In this paper I attempted to investigate the matters related with the clarification of the close relationship between writing system and pronunciation. On the way of pursuing the research on the subject I found the fact that the same topic has been the main academic target in Korea. There have been some remarks about English alphabets and pronunciation. Nevertheless, the relation between alphabet codes and pronunciation tokens wasn't considered as the main key to master the English pronunciation correctly and completely. As the main target of this paper I argue that it is necessary to comprehend the connection. Then, we can recognize the significant role of alphabetic structure for understanding the gist of pronunciation exercise. This paper is classified into four parts. Each part consists of the material to affirm the fact that writing system should be the inevitable equivalent of sound system, and vice versa. In the first section I show that the development of the way of pronouncing English words is closely related with the endeavors of the scholars. While performing the survey of the studies about the alphabetic structure of the age many scholars found that the spelling construction was recorded without any common denominator. Thus, they not only sought to stage the bedrock for the standard written form of words but also to associate the alphabet letters with phonetic features. Secondly I mention the negative aspect of the 'only spelling based English pronunciation education' for the educational goal of 'Phonics methodology.' In this part I suggest the essentiality of phonemic properties with the phonetic prospect: phonemic awareness. Thirdly I refer to the standardization of the spelling system of English. As the realm of application of the language is extended toward the various professional areas such as commercial, scientific, and cultural spheres, it is quite natural to assume that the usage of the language will be transformed according to the areas in the world. Fourthly I introduce the first English-Korean grammar book with the section of 'the introduction to English pronunciation.' At the chapter the author explained the sound features of English based on the regulation of 'Scientific Alphabet' of U.S.A. In the transcribing system all the symbols were postulated on the basis of the English alphabet form instead of the separate phonetic signs of IPA.
Purpose: The Purpose of this study is to investigate if the relative legibility of optotypes affects the corrected visual acuity in visual acuity test. Methods: After measuring the relative legibility of 'Landolt ring target', 'arabic number target', 'alphabet target' by showing as a single-letter-target in 24 subjects without specific ocular diseases and ocular surgery experience, the relative legibility of 0.8, 1.0, 1.25 row of vision according to type of target in 7 types of chart were compared. After then we compared by measuring the corrected visual acuity according to type of target by using binocular MPMVA test (#7A) in 60 myopic subjects. Results: In 3 types of target the worst relative legibility target was 'Landolt ring target' with legible distance of $98.97{\pm}4.57cm$ and the best relative legibility target was 'alphabet target' with legible distance of $108.42{\pm}3.46cm$. There was no difference of the relative legibility according to type of chart or visual acuity level in the row of vision if other conditions are the same. In 1.0 and 1.25 row of vision the difference of relative legibility according to type of target was shown the statistically significant difference between 'Landolt ring target' and 'alphabet target' as $-0.07{\pm}0.06$ (p=0.02) and $-0.06{\pm}0.06$ (p=0.04) respectively. In myopia the difference of corrected visual acuity according to type of target was statistically significant difference between 'Landolt ring target' and 'arabic number target' as $-0.04{\pm}0.02$ (p=0.02) and it was especially remarkable in the low myopia. Conclusions: Measuring visual acuity with different optotypes could cause the errors in best vision measurement value because there was difference of the relative legibility according to type of target even though visual acuity level is same in the row of vision.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.139-144
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2005
When a Japanese learner in Korea tries to find Japanese dictionary, he must know the pronunciation of the target word. But it's not easy to know the pronunciation of target word from Japanese sentence. Because most of general Japanese sentence shows only HanJa(Chinese character) instead of Kana(Japanese alphabet). If the Japanese learner knows the Korean traditional pronunciation of the target word, he can input the word to electronic Japanese dictionary with the Korean pronunciation. For this solution, the dictionary service provider must convert the Japanese word to Korean pronunciation, in advance. After setting of the conversions as a additional searching process, we can find the target word through Korean pronunciation of the Japanese HanJa, This process is possible for the three reasons below, 1. Korean, Japanese and Chinese are using the nearly same HanJa. The difference is small. 2. Most Japanese learner in Korea, knows the Korean pronunciation of the HanJa. 3. The Korean pronunciation of the HanJa is nearly unique, a HanJa has a Korean pronunciation, generally.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.6
