This aim of this study was to investigate the effects of the music appreciation teaching-learning method on the musical ability of young children. The music appreciation activities were developed firstly in consideration of the 4 steps of the learning cycle (recognition, exploration, inquiry, application). One group was then taught music appreciation, taking into account the learning cycle. The results were then compared with another comparative group in terms of musical ability. The results indicated that the musical ability sum of the treatment groups improved more than the comparative group. More specifically, the treatment group for four-year-olds was seen to have improved significantly more than the comparative group in terms of musical ability. These results indicate that this music appreciation teaching-learning method has a number of positive effects upon young children`s musical ability. Therefore, it is suggested that kindergarten teachers conduct instruction with an appropriate accompanying learning cycle as part of the teaching-learning method when it comes to improving the musical ability of young children.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.5
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pp.421-427
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2004
In order to exploit underwater resources successfully, the first step would be a marine environmental research and exploration in the seafloor. Generally one sets up a long-term underwater experimental unit in the seafloor and retrieves the unit later after a certain period time. Essential to these applications is the reliable teleoperation and telemetering of the unit. In this paper we presents a robust underwater sound recognition algorithm by which we can identify the sound signal without the influence of disturbances due to underwater environmental changes. The proposed method provides a means suitable for the acoustic releaser which requires low power dissipation and long-time underwater operation. We demonstrate its ability of securing stability and fast sound recognition through simulation methods.
In this paper, we propose an automatic system that recognizes dynamic human gestures activity, including Arabic numbers from 0 to 9. We assume the gesture trajectory is almost in a plane that called principal gesture plane, then the Least Squares Method is used to estimate the plane and project the 3-D trajectory model onto the principal. An improved FNN model combined with HMM is proposed for dynamic gesture recognition, which combines ability of HMM model for temporal data modeling with that of fuzzy neural network. The proposed algorithm shows that satisfactory performance and high recognition rate.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.216-221
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2004
This paper describes an optimal synthesis method of binary neural network for pattern recognition. Our objective is to minimize the number of connections and the number of neurons in hidden layer by using a Newly Expanded and Truncated Learning Algorithm (NETLA) for the multilayered neural networks. The synthesis method in NETLA uses the Expanded Sum of Product (ESP) of the boolean expressions and is based on the multilayer perceptron. It has an ability to optimize a given binary neural network in the binary space without any iterative learning as the conventional Error Back Propagation (EBP) algorithm. Furthermore, NETLA can reduce the number of the required neurons in hidden layer and the number of connections. Therefore, this learning algorithm can speed up training for the pattern recognition problems. The superiority of NETLA to other learning algorithms is demonstrated by an practical application to the approximation problem of a circular region.
We consider the object recognition of industrial tools which have one degree of freedom. In the case of pliers, the shape varies as the jaw angle varies. Thus, a feature vector made from the boundary image also varies along with the jaw angle. But a pattern recognizer should have the ability of classifying objects without any regards to the angle variation. For a pattern recognizer we have utilized a backpropagation neural net. Feature vectors were made from Fourier descriptors of boundary images by truncating the high frequency components, and they were used as inputs to the neural net for training and recognition. In our experiments, backpropagation neural net outperforms the minimum distance rule which is widely used in the pattern recognition. The performance comparison also made under noisy environments.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.3
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pp.33-38
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2004
In this paper we presents a underwater sound recognition algorithm by which we can identify the sound signal without the influence of disturbances due to underwater environmental changes. The proposed method provides a means suitable for acoustic releaser which require low power dissipation and long-time underwater operation. We demonstrate its ability of securing stability and fast sound recognition through both numerical and experimental methods.
As an important key technology using on electronic devices, face recognition has become one of the hottest technology recently. The traditional BP Neural network has a strong ability of self-learning, adaptive and powerful non-linear mapping but it also has disadvantages such as slow convergence speed, easy to be traversed in the training process and easy to fall into local minimum points. So we come up with an algorithm based on BP neural network but also combined with the PCA algorithm and other methods such as the elastic gradient descent method which can improve the original network to try to improve the whole recognition efficiency and has the advantages of both PCA algorithm and BP neural network.
An important recent advance in the field of plant-microbe interactions has been the cloning of genes that confer resistance to specific viruses, bacteria, fungi or insects. Disease resistance (R) genes encode proteins with predicted structural motifs consistent with them having roles in signal recognition and transduction. Plant disease resistance is the result of an innate host defense mechanism, which relies on the ability of plant to recognize pathogen invasion and efficiently mount defense responses. In tomato, resistance to the pathogen Pseudomonas syringae pv. tomato is mediated by the specific recognition between the tomato serine/threonine kinase Pto and bacterial protein AvrPto or AvrPtoB. This recognition event initiates signaling events that lead to defense responses including an oxidative burst, the hypersensitive response (HR), and expression of pathogenesis- related genes.
The real-time monitoring about the activity of the human provides useful information about the activity quantity and ability. The present study implemented a small-size and low-power acceleration monitoring system for convenient monitoring of activity quantity and recognition of emergent situations such as falling during daily life. For the wireless transmission of acceleration sensor signal, we developed a wireless transmission system based on a wireless sensor network. In addition, we developed a program for storing and monitoring wirelessly transmitted signals on PC in real-time. The performance of the implemented system was evaluated by assessing the output characteristic of the system according to the change of posture, and parameters and acontext recognition algorithm were developed in order to monitor activity volume during daily life and to recognize emergent situations such as falling. In particular, recognition error in the sudden change of acceleration was minimized by the application of a falling correction algorithm
In recent years, we frequently observed missmatched pairs between male Asian toads, Bufo gargarizans, and bullfrogs, Rana catesbeiana, at the toad breeding ponds, where scramble competition for mating occurred among the male toads. Thus, we performed two-choice experiments to investigate recognition ability of mates and species in male toads. The test males did not discriminate sexes, but the clasped stimulus males immediately produced release calls and stopped it while the clasped stimulus female did not. In addition, the test male toads did not discriminate reproductive state of females and even species. However, male toads chose larger individuals. The present results indicate that the main reason of missmatched amplexus by the male toads is due to 1) the lack of recognition cues of conspecifics, 2) the lack of communication tools like release calls, and 3) the larger size of bullfrogs than male toads themselves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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