In digital multimedia society, we usually use the digital sound music ( Mp3, wav, etc.) system instead of analog music. In the middle of generating or recording and transmitting, if we embed the digital code which is useful to music information, we can easily select as well as classify the music title by using Mp3 player that embedded sound source classification system. In this paper, sound source classification system which could be classify and search a music informations by way of user friendly scheme is implemented. We performed some experiments to testify the validity of proposed scheme by using implemented system.
The study investigated the linguistic characteristics of middle school students' writing on the themes of earth science through analysis of its genre and register. Data for analysis included $7^{th}$ grade and $9^{th}$ grade students' writings about 'global warming' and 'classification of rocks'. The results of this study include: First, many students were not accustomed to writing in genre, especially exposition genre. Second, in terms of ideational meaning, the material verbs representing action or doing were more dominant than relational verbs that are related to the attribute or definition of things, and additional logical relations were predominant. Third, regarding interpersonal meaning, agents, emotions, subjective opinions appeared in the writings and students did not express their ideas conclusively and revealed feelings of doubt and uncertainty about their knowledge. Fourth, as for textual meaning, most students listed fragments of information using additional conjunctions in simple structures and were not accustomed to writing texts with organizing structures, logical patterns, cohesion, and coherence. From these results, we argued that the scientific writings should be emphasized in science learning that aims to foster scientific literacy. In addition, we discussed the necessity of improving science teachers' perceptions on scientific writing as well as setting up a specific plan in the national curriculum.
The purpose of this study is to analyze the writing tasks included in the newly developed high school English textbooks in the aspects of genre, rhetorical structure, task type, and authenticity in order to find out whether these tasks could contribute to improving Korean EFL students' writing skills. A total of nine textbooks were selected for the study and every writing task in each textbook was analyzed. The results show that various types of genres were incorporated in the tasks, but very few opportunities were provided for students to acquire characteristics of specific genres. In terms of rhetorical structure of text, narration, illustration, and transaction were required most, whereas not a single writing task asked students to use classification or cause and effect. Many of the writing tasks analyzed offered linguistic and/or content support through the use of models, which displays traces of the product-based approach to teaching writing. Lastly, most of the tasks lacked authenticity represented by explicit discussion of purpose and audience. Implications for L2 writing task development and writing instruction in the Korean EFL context are discussed.
is a service providing story synopses that match user's query. This paper presents a classification of character types by clustering of character tendencies found in the user log of . We also present a visualization method of showing genre-action relationships to each character type, and investigate the genre-action relationships of the major character types. We found that a small number of character types can represent more than half of the character tendencies and the character types tend to have a relationship to particular genres and actions. According to this properties, it would be desirable to provide supports for creative writing classified by character types.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.3
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pp.1-7
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2009
An approach for the classification of music genres using a Fuzzy c-Means(FcM) with divergence-based kernel is proposed and presented in this paper. The proposed model utilizes the mean and covariance information of feature vectors extracted from music data and modelled by Gaussian Probability Density Function (GPDF). Furthermore, since the classifier utilizes a kernel method that can convert a complicated nonlinear classification boundary to a simpler linear one, he classifier can improve its classification accuracy over conventional algorithms. Experiments and results on collected music data sets demonstrate hat the proposed classification scheme outperforms conventional algorithms including FcM and SOM 17.73%-21.84% on average in terms of classification accuracy.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.43
no.1
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pp.5-26
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2009
The purpose of this study is to improve the classification focused on KDC 4th edition for children's materials. For the study, literature study, KDC application and user survey in 51 libraries for children were performed. Based on the results, classification for children's materials is proposed to improve in two ways: classification system itself and arrangement in the shelf. First of all, it is required to scatter the subjects that are centered on specific numbers and to allow various types, characteristics and literature genre of children's materials to be classified in KDC. KDC also should provide specific notes and classification guidelines for interdisciplinary subjects. In the shelf arrangement, it is proposed to consider the introduction of user-friendly call number and arrangement principles by ages or titles. In the end, it is necessary to compose various collections that represent users' needs, and the user education program is needed.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.224-231
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2013
Defining the concept of prominent audio content as the most informative audio content from the users' perspective within a given unstructured audio segment, we propose a simple but robust intensity-based attack/release pattern features to detect the prominent audio content. We also propose a web-based annotation procedure to retrieve users' subjective perception and annotated 18 hours of video clips across various genres, such as cartoon, movie, news, etc. The experiments with a linear classification method whose models are trained for speech, music, and sound effect demonstrate promising - but varying across the genres of programs - results (e.g., 86.7% weighted accuracy for speech-oriented talk shows and 49.3% weighted accuracy for {action movies}).
This paper describes the system and check the characteristics of Korean classic literature in English. Examine the name of the classic novel, classification. More specifically would described the Purpose of writing of Korean classic novel(soseolsa). Name of the classic novel, How classic novel genre classification, Classic novels are classified into several types, Are some types of literature are applicable, How to determine the type of name, how did the name written work, a description of the work is to encompass any attitude looks. This paper is significant to the Korea Arts and Technology of Korea as an classic novel in English.
With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.
This study examines characteristics of sports movies between Korea and the U.S. Especially, this paper focuses on three different characteristics including structural, internal characteristics and performance of sports movies. The major results are as follows: firstly, there were similarities between two countries in terms of opening year, genre, classification but movie subjects. More specifically, movie opening years were not related to global sports events. In addition, most sports movies were mainly produced by human genre and all age movie classification. However, in terms of sports subjects, although Korean movies were constructed by baseball game, the U.S. movies were based on football game. Secondly, there were also similarities between both sports movies in terms of external characteristics such as gender difference of hero or heroine, internal story structure and their story sources. Most of sports movies have used real stories as movie story. Finally, although many of the U.S. sports movies recorded the high degree of expenditures, three movies recorded the high degree of movie consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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