This study is aimed to increase the possibility of using the Christopher Alexander's pattern language. The methodology of this study is (i) to analyze the pattern language by using the network analysis tool in order to understand the complicate network structure of the pattern language, and (ii) to apply the Alexander's method of using the pattern language by using the network analysis tool (Gephi) and to examine the feasibility of the network analysis tool as a tool for using the pattern language. Firstly, as a result of analysing the pattern language, (i) the pattern language classified by pattern number is distinguished by the patterns of towns, buildings and construction, among which the pattern of buildings plays a key function in the networks; (ii) the buildings functions a medium connecting between the towns and the construction; and (iii) the pattern language is divided into 6 sub-modules, through which the user can select a pattern. Secondly, the result of using the network analysis tool as a tool for using the pattern language (i) suggests the new method of using the pattern language by using the network analysis tool (Gephi); (ii) makes it possible to easily figure out the characteristics of the links between the patterns; and (iii) increases the completeness of the pattern language by making it easy to find out the sub-patterns in selecting a pattern.
The aim of this study was to analyze research trends in the fields of Korean Language and Literature, Korean Language Education, and Korean Language Education as a Foreign Language. To this end, key words were extracted from 29,470 academic theses published between 2000 and 2017. The results of the analysis are as follows. First, in the field of Korean Language and Literature, there is greater quantity in studies about Korean language than about literature, and starting from 2010, there was an increase in studies similar to those from the field of Korean Language Education as a Foreign Language. Next, in comparison to the other fields, the field of Korean Language Education has greater variance in its research theme-in particular, numerous studies related to the site of education. Finally, the field of Korean Language Education has the following trends: a) there are copious studies focused on Korean language learners in comparison to other fields, b) there are a greater number of studies focused on culture, and c) the key words change by time period which suggest that research demands transformed over time. Overall, a total of 64 highest frequency key words from the three academic fields were investigated. Of these, 22 were common key words and 42 were differential key words. In this way, it was possible to illuminate the identity of each field.
English textbooks play essential roles in the whole English education context, the analytic study on English textbooks is very important in English education tasks. The purpose of this study is to analyze the expressive functions in the middle school English textbooks on the basis of the 6th national curriculum characteristics and the textbook analysis theories. The results of the expressive language function analysis are as follow: the teaching contents designed for the expressive language functions are not varied, but concentrated on the specific teaching types, and the teaching contents for the expressive language functions are not graded according to the students' development principles stated clearly in the 6th curriculum. The results of the English textbook analysis on the basis of the expressive language function analysis show that the 6th curriculum has some problems in itself and the middle school textbooks do not conform to the 6th curriculum principles. Therefore we need to improve the teaching contents for language functions by means of developing various types of teaching language functions.
By using the recording and quantitative analysis of two videos about "The multiplication and division of the Fractions" and the "Flanders Interaction Analysis System," we classified the teachers' language of instruction in algebra classroom and also analysis the language of instruction in the different teaching process. The results after the analysis as follows: (1) The proportion of time was taken in teachers' language of instruction is high and vary in types, most of the teachers' language is teachers' question; (2) In the different teaching process, the proportion of time was taken in teachers' language of instruction is different; (3) Teachers attached importance to explain the example and had the similar teaching strategy, but the teachers' language is different; (4) In the practice process, teachers placed importance on exploring the tough question and its teaching strategies are different. The teachers' questions are the main teachers' language of instruction.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.31
no.4
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pp.49-68
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2014
The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.
