The present study aims to investigate neural activations according to the level of code switching in English proficient bilinguals and to find the relationship between the performance of language switching and proficiency level using ERPs (event-related potentials). First, when comparing high-proficient (HP) with low-proficient (LP) bilingual performance in a native language environment, the activation level of N2 was observed to be higher in the HP group than in the LP group, but only under two conditions: 1) the language switching (between-language) condition known as indexing attention of code switching and 2) the inhibition of current language for L1. Another effect of N400 can be shown in both groups only in the language non-switching (within-language) condition. This effect suggests that both groups completed the semantic acceptability task well in their native language environment without the burden of language switching, irrespective of high or low performance. The latencies of N400 are only about 100ms earlier in the HP group than in the LP group. This difference can be interpreted as facilitation of the given task. These results suggest that HP showed the differential activation in inhibitory system for L1 in switching condition of L1-to-L2 to be contrary to inactivation of inhibitory system for the LP group. Despite the absence of an N400 effect at the given task in both groups, differential latencies between the peaks were attributed to the differences of efficiency in semantic processing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.1707-1714
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2015
The neural bases underlying within or between-language picture naming was investigated by using event-related fMRI. The present suudy explorered the following two goals: The first is to compare cortical activation areas relevant to naming process in native and foreign language, and to decide whether the activation pattern of the foreign word will be the same as native words or not. The next is to find the cerebral areas involved only in alternating language switching between native and foreign language condition. Differential activation patterns were observed for language switching against one-language. Both naming tasks all activated the left inferior frontal gyrus (LIFG) as expected. However the differences in naming between languages were reflected in the activation amount of the LIFG, namely more activation in naming the native language than the foreign language. Especially, naming of the foreign word from English showed the similar area and size in activation with native language suggesting that the process of borrowed noun resembles that of native common noun. And the language switching between languages newly activated the right middle frontal gyrus as well as the left inferior frontal areas. The right middle frontal gyrus engagement in switching conditions obviously identified that right hemisphere is recruited in code switching possibly with respect to meta-cognition controlling language index at a subconscious level.
Functional MRI technique was used in this study for examining the language switching mechanisms between the first language (L1) and the second language (L2). Language switching mechanism is regarded as a complex task that involves an interaction between L1 and L2. The aim of study is to find out the brain activation patterns during the phonological process of reading real English words and English words written in Korean characters in a bilingual person. Korean-English bilingual subjects were examined while they covertly read four types of words native Korean words, Korean words of a foreign origin, English words written in Korean characters, and English words. The fMRI results reveal that the left hemispheric language-related regions at the brain, such as the left inferior frontal, superior temporal, and parietal cortices, have a greater response to the presentation of English words written in Korean characters than for the other types of words, in addition, a slight difference was observed in the occipital-temporal lobe. These results suggest that a change in the brain circuitry underlying the relational processes of language switching is mainly associated with general executive processing system in the left prefrontal cortex rather than with a similarity-based processing system in the occipital-temporal lobes.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.14
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pp.149-179
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1987
The concept of a "switching language " between different indexing languages and information retrieval systems has been discussed since the mid-1960s. Some preliminary investigates into the feasibility of switching between mediating tool yielded positive results. The Broad system of ordering(BSO) , a general classification scheme for information exchange and switching, has been under development as a joint FID/UNESCO project since 1973. The purpose of this study is to find out the origin, development, definition, and principle of BSO. The results of the study can be summarized as follows: (1) BSO is a switching language for the purpose of interconnection of information system which is located different regions, or using different indexing languages. (2) BSO is in effect, fully faceted and broad classification system. (3) BSO is not only a subject code but also an ordering system. (4) BSO can be used information retrieval system because the notation of composite subjects is formed by combining notation. (5) BSO has to some extent sacrificed brevity by leaving large unused notational gap for future use. (6) The structure of the scheme is in no way dependent upon the notation. notation.
Research on strategic Code-Switching (CS) of second language learners in teaching English in English (TEE) program provides an elaborate framework for analyzing how learners manage to express themselves in spite of their limited knowledge of the target language. This research presupposes that L2 learners' CS presents innovative solutions for communicative strategy, and that CS used as communicative strategy can promote L2 learners' language acquisition. The major questions of current research involve examining the significant patterns of different functions of CS in L2 learners' interaction and investigating L2 learners' CS styles according to the different functions of CS. The implication of CS utility is regarded as a teaching technique in the TEE program. Recorded transcript is analyzed to trace the same pattern and the categorization of CS as well as to recognize the functions of CS and their ratio. Hence, this leads to the conclusion that learners' negotiation between code selection and communication intention occurs in patterns. The learners' CS tends to be predictable, reproductive, and systematic, as one of the language acquisition phases. Therefore, the attention to the CS in the TEE program should be redirected in communication substantiality toward the principles of pragmatics. As an additional advantage of the CS analysis, this research elaborates on a conceptual acceptance of CS as a set of learners' strategies in the TEE program.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.199-202
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1999
ETRI 통신단말연구부에서는 1999년 7월 22일에 C-STAR 회원국이 함께 참여하는 국제간 음성언어번역 시스템 공동 시연을 가졌다. 이 논문은 다국어 대화체 번역시스템인 음성언어번역 시스템의 국제간 공동 시연에 사용된 한국어 번역 시스템의 성능에 대해 기술한다. 번역 시스템의 성능은 전사문장을 이용한 영어, 일본어, 한국어의 번역 결과와 음성인식 결과를 이용한 각 언어의 번역 결과를 평가하여 얻었다. 그리고 세부 시스템의 성능을 알아보기 위해 음성인식의 결과로부터 C-STAR IF(interchange format)까지의 해석 시스템과 C-STAR IF로부터 한국어, 영어, 일본어로 생성해 내는 생성 시스템의 성능으로 나누어서 평가한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.334-342
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2022
Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.
In this paper, we propose VC merge capable hardware architecture for scalability based on ATM switching fabric. We implemented a scheduler for configuring crossbars in input-queued switches which support virtual output queues at the input ports. Also, we implemented VC merge capable scheduler at the output ports. We verified the proposed model by using C language, and designed with VHDL language. Then, we simulated and synthesized it with software of the SYNOPSYS corporation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.48-52
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2002
The fault analysis of the CNC machine tool which is controlled sequentially by PLC is generally based on ladder diagram. When machine tool has faults, it takes a lot of operator's experiences and times to identify logical relationship because ladder diagram is a step structured language. Therefore the technologies of finding out fault reasons automatically is necessary. In this paper, the SFG(Switching Function Generator) system is developed to analysis fault reasons correctly. The SF(Switching Function) and SSF(Step Switching Function) generated from SFG based on ladder diagram are experimented to identify the performance of SFG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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