This study aimed to investigate the correlation between speaker's chronological age (CA) and perceived age (PA) and to specify the effect of pitch and speech rate as acoustic cue on judging age, using perceptual testing and acoustic analysis. Three tasks were conducted to identify the degree of listener's accuracy about age estimation. Three perception tasks were conducted to measure the accuracy of 80 Korean listeners when presented with different types of speech. In all the tasks, participants listened to speech samples and gave their estimate of the speaker's age in figures. It was found that Korean listeners are able to gauge the age of a speaker fairly precisely. CA and mean PA were positively correlated in all three tasks. It is clear that the amount and type of information included in the voice samples affected the accuracy of a listener's judgement. Moreover, the result revealed that listeners make use of acoustic information such as pitch and speech rate to estimate speaker's age.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.21
no.4
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pp.29-37
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2018
In this paper, questions from the last three years' appointment examinations for secondary teachers for informatics computer subjects are classified in a way to fit thirteen basic mandatory courses, for which the composition of scores and the number of questions tested were examined. Of these thirteen basic mandatory courses, questions from six basic mandatory courses with high frequency of assessment were analyzed on their score composition based on the evaluation area. In addition, questions testing knowledge in C language were analyzed separately. The results show scores for the curriculum content subjects ranged from 0% to 17.1%, and the ratio of questions tested from curriculum content subjects 0% to 15.8%. In addition, questions from three courses showed a large deviation in scores for each year. Second, the score composition based on the evaluation area showed a large discrepancy, ranging from 0% to 52.0%. Lastly, the questions tested on the C language exhibited high score on average at 33%. Based on the results from the analysis, this study proposed plans to improve ways to evaluate test takers' aptitude.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1542-1555
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1999
This paper proposes an algorithm for class hierarchies which can optimize member data and member function. This algorithm considers single/multiple inheritance, static/dynamic binding, overloading/overriding, pure virtual/virtual function, and constructor on the hierarchy of C++ class. We need to eliminate unused function that possesses many component element, because the program uses a limited of function in class hierarchies. Previous works on slicing mainly focused on selecting output data and including the related program statement. It was consists of structured programming language and also centralized on error detection, maintenance, and flexible testing. In this paper, we extend to the object-oriented language, makes a linked-table for objects to raise the efficiency of information management, and proposes necessary algorithm for optimizing system Through this process, we can obtain the simplification of program code and the progress of system performance by eliminating unused member data and member function.
Web-based Enterprise Intranet System is developed Object-oriented programming language and data management is constructed using RDBMS. Between Object-oriented programming language and RDBMS bring about "Object-Relational Impedance Mismatch" due to heterogeneous paradigm. To solve this kinds of problems commonly use the ORM Framework that it is converting data between incompatible type systems in databases and object-oriented programming languages, uses complex mapping metadata. It causes difficult to develop and maintain because of inflexible in changes. This paper proposed persistence framework that solve the existing complexity of ORM framework and has more flexible in evolution of database table. This persistence framework is unnecessary meta information that connecting with entity of database table and the objects, it offers users convenience of maintenance and it allows far more flexible and affordable systems to be built because of automatically code generation. The result of testing based on the proposed persistence framework with Hibernate, iBATIS, It is similar response time with iBATIS and it has more about three times faster than Hibernate. But iBATIS has problems of mass data processing.
UML class diagrams are used to visualize the static aspects of a software system and are involved from analysis and design to documentation and testing. Software modeling using class diagrams is essential for software development, but it may be not an easy activity for inexperienced modelers. The modeling productivity could be improved with a dataset of class diagrams which are classified by domain categories. To this end, this paper provides a classification method for a dataset of class diagram images. First, real class diagrams are selected from collected images. Then, class names are extracted from the real class diagram images and the class diagram images are classified according to domain categories. The proposed classification model has achieved 100.00%, 95.59%, 97.74%, and 97.77% in precision, recall, F1-score, and accuracy, respectively. The accuracy scores for the domain categorization are distributed between 81.1% and 95.2%. Although the number of class diagram images in the experiment is not large enough, the experimental results indicate that it is worth considering the proposed approach to class diagram image classification.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.270-272
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2022
Safety is one of the factors that prevent clinical drugs from being distributed on the market. In the case of neurotoxicity, which is the main cause of safety problems caused by drug side effects, risk assessment of drugs and compounds is required in advance. Currently, experiments for testing drug safety are based on animal experimetns, which have the disadvantage of being time-consuming and expensive. Therefore in order to solve the above problem, a neurotoxic prediction model through an in silico experiment was suggested. In this study, the category of neurotoxicity was expanded using a unified medical language system and various related compound data were obtained based on an integrated database. The SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) of the obtained compounds were converted into fingerprints and it is used as input of machine learning. The model finally predicts the presence or absence of neurotoxicity. The experiment proposed in this study can reduce the time and cost required for the in vivo experiment. Furthermore, it is expected to shorten the research period for new drug development and reduce the burden of suspension of development.
ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.
Savoldi, Fabio;Papoutsi, Aggeliki;Dianiskova, Simona;Dalessandri, Domenico;Bonetti, Stefano;Tsoi, James K.H.;Matinlinna, Jukka P.;Paganelli, Corrado
The korean journal of orthodontics
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v.48
no.4
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pp.268-280
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2018
Resistance to sliding (RS) between the bracket, wire, and ligature has been largely debated in orthodontics. Despite the extensive number of published studies, the lack of discussion of the methods used has led to little understanding of this phenomenon. The aim of this study was to discuss variables affecting RS in orthodontics and to suggest an operative protocol. The search included $PubMed^{(c)}$, $Medline^{(c)}$, and the Cochrane $Library^{(c)}$. References of full-text articles were manually analyzed. English-language articles published between January 2007 and January 2017 that performed an in vitro analysis of RS between the bracket, wire, and ligature were included. Study methods were analyzed based on the study design, description of materials, and experimental setup, and a protocol to standardize the testing methods was proposed. From 404 articles identified from the database search and 242 records selected from published references, 101 were eligible for the qualitative analysis, and six for the quantitative synthesis. One or more experimental parameters were incompatible and a meta-analysis was not performed. Major factors regarding the study design, materials, and experimental setup were not clearly described by most studies. The normal force, that is the force perpendicular to the sliding of the wire and one of the most relevant variable in RS, was not considered by most studies. Different variables were introduced, often acting as confounding factors. A protocol was suggested to standardize testing procedures and enhance the understanding of in vitro findings.
Recent studies on English $L^*$ (low pitch accent) have revealed the difference of changes in acoustic manifestation between utterances produced by Koreans and those produced by native speakers of English. However, not much effort has been made to compare $L^*$ focused constituents and non-focused constituents. At the same time, most previous works on focus realization are lacking in terms of normalization of acoustic measurement. Therefore, this research is dedicated to comparing the $L^*$ focused items and non-focused items realized by Koreans and Americans and to examining the realization of English $L^*$ produced by the two language groups with improved normalization of the acoustic features (F0, intensity and duration). Within-group analysis comparing focused words and non-focused words showed both Americans and Koreans prolonged the $L^*$ focused syllables but the effect size of syllable lengthening made by Koreans was far less than that made by Americans. Furthermore, significant F0 lowering was found in Americans but not in Koreans. However, the effect of intensity change caused by $L^*$ focus was not significant within each group. The effect of focused words was tested between the two groups revealing that Koreans implemented English $L^*$ focus with higher F0, lower intensity and shorter duration than Americans. In the instances in which a significant Group x Focus Location (initial, middle and final of a sentence) interaction was found, further analysis testing the effect of Group on each Focus Location was conducted. The testing showed that the Koreans produced shorter syllables at initial and middle of a sentence and higher F0 at initial of a sentence than Americans. Implications for the intonation training were also discussed.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.3
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pp.64-70
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2004
Korean and Japanese have same structure of sentences because they belong to same family of languages. So, The transfer driven machine translation is most efficient to translate each other. This paper introduce a method which creates a transfer dictionary for Token Based Transfer Driven Koran-Japanese Machine Translation(TB-TDMT). If the transfer dictionaries are created well, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing shallow parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed output generating module. We constructed the transfer dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 900 utterances which are collected from travel planning domain. The success-ratio of our system is $92\%$ on restricted testing environment and $81\%$ on unrestricted testing environment.
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