Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.244-252
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1995
본 연구는 한자를 이용하여 시각 정보 (Visual Information)와 음성 정보(Phonological Information)가 단어 재인과 단어 명명 과정에 어떻게 영향을 주는 지를 조사하기 위하여 실시되었다. 기존의 영어를 이용한 연구에서는 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 없었기에 두 요소가 단어 재인에 어떤 영향을 주는 지를 살피는데 어려움이 있었다. 그러나 한자단어를 이용하면 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 있기 때문에 영어 단어를 사용하는 것보다 유리하다. 본 실험에서는 한자 단어를 이용하여 점화 단어 (Prime Word)와 목표 단어(Target Word)간의 시간간격(SOA)을 100 ms, 200 ms, 750 ms, 그리고 2000 ms로 변화시키면서 시간이 흐름에 따라 시각적 유사성과 음성적 유사성에 의한 점화 효과(Priming Effect)가 어떻게 변화하는 지를 조사하였다. 이 실험 결과에 의하면, 100 ms 조건에서는 시각적 유사성에 의한 점화 효과만 있었다. 그러나, 200 ms, 750 ms, 2000 ms 조건들에서는 시각적 유사성뿐만 아니라 음성적 유사성에 의해서도 점화효과가 있었다. 이와 같은 실험 결과는 최초의 한자 단어의 어휘 접근 (Lexical Access)이 시각 정보에 의해 결정됨을 보여주고 있다.
This study examined the relation among orthographic knowledge, phonological awareness, and visual word decoding and encoding abilities. Children aged 5 to 8 years took letter knowledge test, phoneme-grapheme correspondence test, orthographic representation test(regular word and irregular word representation), phonological awareness test(word, syllable and phoneme awareness), word decoding test(regular word and irregular word reading) and word encoding test(regular word and irregular word dictation). The performances of all tasks were significantly different among groups, and there were positive correlations among the tasks. In the word decoding and encoding tests, the variables with the most predictive power were the letter knowledge ability and the orthographic representation ability. It was found that orthographic knowledge more influenced visual word decoding and encoding skills than phonological awareness at these ages.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.259-267
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1992
단어모양이 한글 시각정보처리에 미치는 효과를 알아보기 위해 명조체와 샘물체로 된 한음절 글자, 두음절 단어, 세음절 단어의 정확인식율을 비교하였다. 명조체는 자모의 모양과 크기가 글자의 고정된 사각틀에 맞게 변형되므로 단어모양이 글자의 자모조합 유형과 음절길이에 따라 크게 달라지지 않는다. 이에 반해 샘물체는 자모조합 유형에 따라 글자의 사각틀이 변형되므로 부가적인 단어변별 정보가 단어모양에 포함되며, 음절길이가 증가할 때 단어모양 정보가 명조체에 비해 더욱 두드러진다. 이처럼 서로 구별될 수 있는 명조체와 샘물체 단어의 시각적 구조는 각각 다른 근거에서 한글인식에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 연구결과, 명조체의 정확인식율이 샘물체보다 높았으며, 음절길이가 증가할 때 명조체와 샘물체에 상관없이 정확인식율이 향상되었다. 본 실험의 결과는 단어의 외곽모양 변이가 영어의 경우보다 한글 시각정보처리에서 상대적으로 덜 중요하다는 것을 시사한다.
Two experiments were conducted to examine whether the word superiority effect (WSE) can be affected by visual familiarity of Hangout font and visual identicalness between target letter and test letter. In experiment 1, Using Batang-font as a target font, it was tested whether the consistency between test font and target font could affect the WSE across different display time conditions. In experiment 2, using the Batang-font and Sebeul-font, the effort of visual familiarity on WSE were investigated. The results revealed that the WSE was found regardless the consistency between target and test letter. In addition, it was found that visual familiarity could affect overall detection rate, but not WSE. These results suggested that the WSE on Hanguel is independent of visual properties.
