통신 모바일 단말기에서 어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘로부터 음소 특징을 추출하기 때문에 음소를 인식하지 못하거나 유사한 음소 오인식 오류로 인한 낮은 인식률의 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 입력 음소는 음소 유사율 처리를 통해 음소 사이의 거리를 측정하여 수치로 나타내고, 신뢰도 측정을 통하여 인식되어진 결과를 확인하는 시스템을 제안하였다. 이로 인해 부정확한 어휘 제공으로 인한 오인식 오류를 최소화하였으며 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였다. 기존 방법인 에러 패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템의 성능 평가 결과 2.7%의 인식 향상율을 보였다.
Mothers of 58 20-month-olds in Seoul, the Republic of Korea, completed vocabulary checklists for their children. When vocabulary level was taken into account, children's vocabularies contained relatively greater proportions of nouns than other word classes, and more verbs than adjectives or closed-class words. Correlations among word classes showed that each word class was consistently positively correlated with every other class. Girls' vocabularies showed evidence of being larger than boys. Large individual differences in the sizes of children's vocabularies were found. Factors that influence vocabulary size and can account for gender and individual differences are discussed. Noun prevalence in the vocabularies of children learning to speak Korean, and the merits of several theories that may account for this word-class prevalence pattern, are evaluated.
A controlled medical vocabulary is a vital component of medical information management because it enables computers to use information meaningfully and different institutions to share the medical data. There are currently many standard medical vocabularies - SNOMED-CT, ICD-10, UMLS, GALEN, MED, etc, but none is universally accepted as an optimal controlled medical vocabulary for application to medical information system. Moreover, it is difficult to settle the well-designed local data dictionary consisting of controlled medical vocabularies for the individual hospital information system (HIS). One of the major reasons is the local terminology with poor contents have been used in the hospital. Thus, as a trial, the local controlled vocabulary referencing system has being constructed in a limited medical field - nuclear medicine. We selected practical nuclear medicine terms from interpretation reports and electronic medical records, and removed ambiguity and redundancy, mapping the selected terms to standard medical vocabularies. Relationship and hierarchy structure between terms have being made, referring to standard medical vocabularies. Further studies may be warranted.
사전 확률분포를 모델링하는 HMM을 사용하는 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 베이시안 기법 어휘 인식 모델을 융합한 잡음 제거 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 베이시안 기법 어휘 인식을 위한 모델 구성을 베이시안 기법의 최적화한 인식 모델을 구성하였다. HMM을 기반으로 한 사전 확률 방법과 베이시안 기법인 사후확률을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.
확률적 패턴 매칭과 동적 패턴 매칭의 어휘 인식 오류 보정 방법에서는 핵심어를 기반으로 문장을 의미론적으로 분석하므로 형태론적 변형에 따른 핵심어 분석이 어려운 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음절 복원 알고리즘에서 형태소 분석을 이용하여 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 통해 음소의 의미를 파악하고 형태론적 분석으로 문장을 복원하여 어휘 오인식률을 감소하였다. 시스템 분석을 위해 음소 유사률과 신뢰도를 이용하여 오류 보정률을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 2.0%의 인식 향상률을 보였다.
Previous approaches to create a controlled vocabulary for Japanese have resorted to existing bilingual dictionary and transformation rules to allow such mappings. However, given the possible new terms introduced due to coronavirus disease 2019 (COVID-19) and the emphasis on respiratory and infection-related terms, coverage might not be guaranteed. We propose creating a Japanese bilingual controlled vocabulary based on MeSH terms assigned to COVID-19 related publications in this work. For such, we resorted to manual curation of several bilingual dictionaries and a computational approach based on machine translation of sentences containing such terms and the ranking of possible translations for the individual terms by mutual information. Our results show that we achieved nearly 99% occurrence coverage in LitCovid, while our computational approach presented average accuracy of 63.33% for all terms, and 84.51% for drugs and chemicals.