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pp.473-484
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2013
Shorten URL service is the method of using short URL instead of long URL, it redirect short url to long URL. While the users of microblog increased rapidly, as the creating and usage of shorten URL is convenient, shorten url became common under the limited length of writing on microblog. E-mail, SMS and books use shorten URL well, because of its simplicity. But, there is no relativeness between the most of shorten URLs and their target URLs, user can not expect the target URL. To cover this problem, there is attempts such as changing the shorten URL service name, inserting the information of website into shorten URL, and the usage of shortcode of physical address. However, each ones has the limits, so these are the trouble of automation, relatively long address, and the narrowness of applicable targets. SHRT is complementary to the attempts, as getting the idea from the writing system of Arabic. Though the writing system of Arabic has no vowel alphabet, Arabs have no difficult to understand their writing. This paper proposes SHRT, new method of URL Shortening. SHRT makes user guess the target URL using Relative word of the lowest domain of target URL without vowels.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.592-595
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2022
한국어에서 한자어와 외래어가 차지하는 비중은 매우 높다. 일상어의 경우 한자어와 외래어의 비중이 약 53%, 전문어의 경우 약 92%에 달한다. 한자어나 외래어는 중국이나 다른 나라로부터 영향을 받아 한국에서 쓰이는 단어들이다. 한국어에서 사용되는 한자어와 외래어의 한글 표기과 원어 표기를 발음해보면, 발음이 상당히 유사하다는 것을 알 수 있다. 한자어인 도서관(图书馆)을 중국어로 발음해보면 thu.ʂu.kwan'로 해당 단어에 대한 한국 사람의 발음과 상당히 유사하다. 본 논문에서는 Source Length, Source IPA Length, Target Length, Target IPA Length, IPA Distance 등 총 5가지의 음성학적 특징을 고려한 한국어-중국어 한국어-영어 단어 기계번역 데이터 세트를 구축하고자 한다.
An annotation model of a non-native speech database has been devised, wherein English is the target language and Korean is the native language. The proposed annotation model features overt transcription of predictable linguistic information in native speech by the dictionary entry and several predefined types of error specification found in native language transfer. The proposed model is, in that sense, different from other previously explored annotation models in the literature, most of which are based on native speech. The validity of the newly proposed model is revealed in its consistent annotation of 1) salient linguistic features of English, 2) contrastive linguistic features of English and Korean, 3) actual errors reported in the literature, and 4) the newly collected data in this study. The annotation method in this model adopts the widely accepted conventions, Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet (SAMPA) and the TOnes and Break Indices (ToBI). In the proposed annotation model, SAMPA is exclusively employed for segmental transcription and ToBI for prosodic transcription. The annotation of non-native speech is used to assess speaking ability for English as Foreign Language (EFL) learners.
This paper is intended as a preliminary study on phonetic and phonological differences between Polish and Korean languages. In this paper an attempt is made to examine the most conspicious difficulties encountered by Polish learners who begin to speak Korean (and in doing so, 1 would hope that it might be of help to future learners of both languages). Since the phoneme inventory and general phonetic rules for both languages are very different, teaching and learning accurate pronunciation is extremely difficult for both the Poles and Koreans without any previous phonetic training. In the case of Polish and Korean we can see how strong and persistent the influences of the mother-tongue are on the target language. As an example I would like to discuss the basic differences between Polish and Korean consonants. The most important consonantal opposition in Polish is voice-/voicelessness (f. ex.; 〔b〕 / 〔p〕, 〔g〕 / 〔k〕) while in Korean, opposition such as voice-/voicelessness is of secondary importance. Therefore Korean speakers do not perceive the difference between Polish voiced and voiceless consonants. On the other hand, Polish speakers can not distinguish Korean lenis / fortis / aspirated consonants (f. ex.; ㅂ 〔b〕 / ㅃ 〔p〕 / ㅍ〔ph〕, ㄱ 〔g〕 / ㄲ 〔k〕 / ㅋ 〔kh〕)) opposition. The other very important factor is palatalization which is of vital importance in Polish and, because of this, Polish speakers are extremely sensitive to it. In Korean palatalization is not important phonetically and Korean speakers do not distinguish between palatalized and non-palatalized consonants. The transcription used here is based on ' The principles of the International Phonetic Association and the Korean Phonetic Alphabet ' (1981) by Hyun Bok Lee.
