By according to the development of the mobile devices, a touch screen provides the variety of inputting character and the flexibility of user interface. Currently, the physically simple touch method is widely used for English input but this simple touch is not increasing the variety of inputs and flexibility of the user interfaces. In this paper, we propose a new method to input English characters continuously by recognizing gestures instead of the simple touches. The proposed method places the rotational pickers on the screen for changing the alphabetical sequence instead of the keys and inputs English characters through the flick gestures and the touches. Simulation results show that the proposed keypad method has better performance than the keypad of the conventional methods.
Using a rich resource language to classify sentiments in a language with few resources is a popular subject of research in natural language processing. Burmese is a low-resource language. In light of the scarcity of labeled training data for sentiment classification in Burmese, in this study, we propose a method of transfer learning for sentiment analysis of a language that uses the feature transfer technique on sentiments in English. This method generates a cross-language word-embedding representation of Burmese vocabulary to map Burmese text to the semantic space of English text. A model to classify sentiments in English is then pre-trained using a convolutional neural network and an attention mechanism, where the network shares the model for sentiment analysis of English. The parameters of the network layer are used to learn the cross-language features of the sentiments, which are then transferred to the model to classify sentiments in Burmese. Finally, the model was tuned using the labeled Burmese data. The results of the experiments show that the proposed method can significantly improve the classification of sentiments in Burmese compared to a model trained using only a Burmese corpus.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.11
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pp.345-350
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2020
Based on the analysis of physical and learning characteristics and requirements of the silver generation, a video English dictionary was developed and evaluated as English learning contents. The video English dictionary was developed using OCR as an input method and video as an output method, and 17 silver generations were evaluated for academic achievement, learning satisfaction, and ease of use. As a result of the analysis, both the text English dictionary and the video English dictionary showed high learning satisfaction, but the video English dictionary showed higher results than the text English dictionary in an academic achievement and ease of use.
The observations of difference and similarity in brain activities involved in processing different languages have fundamental importance in cognitive neuroscience. The purpose of this study was to investigate the difference and similarity in temporal brain activation patterns due to the language difference during visual perception of Korean and English words under priming. Especially, we tried to find the difference in evoked spectral power in gamma-band, which is known to reflect feature binding. The stimulation was visually presented as word pairs belonging to same or different categories so that N400 event-related potential(ERP) was evoked. Average ERP analysis and spectral analysis of gamma-band activity(GBA) were performed on 12 normal Korean subjects. Several ERP components such as P1, N1, N400, and P600 could be identified consistently, and the differences in N1, N400, and P600 were observed. From the spectral analysis, we found that the evoked GBA(eGBA) was significantly larger for English at ${\sim}100$ ms poststimulus. The latency of the eGBA was also considerably delayed for English. Overall, the results on the ERP components and eGBA analyses seem to be commensurate with subjects' familiarity of each language, and the difficulty of perceiving words of each language. The methods of this study can also be applied for clinical purposes considering that the language-related processing can be greatly altered for the patients with neurological or psychiatric diseases.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.4
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pp.819-828
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2014
In this paper, we analyze the characteristics of the English vocalization of deaf students and present the basic data for the development of personalized English learning aid tools that reflect its features. We visited hearing special schools in Seoul and Daegu and recorded English vocalization of the deaf students in order to analyze the characteristics of deaf students' English vocalization. We analyzed the data by Praat program, an professional voice analysis program. The voice features of deaf students' English vocalization were extracted and then compared with those of non-deaf students' English vocalization.
This paper investigated the influence of foreign words, otherwise known as loan words, on global communication abilities of university students from two non English-speaking countries: Korea and Japan. To survey the understanding and usage of foreign words which are from English language and used frequently in daily conversation, questionnaires were administered to Korean and Japanese university students majoring in engineering who shared similar linguistic backgrounds. The results were analyzed from global communication viewpoint. Based on the results, methods for improving global communication skills in engineering education were proposed.
Kim, Nam-Gyu;Kim, Dong-Eon;Kim, Seong-Woo;Kwon, Soon-Kak
Journal of Korea Multimedia Society
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v.18
no.8
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pp.943-949
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2015
A reader usually spends a lot of time browsing and searching word meaning in a dictionary, internet or smart applications in order to find the unknown words. In this paper, we propose a method to compensate this drawback. The proposed method introduces a vocabulary upon recognizing a word or group of words that was captured by a smart phone camera. Through this proposed method, organizing and editing words that were captured by smart phone, searching the dictionary data using bisection method, listening pronunciation with the use of speech synthesizer, building and editing of vocabulary stored in database are given as the features. A smart phone application for organizing English words was established. The proposed method significantly reduces the organizing time for unknown English words and increases the English learning efficiency.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.4
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pp.128-133
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2009
Brain drain of scientists and technologists to the United States from other countries is a phenomenal issue due to the potential developmental impacts it could have on sending countries. Immigration policies undoubtedly play the major part to shape the human resource outcomes. There has been a common sense explanation to the brain drain trend, which states that the lower English language requirements in the scientific and technology jobs compared to other high skill brain drain jobs offer immigrants more favorable employment opportunities. These and other language related variables are used with standard human capital model variables to assess the validity of the common sense proposition.
In this study, an improved HMM based recognition model is proposed for online English and Korean handwritten characters. The pattern elements of the handwriting model are sub character strokes and ligatures. To deal with the problem of handwriting style variations, a modified Hierarchical Clustering approach is introduced to partition different writing styles into several classes. For each of the English letters and each primitive grapheme in Korean characters, one HMM that models the temporal and spatial variability of the handwriting is constructed based on each class. Then the HMMs of Korean graphemes are concatenated to form the Korean character models. The recognition of handwritten characters is implemented by a modified level building algorithm, which incorporates the Korean character combination rules within the efficient network search procedure. Due to the limitation of the HMM based method, a post-processing procedure that takes the global and structural features into account is proposed. Experiments showed that the proposed recognition system achieved a high writer independent recognition rate on unconstrained samples of both English and Korean characters. The comparison with other schemes of HMM-based recognition was also performed to evaluate the system.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.19
no.1
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pp.19-28
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2007
The aim of this study is to analyze the frequency of the mark points of all examination subjects, the correlation between all examination subjects and the factors to influence pass of the examination. The methodology of this study are as follows.1. The descriptive analysis mark points of the examination subjects. 2. The correlation analysis between the examination subjects. 3. The multiple regression analysis among the examination subjects. Every mark points tend to be changed in wide ranges according to the student's learning ability. On the certificates examination for marine officers, Students in deck part recorded higher in rate of successful applicants, but showed more subject failure than those in engine part. It is especially suggested for the students to improve the teaching and learning skills of the subject. The high correlation subject to total and average points were found in English subject. The high correlation subject was shown between English & Ship handling, Engineering 1&2 and English & Engineering 1,2,3. The most influential subjects to pass the examination were Navigation, English, Engineering 3.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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