This study identifies the vocabulary usage patterns of Korean heritage language learners. We analyzed the interlanguage of the Korean heritage language learners and examined their vocabulary usage patterns, especially the major content keywords being used at their respective proficiency levels. The Korean Learner's Corpus from the National Institute of Korean Language is used for the data analysis. We found that as the heritage language learners' proficiency increases, low-frequency (high-level) vocabulary is often used as the keywords and the semantic vocabulary areas expand from daily to social to specialized fields. It is therefore confirmed that the vocabulary use of Korean heritage language learners develops as their proficiency increases. This study confirms the development of Korean vocabulary in Korean heritage language learners and exemplifies how corpus-based applied linguistic research and computer science can be integrated using a keyword extraction algorithm.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2002.02a
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pp.411-420
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2002
The left-associative grammar model (LAG) has been applied successfully to the morphologic and syntactic analysis of various european and asian languages. The algebraic definition of the LAG is very well suited for the application to natural language processing as it inherently obeys de Saussure's second law (de Saussure, 1913, p. 103) on the linear nature of language, which phrase-structure grammar (PSG) and categorial grammar (CG) do not. This paper describes the so-called Loom-LAGs (LLAG) -a specialization of LAGs for the analysis of natural language. Whereas the only means of language-independent abstraction in ordinary LAG is the principle of possible continuations, LLAGs introduce a set of more detailed language-independent generalizations that form the so-called loom of a Loom-LAG. Every LLAG uses the very smut loom and adds the language-specific information in the form of a declarative description of the language -much like an ancient mechanised Jacquard-loom would take a program-card providing the specific pattern for the cloth to be woven. The linguistic information is formulated declaratively in so-called syntax plans that describe the sequential structure of clauses and phrases. This approach introduces the explicit notion of phrases and sentence structure to LAG without violating de Saussure's second law iud without leaving the ground of the original algebraic definition of LAG, LLAGS can in fact be shown to be just a notational variant of LAG -but one that is much better suited for the manual development of syntax grammars for the robust analysis of free texts.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.3
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pp.688-702
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1998
In this paper, we propose sign language morpheme generation rule corresponding to morpheme analysis for each part of speech. Korean natural sign language has extremely limited vocabulary, and the number of grammatical components eing currently used are limited, too. In this paper, therefore, we define natural sign language grammar corresponding to Korean language grammar in order to translate natural Korean language sentences to the corresponding sign language. Each phrase should define sign language morpheme generation grammar which is different from Korean language analysis grammar. Then, this grammar is applied to morpheme analysis/combination rule and sentence structure analysis rule. It will make us generate most natural sign language by definition of this grammar.
Kim, HyangHee;Choi, Ji-Myoung;Kim, Hansaem;Baek, Ginju;Kim, Bo Seon;Seo, Sang Kyu
International Journal of Contents
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v.15
no.1
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pp.39-51
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2019
Spontaneous speech provides rich information defining the linguistic characteristics of individuals. As such, computational analysis of speech would enhance the efficiency involved in evaluating patients' speech. This study aims to provide a method to differentiate the persons with and without aphasia based on language usage. Ten aphasic patients and their counterpart normal controls participated, and they were all tasked to describe a set of given words. Their utterances were linguistically processed and compared to each other. Computational analyses from PCA (Principle Component Analysis) to machine learning were conducted to select the relevant linguistic features, and consequently to classify the two groups based on the features selected. It was found that functional words, not content words, were the main differentiator of the two groups. The most viable discriminators were demonstratives, function words, sentence final endings, and postpositions. The machine learning classification model was found to be quite accurate (90%), and to impressively be stable. This study is noteworthy as it is the first attempt that uses computational analysis to characterize the word usage patterns in Korean aphasic patients, thereby discriminating from the normal group.
This study introduces a new approach in Korean morphological analysis combining dictionary-based techniques with Transformer-based deep learning models. The key innovation is the use of a BERT-based reranking system, significantly enhancing the accuracy of traditional morphological analysis. The method generates multiple suboptimal paths, then employs BERT models for reranking, leveraging their advanced language comprehension. Results show remarkable performance improvements, with the first-stage reranking achieving over 20% improvement in error reduction rate compared with existing models. The second stage, using another BERT variant, further increases this improvement to over 30%. This indicates a significant leap in accuracy, validating the effectiveness of merging dictionary-based analysis with contemporary deep learning. The study suggests future exploration in refined integrations of dictionary and deep learning methods as well as using probabilistic models for enhanced morphological analysis. This hybrid approach sets a new benchmark in the field and offers insights for similar challenges in language processing applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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