용하여 기능 수준으로 기술되고 검증되었다. 구현된 프리페치 유닛은 명령어 흐름에 분기가 존재하더라도 단일 사이클 안에 4개까지의 명령어들을 정확한 예측 하에 다음 파이프라인으로 보내줄 수 있다. 또한 NTA를 사용한 방법은 같은 수의 레지스터 비트를 사용하였을 때 BTB(Branch Target Buffer)를 사용하는 방법과 비교하여 2배정도 많은 개수의 분기 명령 주소를 저장할 수 있는 장점이 있다.
This study examined whether self-correction or metalinguistic explanation might make a difference in the ability to accurately write two English grammatical structures when learners received indirect teacher feedback in the form of underlining target errors in a Korean EFL college classroom. With the goal of helping low-proficiency students improve their ability to accurately write sentences including nonfinite present participial relative clauses and present participial constructions, four groups were formed: a group which received indirect feedback, a group which received indirect feedback and metalinguistic explanation, a group which received indirect feedback and self-corrected errors, and a group which received indirect feedback and self-corrected errors after receiving metalinguistic explanation. The results showed that the effects of either metalinguistic explanation or self-correction integrated with indirect feedback on learners' ability to accurately write the target structures were not meaningful, while the combined effects of metalinguistic explanation and self-correction were statistically significant.
To query the vast amount of web pages which are available i]l the Internet, it is necessary to extract the encoded information in the web pages for converting it into structured data (e.g. relational data for SQL) or semistructured data (e.g. XML data for XQuery), In this paper, we propose a new web information extraction system, PIES, to convert web information into XML documents. PIES is based on a user-specified target schema and HTML tag pattern descriptions. The web information is extracted by the pattern descriptions and validated by the target schema. We designed a new language to describe extraction rules, and a new regular expression to describe HTML tag patterns. We implemented PIES and applied it to the US patent web site to evaluate its correctness. It successfully extracted more than thousands of US patent data and converted them into XML documents.
This parer presents a method of ranking translation word selection for Korean verbs based on lexical knowledge contained in a bilingual Korean-English dictionary and WordNet that are easily obtainable knowledge resources. We focus on deciding which translation of the target word is the most appropriate using the measure of semantic relatedness through the 45 extended relations between possible translations of target word and some indicative clue words that play a role of predicate-arguments in source language text. In order to reduce the weight of application of possibly unwanted senses, we rank the possible word senses for each translation word by measuring semantic similarity between the translation word and its near synonyms. We report an average accuracy of $51\%$ with ten Korean ambiguous verbs. The evaluation suggests that our approach outperforms the default baseline performance and previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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