In this study, we examined the effects of spatial attention in Hangul word recognition depending on visual factors. The visual complexity of words (Experiment 1) and contrast (Experiment 2) were manipulated to examine whether the effect of spatial attention differs depending on visual quality. Participants responded to words with and without codas in experiment 1 and words in high-contrast and low-contrast conditions in experiment 2. The effects of spatial attention were investigated by calculating the difference in performance between the condition where spatial cues were given at the target location (valid trial) and the condition where the spatial cues were not given at the target location (invalid trial) as the cuing effects. As a result, the cuing effects were similar depending on the complexity of the words. It indicates that the effects of spatial attention were not different across the visual complexity conditions. The cuing effects were greater in the low-contrast condition than in the high-contrast condition. The greater effect of spatial attention when the contrast is low was explained as a mechanism of signal enhancement.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.05a
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pp.279-284
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2000
시각적으로 제시된 영어 단어 재인시에 주로 단어빈도와 단어길이가 영향을 준다고 알려져 있다. 그러나, 단어빈도와 관련된 연구는 체계적으로 이루어져 왔지만 단어길이와 관련된 연구는 체계적으로 이루어지지 않은 편이다. 또한, 단어빈도와 단이길이에 따라 단어가 성 어휘집(mental lexicon)에 어떻게 표상되어 있으며, 상호간에 어떠한 관계가 있는 것인지에 대해서는 아직 구체적으로 알려져 있지 않다. 본 연구의 목적은 첫째, 단어길이와 빈도가 시각적으로 제시된 영어단어 어휘접근에 어떠한 영향을 미치는지 알아보아 단어길이효과가 어휘접근단계에서 영향을 미치는지 알아보고자 하며 둘째, 단어길이와 빈도가 미국인과 한국인의 어휘접근시 어떤 차이를 보이는지 알아보아 한국인과 미국인의 영어단어 정보처리의 차이를 살펴보고자 하는 것이다. 단어 명명과제와 어휘판단과제를 사용한 실험결과 한국인과 미국인에게 모두 단어 길이와 빈도가 어휘접근에 영향을 주었다. 그러나, 한국인의 경우는 상대적으로 어휘판단과제에서 보다는 단어명명과제에서 어려움을 겪는다는 결과를 보여주었다. 이와 같은 결과를 볼 때 한국인이 영어단어 어휘에 접근할 때에도 미국인과 유사한 방식으로 처리를 하는 것으로 보인다. 그러나, 한국인의 경우는 미국인보다 조음과정에 상대적으로 더 어려움을 느끼는 것으로 보이며, 이것은 영어교육시 단순한 어휘암기보다 음운부호를 산출하고 단어를 말하는 능력을 향상시키는 방법을 좀 더 강조해야 한다는 것을 시사한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.35-36
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2016
본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.
본 논문은 인간의 언어정보처리 과정 중 시각단어재인(visual word recognition) 과정에서 음운정보와 철자정보의 역할 및 심성어휘집의 표상 형태를 알아보기 위해, 계산주의적 모델을 제안하고, 제안된 모델을 이용하여 실험하였다. 실험결과 계산주의적 모텔은 한국어에 대한 시각 단어재인 시 보이는 언어현상 중 음운, 철자 이웃 크기효과(phonological and orthographic neighborhood effect)를 나타냈으며, 이를 통해 한국어 시각단어재인 과정에서 심성어휘집이 음운정보로 표상되어 있다는 것을 시사하는 증거를 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.319-322
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2011
시각 피처를 사용한 이미지 표현은 이미지 검색 분야에서 이미 광범위하게 사용되고 있다. 특히 이미지 자체에 태깅이 되어있지 않거나 다른 추가 정보가 없는 경우에는 이미지 콘텐츠자체의 정보만으로 검색하기 위해서는 이러한 전처리가 필수적이다. 이미지로 부터 얻어진 시각적 피처들이 시각 단어로 사용되기 위해서는 k-means 와 같은 군집 알고리즘을 통한 시각적 피처의 양자화를 위한 전처리가 필요한데, 시각 단어의 개수 k를 정하는데 모호함이 있다. 본 논문에서는 임의의 k를 사용하더라도, 대표적 토픽 모델링 기법인 LDA (Latent Dirichlet Allocation)를 사용하여 데이터의 차원을 줄이게 되면 여러개의 시각적 단어들의 조합을 각각의 토픽이 나타낼 수 있게 됨을 이미지 검색 성능으로써 확인해 보고, 이러한 방법을 사용하면 표현형의 사이즈를 줄일 수 있고, 검색에 있어서도 이미지의 유사성을 더욱 효과적으로 표현할 수 있음을 확인해 본다.
A word cloud is a visualization of word frequency in a given text. The importance of each word is shown in font size or color. This plot is useful for quickly perceiving the most prominent words and for locating a word alphabetically to determine its relative prominence. With dynamic graphics, we can find the changing pattern of prominent words and their frequencies according to the changing selection of chapters in a given text. We can define the word frequency matrix. In this matrix, rows are chapters in text and columns are ranks corresponding to word frequency about the words in the text. We can draw the word frequency matrix plot with this matrix. Dynamic graphic can indicate the changing pattern of the word frequency matrix according to the changing selection of the range of ranks of words. We execute an English Bible text visualization using word clouds and dynamic graphics technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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