본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.
In this study, we suggest Korean nonlinear fitting formula (KNFF) to maximize speech intelligibility for digital hearing aids based on NAL-NL1 (NAL-nonlinear, version 1). KNFF was derived from the same procedure which is used for deriving NAL-NL1. KNFF consider the long-term average speech spectrum of Korean instead of English because the frequency characteristic of Korean is different from that of English. New insertion gains of KNFF were derived using the SII (speech intelligibility index) program provided by ANSI. In addition, the insertion gains were modified to maximize the intelligibility of high frequency words. To verify effect of the new fitting gain, we performed speech discrimination test (SDT) and preference test using the hearing loss simulator from NOISH. In the SDT, a word set as test material consists of 50 1-syllable word generally used in hearing clinic. As a result of the test, in case of moderate hearing loss with severe loss on high frequency, the SDT scores of KNFF was more improved about 3.2% than NAL-NLl and about 6% in case of the sever hearing loss. Finally we have obtained the result that it was the effective way to increase gain of mid-high frequency bands and to decrease gain of low frequency bands in order to maximize speech intelligibility of Korean.
최근 고속도로의 안내체계 개선에 대한 연구가 진행되어 기존 안내표지에 2개의 지명이 표기될 때는 국문과 영문의 배치가 상하로 배치되어 있었으나, 개선안으로 제시된 표지에서는 국문과 영문을 좌우로 배치하는 방안을 제안하였다. 하지만 국문과 영문의 배치에 대한 검증이 심도 있게 다루어 지지 못하였으므로 본 연구에서는 국 영문 배치에 따른 표지안을 작성하고 이에 대한 인간공학적인 실험을 실시한 후 어떻게 국문과 영문을 배치하는 것이 가장 빠른 시간 내에 판독이 가능한 지에 대한 결과를 도출하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 실험결과 국 영문의 배치의 변경만으로도 판독소요시간의 차이가 나타날 수 있다는 사실을 확인하였다. 기존 도로표지규칙에 의해 고속도로 안내표지의 문안 중 국문과 영문을 일렬의 행으로 상하로 배치하는 것보다 고속도로 표지개선안과 같이 한 지명에 대한 국문과 영문을 좌우로 배치하고, 두 번째 지명에 대한 국문과 영문을 그 하단부에 좌우로 배치하는 것이 보다 빠른 시간 내에 판독이 가능한 것으로 나타났다.
Since most construction workers comprehend information on work through sight, the importance of safety signs are increasing by the day. In Korea, due to the sharp economic progress and the higher standard of the workforce, since the end of 1980, each year the number of foreign workers entering the country who working simple technical jobs have increased this condition. This study researched safety signs, which are the final accident prevention measures at the workplace. Based on the study, comprehension of the standard safety signs of the Occupational Safety and Health Act (OSHA) was lacking at a level of 2.5. Also, the perception level of the Industry Public Safety Law (38%) was very low. And, it was found that sex and experience or non-experience in safety training was not an issue in the level of understanding. However, when satisfying the standards of the Occupational Safety and Health Act and changing the safety signs, the level of understanding went up to 3.49 and the perception level was increased significantly to 70%. Thus, it is concluded that, since the foreign workers are mainly from non-English speaking countries and because the workers of Korea are not familiar with English, in order to provide proper safety information, there must first of all be simplistic and concise pictograms. This will provide needed information and must be coupled with simple English words that can give additional information to the worker and be effective in helping him understand and perceive the safety sign. Also, it has been determined that the existing forms of safety signs and their effectiveness in industry accident prevention must be reassessed.
Kim, Sohyeong;Choi, Taejin;Yoon, Aeran;Seol, Sung-Soo
Asian Journal of Innovation and Policy
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제2권2호
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pp.194-211
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2013
This paper introduces the Korea Citation Index (KCI) and also some macro statistics of KCI. KCI started service since 2008 by the National Research Foundation of Korea (NRF), but the data has been gathered from 1998. Our findings are as follows: heavy reliance on books in humanities, but papers as the main reference in all other disciplines. Impact factor is an increasing trend in all disciplines. Social science has the highest impact factor among all fields. In some fields even in science and engineering areas, there are more KCI papers than Korean JCR papers and impact factors of the KCI are higher than JCR. As for the distinction between nationally and internationally fields or journals, some disciplines in social science are clearly nationally oriented. NSE journals listed in both KCI and JCR, however, are not clear in terms of impact factor, but clear in terms of the numbers of papers.
21세기 현대 사회의 정보와 지식은 급속도로 변화하고 있다. 다양한 시각으로 창의적 및 비판적 능력으로 해결해 나갈 능력이 필요로 하다. 이러한 사회적인 변화에 따라 2011년 교육부가 창의 융합형 인재 육성을 위해 STEAM(Science Technology Engineering Art Music)이라는 융합 교육을 제시하였다. 그리하여 본 연구에서는 21세기에 알맞은 인재 양성을 위해 주도적으로 학습자들이 수업에 참여하는 PBL 모형을 기반으로 수업이 진행되었다. 과목은 세계 공용어로 자리매김한 영어 수업과 4차 산업혁명으로 인한 발전으로 거의 모든 분야에서 찾아볼 수 있는 과학 수업을 융합하여 실제 수업에 적용하였다. 학습자들을 대상으로 한 설문 조사 및 교사 관찰을 통해 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 학습자들이 영어 교과 주제인 "Problem and Solution"을 정의할 수 있었으며 이를 바탕으로 과학교과 주제인 "Environment Pollution"의 문제점과 해결책을 얻기 위해 그룹 활동을 활발히 진행할 수 있었다. 이를 통해 학습에 대한 높은 이해력 (86%), 학습에 대한 높은 동기부여(100%), 자신감 향상(100%), 협동력 및 창의력 향상(100%)이라는 답변을 하였다. 본 연구를 통해 안타까운 점은 융합 교육에 대한 필요성과 효과성보다 여전히 정확한 답을 도출해야 하는 입시 교육으로 인해 활발히 진행되지 않는 점이 있다. 현시대에 알맞은 인재 양성을 위해 더욱 활발히 연구되어 다양한 교육 현장에 적용이 되어야 한다.
오늘날 웹페이지(Web page)는 많은 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 정보추출(information extraction) 등에서 유용하게 사용되는 개체명(named entity)을 웹(Web)을 이용하여 영역별로 자동으로 추출하는 집합 확장 시스템을 제안한다. 그 방식은 전체적으로 3단계의 구성을 가진다. 우선 사전을 구축하고자 하는 영역의 몇 개의 원소를 씨앗단어로 이용하여 웹페이지를 검색한다. 다음으로 검색되어진 웹페이지와 씨앗단어 정보를 이용하여 패턴 규칙을 추출한다. 추출된 패턴 규칙을 다시 웹페이지에 적용하여 개체명 후보들을 추출하고 최종적으로 추출된 후보들과 웹페이지 사이의 상호 중요도를 재귀적으로 계산하여 개체명 후보들에 대한 순위를 정하게 된다. 이 방식의 실험은 한국어와 영어로 나누어서 실험을 수행하였고, 한국어는 3개의 영역에서, 영어는 8개의 영역에서 실험을 진행하였다. 그 결과, 한국어에서는 78.72%의 MAP를 얻을 수 있었고, 영어에서는 96.48%의 MAP를 얻었다. 특히, 영어 개체명 인식에서의 성능은 구글에서 제공하고 있는 구글셋의 결과보다도 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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