본 연구의 목적은 의사소통 중심의 수업에서 동료 및 교사와 위키를 활용하여 상호작용하는 것이 우연적으로 산출적 어휘 지식을 향상시키는데 효과가 있는지를 알아보는 것이다. 대학 1학년 학생 82명이 두 집단으로 구분되어 본 연구에 참여했다. 4-5명이 한 조가 되어 7-10분 길이의 영화를 만드는 프로젝트에서 조원들과 교사는 위키로 상호작용하면서 협동하여 영어 대본을 만들었다. 38명(과정 집단)은 위키로 상호작용하면서 영어 대본을 만드는 과정 중에 수시로 교사의 피드백을 받고 수정하면서 최종본을 만들었다. 반면에 44명(결과 집단)은 조원들이 위키로 협력하여 1차 대본을 작성하고 그 결과물에 대해 교사의 피드백을 1회 받은 후 수정하여 최종본을 만들었다. 참여자들의 사전 어휘 지식을 측정하기 위해 어휘 지식 시험을 시행했고, 실험 처치 후에 산출적 어휘 지식의 습득과 유지를 측정하는 사후 시험을 두 번 보았다. 본 연구에서 나타난 결과는 위키를 활용하여 동료 및 교사와 상호작용할 때 어휘를 계속 사용할 기회가 많았던 것이 산출적 어휘 지식을 향상시키는데 도움이 되었으며, 과정 집단이 결과 집단보다 조금 더 큰 폭으로 점수가 상승되었다는 점이다. 이러한 결과들을 종합하여 교육적인 시사점도 논의되었다.
In this paper, I have reviewed some of the Korean traditional architectural vocabularies that have to be reconsidered in terms of the problem of decode, the problem of meaning, the meaning of explain meaning, and the problem of form analysis. Especially, correct decode and interpretation of Uigwe's Korean ancient architecture borrowed character can correct old decode and interpretation. Furthermore, I confirmed that I could correct the Korean ancient architecture vocabulary that was expiscated wrongly. Especially borrowed characters corresponding to 머름[meoreum](paneling) have been known only far away 遠音[meoreum]. In addition, there were also 遠驗[meolheom] 亇乙軒[meolheon] 亇乙險[meolheom] 亇乙音[meoreom], and so on. Furthermore, in the process of decode these notations, it has become possible to assume that the original words of the modern language 머름[meoreum] also came from *멀험[meolheom]. On the other hand, there are many kinds of people like 付叱心[bussim] 夫叱心[bussim] 扶叱心[bussim] 富叱心[bussim] 富心[bussim]과 北叱心 [bussim] 北心[bussim]. You can also check the Korean ancient architecture vocabulary. However, corresponding words are difficult to find in modern Korean languages. However, in Jeju dialect, we can confirm the corresponding word. This word was used in the Joseon Dynasty, and confirmed that it is dead language today. As mentioned above, it is confirmed that there are many misconceptions about the decode and meaning of the architectural vocabulary made of borrowed character in existing architectural dictionaries, Korean dictionaries, and Korean ancient architecture related papers. Also, although the form is being confirmed, it has been confirmed that there are many things that need to be clarified, such as what the decode is, what the meaning is, and the origin I have also confirmed a number of things that need to be properly expomed in the original form, the original word. In the future, those who study Korean ancient architecture vocabulary and traditional architectural vocabulary should also be interested in these things and research it properly.
Yun, Suk Young;Seol, Ga Ae;Jang, Hyun Hee;Kim, Mi Jin;Cho, Byung Jin
인간식물환경학회지
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제22권4호
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pp.385-393
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2019
The purpose of this study was to investigate the effects of forest activities on the cortisol concentrations in the body and emotional vocabulary of kindergarteners. The participants were 36 kindergarten children aged 4-5, 17 in the control group and 19 in the experimental group. Forest activities consisted of six steps according to the level of kindergarteners, and the program was carried out at G City Environment Training Institute. Before and after the experiment, the children's emotional vocabulary was self-reported and salivary cortisol was analyzed to evaluate changes in the body's stress hormones. As a result, in the control group, positive words increased significantly from 0.14 to 1.53 (p=.003), but the decrease in negative words was not significant (p=.059). In the experimental group, positive words increased significantly from 0.47 to 2.84 after forest activities (p=.000). Negative words decreased significantly from 1.94 to 0.00 after forest activities (p=.000). In the analysis of salivary cortisol, the change in salivary cortisol concentrations was not significant (p=.667) in the control group, merely decreasing from 0.179 ㎍/dl to 0.161 ㎍/dl. However, the experimental group showed a significant decrease from 0.202 ㎍/dl to 0.161 ㎍/dl after forest activities (p=.049). These results suggest that forest play activities may be helpful in encouraging young children's emotional development by increasing positive vocabulary and decreasing negative vocabulary and reducing stress in kindergarteners.
HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model) 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 HMM 어휘 인식에서 인식을 위한 모델 구성을 가우시안 믹스쳐 모델로 최적화한 인식 모델을 생성하였으며 베이시안 기법인 사전확률과 사후확률을 이용한 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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