This paper implements an automatic Korean word-spacing system based on word-recognition using morpheme unigrams and the pattern that the categories of those morpheme unigrams share within a candidate word. Although previous work on Korean word-spacing models has produced the advantages of easy construction and time efficiency, there still remain problems, such as data sparseness and critical memory size, which arise from the morpho-typological characteristics of Korean. In order to cope with both problems, our implementation uses the stochastic information of morpheme unigrams, and their category patterns, instead of word unigrams. A word's probability in a sentence is obtained based on morpheme probability and the weight for the morpheme's category within the category pattern of the candidate word. The category weights are trained so as to minimize the error means between the observed probabilities of words and those estimated by words' individual-morphemes' probabilities weighted according to their categories' powers in a given word's category pattern.
The purpose of this study is to investigate common errors made by Korean learners in English composition and to find out what is an effective and appropriate teaching method of English composition in Korea. For these purposes, 197 students on the third grade in high school were selected as the subjects of this research. The students were tested by way of the immediate translation of 31 simple Korean sentences into English which are supposed to be easy for those students to write without any difficulty. About 2 minutes were given for testing each sentence. The results are as follows : First. the whole sum of errors made by 197 students was 2,972 and these types of errors were classified into 13 categories by Duskova's grammatical method and James'. The errors with comparatively high frequency were prepositional errors(17.2%), verbal errors(15.4%), and the errors with low frequency were article errors(1.9%), to-infinitive errors. Second, when Korean students learn English as a target language, overgeneralization(33.6%) and reduction(17.5) influenced the learners much more greatly than language transfer(22.2) did. But the influence of language transfer including interference & overgeneralization(l5.2%) and interference & reduction(10.7%) was no less than 48.1%. The statistics shows that the learners have a tendency to analyze, systematize and regularize the target language when they start to learn a new language.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.4
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pp.783-787
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2012
It is not easy to find out syntactic error in a spelling checker systems of Korean, because the spelling checker is generally to correct each phrase and it cannot check the errors of contextual ill-matched words. Spelling checker system tests errors based on a words. Disambiguation of lexical ambiguities is important in natural language processing. Its outputs is used in syntactic analysis. For accurate analysis of a sentence, syntactic analysis system must find out the ambiguity of morphemes in a word. In this paper, we suggest several rules to resolve the ambiguities of morphemes in a word. Using these methods, we can reduce many lexical ambiguities in Korean.
The word intelligibility test for dysarthric speakers was designed to examine phonetic contrasts that are likely (1) to be sensitive to intelligibility impairment and (2) to contribute significantly to speech intelligibility. These phonetically contrasting word pairs were tested and proved to be reliable and to be valid, The results showed that in Korean dysarthric patients, the percentage of error in final position contrast was higher than in any other position. Unlike the results of previous studies, the initial-position contrasts were crucial in predicting the overall intelligibility among Korean patients.
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.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.6
no.1
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pp.46-55
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1995
Authors devised an objective test for nasal resonatory disorders using a vibratory sensor(Piezoelectric receiver) which is relatively cheap. The vibratory sensor was covered with duralumin to eliminate contamination of acoustic sound except a small hole which is attached on ala nasi during the test. Electrical signals front the vibratory sensor and the microphone while the subject is phonating vowel/a/ and nasal consonant /ng/ and phonating 8 syllable sentence /papa/ passage and /mama/ passage were digitized with n 12 bit A/D converter. For the evaluation of the hypernasality, the ratio of /ng/ to /a/ and /mama/ passage to /papa/ passage were used instead of individual values to reduce the observational error. For the evaluation of the hyponasality, the cul-de-sac resonation was induced by obstructing the nasal aperture of the ipsilateral side with the finger. In the normal control group, the ratio of /ng/ to /a/ and /mama/ passage to /papa/ passage was larger than 8. In the hypernasality with nasal emission group. the ratio was decreased markedly(p<0.01). When the nasal aperture was obstructed with the finger, the vibratory signals of /a/ and /ng/ were increased markedly in the control group and hypernasality group(p<0.01). However, in the hyponasality group(severe), the increment was minimal. So this system can be used to detect the nasal resonatory disorders objectively and differentiate the hypernasality front hyponasality easily.
Kim, Juyoung;Yun, Dai Yeol;Kwon, Oh Seok;Moon, Seok-Jae;Hwang, Chi-gon
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.2
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pp.79-85
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2021
Speech recognition technology refers to a technology in which a computer interprets the speech language spoken by a person and converts the contents into text data. This technology has recently been combined with artificial intelligence and has been used in various fields such as smartphones, set-top boxes, and smart TVs. Examples include Google Assistant, Google Home, Samsung's Bixby, Apple's Siri and SK's NUGU. Google and Daum Kakao offer free open APIs for speech recognition technologies. This paper selects three APIs that are free to use by ordinary users, and compares each recognition rate according to the three types. First, the recognition rate of "numbers" and secondly, the recognition rate of "Ga Na Da Hangul" are conducted, and finally, the experiment is conducted with the complete sentence that the author uses the most. All experiments use real voice as input through a computer microphone. Through the three experiments and results, we hope that the general public will be able to identify differences in recognition rates according to the applications currently available, helping to select APIs suitable for specific application purposes.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.199-204
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2022
This study was carried out in an L2 writing class using machine translation. The aim of this study was to explore what types of errors are identified the most frequently in the Korean-to-English machine translation output and what causes those errors. The participants were seven EFL university students who completed three writing tasks throughout the semester. The findings of data analysis indicated that the most common errors were seen in sentence structure and mechanics, and those errors in the translated texts were caused by the errors in the Korean source texts.
Kim, Eun-Bin;Lee, Cho-Hee;Kim, Eun-Young;Lee, OnSeok
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.158-165
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2019
Although evaluation of writing disabilities identification and timely intervention are required, clinicians adopt a manual scoring method and there is a possibility of error due to subjective evaluation. In this study, the size ratio and position of letters are digitized and quantified through image processing of offline handwritten characters. We tried to evaluate objectively and accurately the performance of writing through comparison with existing methods. From November 12th to 16th, 2018, 20 adults without neurological injury were selected. They used a pencil to follow the 10 words, 2 sentence stimuli after keeping the usual habit, and we collected the writing test data. The results showed that the height of the word was 1.2 times larger than the width and it tilted to the lower left. The spacing interval was 9mm on average. In the Paired T test, a high correlation was showed between our system and existing methods in the word and sentence 2. This demonstrated the possibility as a testing tool. This study evaluated objectively and precisely writing performance of offline handwritten characters through image processing and provided preliminary data for performance standards. In the future, it can be suggested as a basic data on writing diagnosis of various ages.
This study aims to develop a three-sentence speech screening test to evaluate speech development in 4-year-old children and provide standards for comparison with peers. Screening tests were conducted on 24 children each in the first and second halves of 4 years old. The screening test results showed a correlation of .7 with the existing speech disorder evaluation test results. We compared whether there was a difference between the two groups of 4-year-old in the phonological development indicators and error patterns obtained through the screening test. The developmental indicators of the children in the second half were high, but there were no statistically significant differences. The Korean Speech Sound Analysis Tool (KSAT) was used for all analyses, and the automatic analysis results and contents of the clinician's manual analysis were compared. The degree of agreement between the automatic and manual error pattern analyses was 93.63%. The significance of this study is that the standard of speech of a 4-year-old child of the speech screening test according to three sentences at the level of elicited sentences, and the applicability of the KSAT were reviewed in both clinical and research fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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