• 영어영문학
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• 제56권5호
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• pp.851-870
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• 2010

The purpose of this paper is to investigate the distribution of /ju/ in British English, especially after the coronal sonorants /n, l, /r/. The sequence /ju/ is related with vowels such as /u/, /ʊ/, and /ʊ/, and has occasioned a variety of conflicting analyses or suggestions. One of those is in which context /j/ is deleted if we suppose that the underlying form is /ju/. The context differs according to the dialect we deal with. In British English, it is known that /j/ is deleted always after /r/, and usually after /l/ when it occurs in an unstressed word-medial syllable. To check this well-known fact I searched OED Online (the 2nd Edition, 1989) for those words which contain /n, l, r/ + /ju, jʊ, u, ʊ, (j)u, (j)ʊ/ in their pronunciations, using the search engine provided by OED Online. After removing some unnecessary words, I classified the collected words into several groups according to the preceding sonorant consonants, the positions, and the presence (or absence) of the stress, of the syllable where /ju/ occurs. The results are as follows: 1) the deletion of /j/ depends on the sonorant consonant which /ju/ follows, the position where it occurs, and the presence of the stress which /ju/ bears; 2) though the influence of the sonorant consonants is strong, the position and stress also have non-trivial effect on the deletion of /j/, that is, the word-initial syllable and the stressed syllable prefer the deletion of /j/, and word-medial and unstressed syllable usually retain /j/; 3) the stress and position factors play their own roles even in the context where the effect of /n, l, r/ is dominant.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.125-130
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• 2003

본 논문은 구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 단어의 어의 애매성을 해결하기 위해 애매한 의미를 가지는 단어와 문맥 내 주변 단어들 사이의. 구문적 관계에 비중을 두며, 모든 단서들을 통합하는 대신에 주어진 문맥 내에서 애매성 해결에 최상이 되는 단일 증거를 규명하고 이용함으로써 올바른 의미를 결정한다. 10개의 한국어 동사에 대한 실험 결과 주변 문맥 단어 외에 구문적인 단서를 추가한 방법이 정확도 성능에 있어서 기준 정확도보다 33% 향상됨을 보였으며, 결정 리스트를 사용한 방법이 모든 애매성 해결에 대한 단서들을 통합하는 방법보다 3%의 정확도 성능 개선을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.75-86
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• 2006

일반적으로 영어를 한국어로 번역할 때, 대부분의 영어 명사 어휘들은 해당 어휘가 사용되는 문맥에 따라 다양한 한국어 명사로 번역될 수 있다. 따라서 영어 원문이 갖는 의미를 손실 없이 번역문으로 전달하기 위해서는 문맥에 맞는 올바른 한국어 대역어를 선택할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동사구패턴, 공기 정보에 기반한 의미벡터, 공기 품사 정보 및 한국어 문맥 통계 정보 등의 다양한 지식을 사용하여 영어 명사 어휘의 대역어를 올바로 선택하는 방안을 제공한다. 동사구 패턴은 사전과 코퍼스를 사용하여 구축되었으며, 의미 벡터는 영어 어휘가 특정 한국어 어휘로 번역될 때 공기하는 정보들의 조건부 확률을 나타낸다. 한국어 문맥 통계 정보는 한국어 코퍼스로부터 추출된 N-그램 정보를 나타내며, 품사 공기 정보는 대역어 선택 모호성을 지니는 영어 어휘와 통계적으로 깊은 관련성을 지니는 품사를 나타낸다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 대역어 선택 모호성 해소 방안을 평가하기 위한 실험을 수행하였으며, 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권7호
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• pp.769-783
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• 2000

본 논문에서는 한국어 명사의 중의성 해소를 위해, 원시 말뭉치로부터 얻을 수 있는 지식원으로서 국소문맥을 정의하고 추출하는 방법을 제시한다. 동일한 국소 문맥을 갖는 서로 다른 명사는 그 의미가 유사하다는 직관을 바탕으로 대상 명사의 중의성 해소를 위해 대상명사를 포함하는 국소문맥과 동일한 국소문맥을 갖는 단어를 단서로 사용함으로써 학습 자료의 활용도를 높일 수 있고 빈도수가 적은 단어의 의미 중의성도 해결할 수 있으며, 용언의 확장을 통해 자료 부족 현상을 줄일 수 있다. 대상 명사는 동일한 국소문맥에 의한 단서들과의 최대 유사도 계산을 통해 그 의미가 결정된다. 두 단어간의 유사도는 WordNet으로부터 차용한 의미 계층 구조에서 두 단어가 가지는 개념 사이의 거리에 의해 계산된다. 최대 유사도를 계산하는 과정에서는 단서들의 중의성을 점차 줄여 나감으로써 유사도 계산의 속도를 향상시킬 수 있다. 대상 명사가 둘 이상의 국소문맥을 가질 때에는 각 국소문맥의 종류에 따른 가중치를 부여하여 국소문맥의 종류에 따른 의미제약의 차이를 구현하였다. 또 하나의 지식원으로서 사전 정의와 예문으로부터 공기정보를 얻고, 이를 국소문맥을 보완하기 위한 지식으로 사용하여 최선의 의미를 선택할 수 있도록 하였다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 국소 문맥의 적용률이 높고, 공기 정보는 국소 문맥과 상호 보완적으로 사용되어 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 본 방법을 실험한 결과, 사용된 단어의 의미 중의성이 크면서도, 기존의 의미 부착 말뭉치를 이용한 교사 학습 방식의 성능보다도 높은 정확도(89.8%)를 얻을 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.740-749
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• 2010