This paper is to develop the Korean Phonotactic Probability Calculator (KPPC) that anticipates the phonotactic probability in Korean. KPPC calculates the positional segment frequecncy, position-specific biphone frequency and position-specific triphone frequency. And KPPC also calculates the Neighborhood Density that is the number of words that sound similar to a target word. The Phonotactic Calculator that was developed in University of Kansas can be analyzed by the computer-readable phonemic transcription. This can calculate positional frequency and position-specific biphone frequency that were derived from 20,000 dictionary words. But KPPC calculates positional frequency, positional biphone frequency, positional triphone frequency and neighborhood density. KPPC can calculate by korean alphabet or computer-readable phonemic transcription. This KPPC can anticipate high phonotactic probability, low phonotactic probability, high neighborhood density and low neighborhood density.
Now, it is a stylized fact that a small number of technology firms such as Apple, Alphabet, Microsoft, Amazon, Facebook and a few others have become larger and dominant players in an industry. Coupled with the rise of these leading firms, we have also observed that a large number of young firms have become an acquisition target in their early IPO stages. This indeed results in a sharp decline in the number of new entries in public exchanges although a series of policy reforms have been promulgated to foster competition through an increase in new entries. Given the observed industry trend in recent decades, a number of studies have reported increased concentration in most developed countries. However, it is less understood as to what caused an increase in industry concentration. In this paper, we uncover the mechanisms by which industries have become concentrated over the last decades by tracing the changes in industry concentration associated with a firm's status change in its early IPO stages. To this end, we put emphasis on the case in which firms are acquired shortly after they went public. Especially, with the transition to digital-based economies, it is imperative for incumbent firms to adapt and keep pace with new ICT and related intelligent systems. For instance, after the acquisition of a young firm equipped with AI-based solutions, an incumbent firm may better respond to a change in customer taste and preference by integrating acquired AI solutions and analytics skills into multiple business processes. Accordingly, it is not unusual for young ICT firms become an attractive acquisition target. To examine the role of M&As involved with young firms in reshaping the level of industry concentration, we identify a firm's status in early post-IPO stages over the sample periods spanning from 1990 to 2016 as follows: i) being delisted, ii) being standalone firms and iii) being acquired. According to our analysis, firms that have conducted IPO since 2000s have been acquired by incumbent firms at a relatively quicker time than those that did IPO in previous generations. We also show a greater acquisition rate for IPO firms in the ICT sector compared with their counterparts in other sectors. Our results based on multinomial logit models suggest that a large number of IPO firms have been acquired in their early post-IPO lives despite their financial soundness. Specifically, we show that IPO firms are likely to be acquired rather than be delisted due to financial distress in early IPO stages when they are more profitable, more mature or less leveraged. For those IPO firms with venture capital backup have also become an acquisition target more frequently. As a larger number of firms are acquired shortly after their IPO, our results show increased concentration. While providing limited evidence on the impact of large incumbent firms in explaining the change in industry concentration, our results show that the large firms' effect on industry concentration are pronounced in the ICT sector. This result possibly captures the current trend that a few tech giants such as Alphabet, Apple and Facebook continue to increase their market share. In addition, compared with the acquisitions of non-ICT firms, the concentration impact of IPO firms in early stages becomes larger when ICT firms are acquired as a target. Our study makes new contributions. To our best knowledge, this is one of a few studies that link a firm's post-IPO status to associated changes in industry concentration. Although some studies have addressed concentration issues, their primary focus was on market power or proprietary software. Contrast to earlier studies, we are able to uncover the mechanism by which industries have become concentrated by placing emphasis on M&As involving young IPO firms. Interestingly, the concentration impact of IPO firm acquisitions are magnified when a large incumbent firms are involved as an acquirer. This leads us to infer the underlying reasons as to why industries have become more concentrated with a favor of large firms in recent decades. Overall, our study sheds new light on the literature by providing a plausible explanation as to why industries have become concentrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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