Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.1
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pp.387-394
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2019
Recently, the importance of big data has been increased, and demand for data analysis for the big data is also increased. R language is developed for data analysis, and users are analyzing data by using algorithms of various statistics, machine learning and data mining packages in R language. However, it is difficult to develop an application using R. Early study proposed a method to call R script through another language such as PHP, Java, and so on. However, it is troublesome to write such a development method in addition to R in combination with other languages. In this study, we introduce how to write API using only R language without using another language by using Plumber package. We also propose a solution for security issues related with R API. If we use propose technology for developing web application, we can expect high productivity, easy of use, and easy of maintenance.
Recently, there has been a growing interest in zero-shot cross-lingual transfer, which leverages cross-lingual language models (CLLMs) to perform downstream tasks that are not trained in a specific language. In this paper, we point out the limitations of the data-centric aspect of quality estimation (QE), and perform zero-shot cross-lingual transfer even in environments where it is difficult to construct QE data. Few studies have dealt with zero-shots in QE, and after fine-tuning the English-German QE dataset, we perform zero-shot transfer leveraging CLLMs. We conduct comparative analysis between various CLLMs. We also perform zero-shot transfer on language pairs with different sized resources and analyze results based on the linguistic characteristics of each language. Experimental results showed the highest performance in multilingual BART and multillingual BERT, and we induced QE to be performed even when QE learning for a specific language pair was not performed at all.
Park, Chan-Jun;Kim, Yang-Hee;Jang, Yoonna;Umadevi, G.R;Lim, Heui-Seok
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.6
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pp.51-57
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2020
Children with language developmental disabilities often struggle through their lives from a lot of challenges in everyday life and social activities. They're often easily deprived of the opportunity to engage in social activities, because they find difficulty in understanding or using language, a core means of communication. With regard to this issue, AAC(Augmentative and Alternative Communication) can be an effective communication tool for children who are suffering from language disabilities. In this paper, we propose a deep learning-based AI service to make full use of the pictogram as an AAC tool for children with language developmental disabilities to improve not only the ability to interact with others but the capacity to understand language. Using this service, we strive to help these children to more effectively communicate their intention or desire and enhance the quality of life.
The purpose of this study was to investigate relations among the non-verbal communication, coach trust, and continuous participating intention of scuba diving participants. For this purpose, the investigator applied convenience sampling to users at three scuba diving resorts in Gangwon Province and those at two scuba diving pools in Gyeonggi Province and selected total 267 valid questionnaires. Collected data was put to simple and multiple regression analysis with the SPSS 18.0 program. The findings were as follows: first, body language and paralanguage of non-verbal communication had significant effects on coach trust, but spatial acts and physical appearance had no such effects on it; secondly, coach trust had significant impacts on continuous participating intention; and finally, body language of non-verbal communication had significant influences on continuous participating intention, but spatial acts, paralanguage, and physical appearance had no significant influences on it.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.901-910
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2023
In universities, programming language-based thinking and software education for non-majors are being implemented to cultivate creative and convergent talent capable of leading the digital convergence era in line with the Fourth Industrial Revolution. However, learners face difficulties in acquiring the unfamiliar syntax and programming languages. The purpose of this study is to propose a software education model to alleviate the challenges faced by non-major students during the learning process. By introducing algorithm techniques and diagram techniques based on programming language thinking and using the EZMKER kit as an instructional model, this study aims to overcome the lack of learning about programming languages and syntax. Consequently, a structured software education model has been designed and implemented as a top-down system learning model.
This study classified the categorization process of convergence products as a rule-based and a similarity-based categorization process. And we examined that how the categorization process was determined according to information types(visual vs. visual + verbal) about the components of two prototypes before convergence and thinking styles(holistic vs. analytic). The result of this study showed: (1) The rule-based categorization process appeared more in case of visual information with verbal information than only visual information. (2) Analytic thinkers chose a rule-based categorization process more than holistic thinkers. These findings provide the theoretical and practical implications to comprehend the categorization process of convergence products and the judgement for consideration set from various convergence products.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.261-268
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2022
No language can be separated from other languages and exist independently. When a language comes in contact with a foreign culture, they continuously affect each other and bring changes. Hallyu boom(Korean wave), which was derived from the emergence of K-drama and K-pop due to rapid developments in global scientific technologies and digitization after the 90's, affected the Chinese language. As a result, neologisms that are derived from the Korean language are being commonly used for making exchanges and becoming social buzzwords. Neologisms derived from Korean reflect the effects and results of language contact between the two languages. We examined the background and cause of Chinese neologisms derived from Korean based on the sociocultural factors and psychological necessity, and explained neologisms by using four categories of transliteration, liberal translation, borrowing Korean-Chinese characters and others. Despite having the issue of being anti-normative during the process of coining new words, neologism enriches Chinese expressions and is a mirror for social culture that reflects the opinions and understandings of young Chinese people who pursue novelty, change, innovation and creativity in linguistic aspects. We hope that it will serve as an opportunity for the young people in Korea and China to change their perceptions and become more friendly by understanding each other's language, culture and by communicating. We also expect to provide assistance in regard to teaching and learning the applications of Korean-Chinese language fusion at Chinese education fields.
In this paper, we propose a texture feature-based language identification by fusion of Gabor, MDLC (multi-lag directional local correlation), and co-occurrence features. In the proposed method, for a test image, Gabor magnitude images are first obtained by Gabor transform followed by magnitude operator. Moments for the Gabor magniude images are then computed and vectorized. MDLC images are then obtained by MDLC operator and their moments are computed and vectorized. GLCM (gray-level co-occurrence matrix) is next calculated from the test image and co-occurrence features are computed using the GLCM, and the features are also vectorized. The three vectors of the Gabor, MDLC, and co-occurrence features are fused into a feature vector. In classification, the WPCA (whitened principal component analysis) classifier, which is usually adopted in the face identification, searches the training feature vector most similar to the test feature vector. We evaluate the performance of our method by examining averaged identification rates for a test document image DB obtained by scanning of documents with 15 languages. Experimental results show that the proposed method yields excellent language identification with rather low feature dimension for the test DB.
This study examined whether Mild Cognitive Impairment (MCI) is related to the reduction of specific memory among linguistic memory and visuospatial memory, and to identify the most predictive index for discriminating MCI from normal elderly. The subjects were analyzed for 189 elderly (103 healthy elderly, 86 MCI). The verbal memory was used by the Seoul Verbal Learning Test. visuospatial memory was measured using the Rey Complex Figure Test. As a result of multiple logistic regression, verbal memory and visuospatial memory showed significant predictive performance in discriminating MCI from normal elderly. On the other hand, when all the confounding variables were corrected, including the results of each memory test, the predictive power was significant in distinguishing MCI from normal aging only in the immediate recall of verbal memory, and the predictive power was not significant in the immediate recall of visuospatial memory. This result suggests that delayed recall of visuospatial memory and immediate recall of verbal memory are the best combinations to discriminate memory ability of MCI.
This is a literature review study on personality traits' role in language learning. Personality traits play an important role in language learning. In order to review research outcomes in recent studies, articles related to language learning and personality traits were collected through research databases such as ProQuest, Google Scholar, and EBSCO. Based on the analysis of collected literature, this study revealed that extraversion and openness to experience are the personality traits leading to the successful language learning. More specifically, extraversion was related to speaking skills while openness to experience was related to listening. It is also important to note which learning strategies are more likely to be utilized in second language learning and personality traits that are more likely to use them. These findings focus on writing skills, listening skills, and speaking skills. Further studies in the field are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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