• 대한지구과학교육학회지
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• 제5권2호
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• pp.158-165
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• 2012

With five gifted and nine average elementary school students, this study attempted to make a comparative analysis on the characteristics of their scientific writings for earth science-related topics. The analysis found that all of the gifted students showed higher scores than the average in the writing sections of scientific nature, logical nature and creativity. Compared to the average scores, their creativity scores were far higher. By comparing and analyzing the predicates in the writings two groups wrote, I found that the gifted students used more sentences per topic than the average students. Both groups wrote the most numbers of sentences for Volcano-related topics. In the meantime, the gifted children used the least numbers of sentences for the related topics to atmospheric pollution and the average students did so for the related topics to fossils. By the analysis on the patterns of predicate, it was observed that both groups used material predicates most and verbal predicates least. As far as the second most used predicates are concerned, the gifted children used relational predicates and the average students used mental predicates.

• 인지과학
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• 제1권2호
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• pp.255-257
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• 1989

본 논문에서는 한국어의 본용언과 보조용언이 연속 확장되는 서술부의 표현에서 시상(aspect) 과 양상(mood)정보를 추출하는 방법을 제안한다.여러 개의 용언들이 연속적으로 복합되는 서술부의 형태로 표현되는 실제의 데이타를 수집하고,구조 형태를 분석하여 36개의 기본형식을 유도하였다.그리고 이들 각 구조가 내포하고 있는 시상과 양상을 찾아내기 위하여 개냄정보의 추출함수를 도출하였다.이 함수로 부터 추출되는 정보들을 기계변역 시스템이나 추론머신의 구문과 의미해석에서 개별적인 보조용언이 갖는 애매성을 줄이고 더욱 정밀한 의미를 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5541-5554
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• 2018

A voice is one of the most significant non-verbal elements for communication. Disorders in vocal organs, or habitual muscular setting for articulatory cause vocal disorders. Therefore, by analyzing the vocal disorders, it is possible to predicate vocal diseases. In this paper, a method of predicting vocal disorders using the jitter, shimmer, and harmonics-to-noise ratio (HNR) extracted from vocal records is proposed. In order to extract jitter, shimmer, and HNR, one-second's voice signals are recorded in 44.1khz. In an experiment, 151 voice records are collected. The collected data set is clustered using cobweb clustering method. 21 classes with 12 leaves are resulted from the data set. According to the semantics of jitter, shimmer, and HNR, the class whose centroid has lowest jitter and shimmer, and highest HNR becomes the normal vocal group. The risk of vocal disorders can be predicted by measuring the distance and direction between the centroids.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권2호
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• pp.168-178
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• 2019

In this paper I discuss a more complicated case of 'It'-Extraposition in English in the Optimality Theory [1] by further modifying and extending the analysis done in Khym (2018) [2] in which only the 'relatively' simple cases of 'It'-Extraposition such as 'CP-Predicate' was dealt with. I show in this paper that the constraints and the constraint hierarchy developed to explain the 'relatively' simple cases of 'It'-Extraposition are no longer valid for the more complicated cases of 'It'-Extraposition in configuration of 'CP-V-CP'. In doing so, I also discuss two important theoretic possibilities and suggest a new view to look at the 'It'-Extraposition: first, the long-bothering question of which syntactic approach between P&P (Chomsky 1985) [3] and MP (Chomsky 1992) [4] should be based on in projecting the full surface forms of candidates may boil down to just a simple issue of an intrinsic property of the Gen(erator). Second, the so-called 'It'- Extraposition phenomenon may not actually be a derived construction by the optional application of Extraposition operation. Rather, it could be just a representational construction produced by the simple application of 'It'-insertion after the structure projection with 'that-clause' at the post-verbal position. This observation may lead to elimination of one of the promising candidates of '$It_i{\ldots}[_{CP}that{\sim}]_i$' out of the computation table in Khym [2], and eventually to excluding the long-named 'It'-Extraposition case from Extrsposition phenomena itself. The final constraints and the constraint hierarchy that are explored are as follows: ${\bullet}$ Constraints: $^*SSF$, AHSubj, Subj., Min-D ${\bullet}$ Constraint Hierarchy: SSF<<>>Subj.>> AHSubj.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.555-562
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• 2016

의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.