In a machine translation system, word sense disambiguation has an essential role in the proper translation of words when the target word can be translated differently depending on the context. Previous research on sense identification has mostly focused on adjacent words as context information. Therefore, in the case of nominal compounds, sense tagging of unit nouns mainly depended on other nouns surrounding the target word. In this paper, we present a practical method for the sense tagging of Korean unit nouns in a nominal compound. To overcome the weakness of traditional methods regarding the data sparseness problem, the proposed method adopts complement-predicate relation knowledge that was constructed for machine translation systems. Our method is based on a sentential form recovery technique, which recognizes grammatical relationships between unit nouns. This technique makes use of the characteristics of Korean predicative nouns. To show that our method is effective on text in general domains, the experiments were performed on a test set randomly extracted from article titles in various newspaper sections.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.246-259
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• 2023

This study explores the evolving landscape of consumer experiences in the context of pop-up stores, considering the shifts from product economy to service economy and now the experience economy. It investigates the factors influencing consumer word-of-mouth intentions by examining the interplay of pop-up store experiences, brand equity, brand charisma, and verbal intent. Using Schmitt's strategic experience modules and the Aaker brand equity model, the study employs quantitative methods and data analysis to uncover the relationships among these variables. Surprisingly, it finds limited associations between the aspects of the pop-up store experience and brand equity. However, it highlights the direct impact of brand equity on brand charisma, which subsequently influences consumers' intentions to share brand-related information. This research contributes to our understanding of word-of-mouth marketing for pop-up stores, filling a knowledge gap and offering valuable insights for academics and businesses navigating the evolving marketing landscape. It also emphasizes the significance of brand charisma in the context of transient in-store experiences and evolving consumer preferences.

• 대한한의학원전학회지
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• 제32권1호
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• pp.61-74
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• 2019

Objectives : The purpose of this study is to help select an appropriate word embedding method when analyzing East Asian traditional medicine texts as data. Methods : Based on prescription data that imply traditional methods in traditional East Asian medicine, we have examined 4 count-based word embedding and 2 prediction-based word embedding methods. In order to intuitively compare these word embedding methods, we proposed a "prescription generating game" and compared its results with those from the application of the 6 methods. Results : When the adjacent vectors are extracted, the count-based word embedding method derives the main herbs that are frequently used in conjunction with each other. On the other hand, in the prediction-based word embedding method, the synonyms of the herbs were derived. Conclusions : Counting based word embedding methods seems to be more effective than prediction-based word embedding methods in analyzing the use of domesticated herbs. Among count-based word embedding methods, the TF-vector method tends to exaggerate the frequency effect, and hence the TF-IDF vector or co-word vector may be a more reasonable choice. Also, the t-score vector may be recommended in search for unusual information that could not be found in frequency. On the other hand, prediction-based embedding seems to be effective when deriving the bases of similar meanings in context.

• 한국조리학회지
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• 제20권5호
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• pp.106-110
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• 2014

Little is known about the impact of ambience on customers' emotions, satisfaction, and word of mouth recommendation within the context of coffee shops. This study examined the relationships among ambience, emotions, customer satisfaction, and word of mouth recommendation in a coffee shop setting. A total of 303 visitors at 5 coffee shops in a Southwestern state in the U.S. completed questionnaires. Utilizing a structural equation modeling technique, this study demonstrated that ambience significantly influenced emotions and customer satisfaction. In addition, emotions significantly affected customer satisfaction and word of mouth recommendation.

• 한국학교수학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.141-161
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• 2006

Freudenthal의 '현실주의 수학교육'(realistic mathematics education)에 따르면, 학교수학은 경험적이고 실제적인 맥락에서 출발하여 교사의 안내를 거치면서 재발명하는 경험을 제공해야 한다. 그러나 오늘날 학생들은 학교수학을 학습하는 과정에서 오히려 수학을 현실과 구분하는 경향이 있다. 본 연구는 실제적인 맥락 속에서 학교수학을 다루기 위한 노력으로, 맥락문제를 개발 적용하여 그 결과를 분석한 것이다. 맥락문제는 실생활과 관련된 상황만을 단편적으로 담는 것이 아니라, 장소와 이야기를 비롯하여 프로젝트, 주제, 스크램 등의 형태에서 계속해서 제시되며, 학교수학에서 다루는 다양한 수학적인 내용을 일정한 맥락과 함께 유기적으로 연결시키는 것이다. 본 연구는 일차적으로 우리나라 초등수학 교과서(4-가, 나)에 제시된 실생활 관련 문장제를 5가지 맥락문제의 유형(장소, 이야기, 프로젝트, 스크랩, 주제)으로 구분하여 검토해보았다. 다음으로 초등수학 교육과정에 맞추어 유형별 맥락 문제를 개발하고 이것을 실제수학 수업에 교수-학습 자료로 적용하였으며, 유형별 맥락문제가 초등학생의 수학적 신념 및 태도에 어떠한 변화를 가져오는지를 살펴보았다 또한 학업성취도에 따라 학생들이 선호하는 맥락문제의 유형과 그 이유에 대해 분석하였다.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.803-806
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• 2006

This letter addresses a structural disambiguation method for Korean adverbs based on the correlative relation constraints between adverbs and modifiees, and the morphological context information of sentences. Using the proposed method, we improved the dependency parsing accuracy of adverbs from 79.2 to 89%. The experimental result shows that the proposed method is especially expert in parsing adverbs which can modify multiple word classes or have a long distance dependency relation to their modifiees.