Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.396-401
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2004
Recently a framework for the cognition-based navigational planning of a mobile robot on dynamic environment has been proposed, and simulation results applied it to the static environment been presented [1]. In this paper, we propose a linguistic map-based framework for the navigational planning of mobile robots, which is applicable to the dynamic environment including not only static obstacles but also dynamic obstacles such as temporal-spatio obstacles, by extending Lee et al. 's framework, and provide computer simulation results obtained by applying to a mobile robot on the dynamic environment in order to show the validity of the proposed algorithm.
We propose an algorithmic approach for handling linguistic values defined in the same linguistic variable. Using the proposed approach, we can explicitly capture the differences of individuals' subjectivity with respect to linguistic values defined in the same linguistic variable. The proposed approach can be employed as a useful tool for discovering hidden relationship among linguistic values defined in the same linguistic variable. Consequently, it provides a basis for improving the precision of knowledge acquisition in the development of fuzzy systems including fuzzy expert systems, fuzzy decision tree, fuzzy cognitive map, ok. In this paper, we apply the proposed approach to a collective linguistic assessment among multiple experts.
The purpose of this study was (1) to investigate whether linguistic contrast helps children map a new word into a specific semantic domain when a new word is introduced, (2) to examine the existence of a hierarchy of domains into which children will place a new word, (3) to examine whether children's existing lexicons affect how children map a new word. A total of 320 children from 3 to 6 years of age were drawn from Pusan, Korea. The children were divided into one of four age groups. There were 80 children in each age group. In each group, children were randomly assigned to one of four groups; the linguistic contrast group exposed to color, the linguistic contrast group exposed to shape, a label group and control group. All of the children were tested for production and comprehension of the new word. The results of this study were as follows; (1) The linguistic contrast helped children learn the meanings of a new word. Especially, children age 4 or more showed a significant effect for linguistic contrast; however, it was not sufficient to teach 3-year-old the correct, referent of a term. (2) There was a hierarchy of domains into which children mapped a new word. There was no significant effect for domains into which 3-year-old children mapped the new word, but from 4 years of age children showed a preference for assuming a new word refered to an object's shape rather than its color. (3) Children's existing lexicon had no effect, on how children comprehend a new word.
This treatise discuss the possibility and prospect for developing Sijo Munhwa information system. The contents of it is summarized as follows. 1. We must gather and input correctly materials including original texts to develope Sijo Munhwa information system as linguistic data. 2. We must consider TEI(Text Encoding Initiative) and thesauras when we process the database. 3. 2 form the ground work of building Topic Map. 4. It's very important to link Sijo Munhwa information system as art material with visual or auditory images in three dimensions completely.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.3
no.1
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pp.6-23
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2015
This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.
The purpose of this study was to examine the relationship between preschool teachers' multiple intelligence and their teaching and learning plans. For this purpose, multiple intelligences test(K-MIDAS) was conducted on 80 teachers in kindergartens located in Seoul and Gyeongsangnam-do and they were asked to map out teaching and learning plans about topics. The data were analysed with descriptive statistics and Pearson's correlation using SPSS PC program(16.0 version). Major findings were as follows: Teachers had the highest levels in interpersonal intelligence, followed by musical intelligence and linguistic intelligence; interpersonal intelligence and linguistic intelligence accounted for an especially high proportion of their teaching and learning plans. The higher a preschool teacher's physical activity intelligence, the greater the proportion of physical exercise, music, and logic and mathematics in their teaching plans. It was also found that preschool teachers with higher levels linguistic intelligence made more plans on self-understanding, whereas preschool teachers with higher levels of intelligence in the observation and investigation of nature made more plans on spatial area.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.3
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pp.600-611
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1996
Recently, neural network-based speech recognition has been studied to utilize the adaptivity and learnability of neural network models. However, conventional neural network models have difficulty in the co-articulation processing and the boundary detection of similar phonmes of the Korean speech. Also, in case of using one phonotopic map, learning speed may dramatically increase and inaccuracies may be caused because homogeneous learning and recognition method should be applied for heterogenous data. Hence, in this paper, a neural net typewriter has been designed using a hierarchical self-organizing classifier(HSOC), and related algorithms are presented. This HSOC, during its learing stage, distributed phoneme data on hierarchically structured multiple phonotopic maps, using Kohonen's self-organizing feature maps(SOFM). Presented and experimented in this paper were the algorithms for deciding the number of maps, map sizes, the selection of phonemes and their placement per map, an approapriate learning and preprocessing method per map. If maps are divided according to a priorlinguistic knowledge, we would have difficulty in acquiring linguistic knowledge and how to alpply it(e.g., processing extended phonemes). Contrarily, our HSOC has an advantage that multiple phonotopic maps suitable for given input data are self-organizable. The resulting three korean phonotopic maps are optimally labelled and have their own optimal preprocessing schemes, and also confirm to the conventional linguistic knowledge.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.139-143
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2004
Lee et al have proposed a framework for the linguistic map-based navigational planning of a mobile robot on dynamic environment and provided simulation results applied it to the static environment[1], In this paper, we extends the navigational planning of a mobile robot into dynamic environment. There are two kinds of dynamic obstacles: (1) Time-obstacles that change condition of obstacles with time. (2) Space-obstacles that move their position with time. We propose an algorithm which a mobile robot identifies and avoids the two kinds of dynamic obstacles. The proposed algorithm consists of two stages: (1) The fuzzy logic-based perception stage which identifies the dynamic obstacles around a mobile robot by using sensory data and fuzzy rules, (2) The planning stage which plans the path to goal by avoiding the dynamic obstacles[2-6]. We provide computer simulation results for a mobile robot in order to show the validity of the proposed algorithm.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.10
no.3
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pp.511-538
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2004
The aim of this paper is to investigate the characteristics of place-names in old map of Andong-Bu mapped in Chosun Dynasty. A place-name is a linguistic expression whose function is to identify a topographic feature. The place-names in old map of Andong-Bu normally involve physical, administrative, military, economic, transport, and cultural features. The cultural place-names are more meaningful in Andong-Bu which was a center of confucianism in Chosun Dynasty. The generic place-names, including cultural place-names such as school, pavilion, temple, etc., served as indicators to identify regional characteristics of Andong in the past and present. A study on the place-names, using old maps, is regarded as advisable attempt in regional approach in geography.
This study investigates perceptual confusions of English fricatives among 121 Korean elementary school English as a foreign language (EFL) learners with shorter periods of learning English. The objective is to examine how they perceive English fricative consonants and to provide educational guidelines. Two sets of English fricative identification tasks-voiceless fricatives and voiced fricatives-were administered to participants in a High Variability Phonetic Training (HVPT) setting. Their phonemic awareness of the fricatives was visualized in perceptual confusion maps via multidimensional scaling analysis. The findings are explored in terms of the impacts of Korean EFL learners' L1 linguistic aspects and a comparison with L1 learners. Learners' phonemic awareness patterns are then compared with their relative importance in speech intelligibility based on a functional load hierarchy. The results indicated that Korean elementary EFL learners recognized English fricatives in a manner largely akin to L1 learners, suggesting their ongoing acquisition progress. Additionally, the findings demonstrated that the young EFL learners possess sufficient phonemic awareness for most high functional load segments but encounter some difficulties with one high and one low functional pair. The findings of this study offer suggestions for diagnosing language learners' phonemic awareness abilities, thereby aiding in the development of practical guidelines for language instructional design and helping educators make informed decisions regarding teaching priority in L2 classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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