This research studied the classification and meanings of symbols on the clothes of he Koran catholic priest. The results are as follows. 1) Symbol of religios spirits and values. - There are many spirits of crist which require to keep and meanings of innocence. 2) Symbol of status - served to symbolize the conscious change from earthy to ordaned man. 3) Symbol of role - differentiate between the role of priest and aid-priest. 4) Symbol of position(or rank) - indicate the position of priests in catholic church. 5) Symbol of situation. 6) Symbol of ritual ceremony - characterized the ritual ceremony.
본 논문에서는 송수신단 간 변조기법 및 채널 상태 값이 약속되지 않은 완벽한 블라인드 통신 상황에서 송신측의 변조방식을 알아내기 위해 성좌도 회전 및 확률밀도함수(probability density function : pdf)를 이용한 새로운 자율 변조 구분(Automatic modulation classification : AMC)기법과 경험적 신호 그룹화 알고리즘을 통해 채널 상태 값을 추정하는 방법을 제안한다. 평균제곱근 편차(Root mean square error : RMSE) 및 심볼 오류율(Symbol error rate : SER) 등의 모의실험을 통해 제안된 기법과 기존의 다른 기법간의 채널 상태와 변조 추정 능력을 비교 평가한다.
Transformin the huge size of drawings into a suitable format for CAD system and recognizng the contents of drawings are the major concerans in the automated analysis of engineering drawings. This paper proposes some methods for text/graphics separation, symbol extraction, vectorization and symbol recognition with the object of applying them to electronic cirucit drawings. We use MBR (Minimum bounding rectangle) and size of isolated region on the drawings for separating text and graphic regions. Characteristics parameters such as the number of pixels, the length of circular constant and the degree of round shape are used for extracting loop symbols and geometric structures for non-loop symbols. To recognize symbols, nearest netighbor between FD (foruier descriptor) of extractd symbols and these of classification reference symbols is used. Experimental results show that the proposed method can generate compact vector representation of extracted symbols and perform the scale change and rotation of extracted symbol using symbol vectorization. Also we achieve an efficient searching of circuit drawings.
The funning process in the symbolism of dress can be approached by the semiotics of C. S. Pierce. According to Pearce\ulcorners theory, symbiosis consists of sign, its object, and interpret ant. Especially Pierce classifies the sign into three categories; icon, index, and symbol. The icon is based on the similarity in properties and forms, and the index is based on the actual connection with their objects, while the symbol is based on the association of interpret ant. This classification method can be considered as a theoretical base for symbol of ritual dress. On the other hand, it was discussed the analyzing method of the concept of dress same (symbolic element) by introducing the isolate concept of structuralism for explaining how the symbol reveals itself. So it is discussed the several concepts of structuralism; the concept of relation syntagmatique and relation paradigmatique, the relation binaries, and the units. It would be also necessary to consider dimension of context in addition to dimension of dress itself for the dimension of total symbolic elements of ritual dress. It is proposed that the above developed dress symbol elements should be used for under\ulcornerstanding the society or culture that includes the elements by introducing the symbolic anthropology such as V. Turner's three dimensions of symbol.
본 연구는 방대한 기호학 학문과 영역 탓에 이해하기 어렵고 또한 명확하지 않은 기호학 분야의 연구에서 찰스 샌더스 퍼스(Charles Sanders Peirce)의 기호학을 명확히 이해하고, 그의 기호학적인 연구의 업적을 아이덴티티 디자인 분야에 활용 할 수 있도록 연구 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해서 연구는 기존의 기호학과 관련된 디자인관련 논문들을 재 고찰하고, 퍼스의 삼원적 기호학에 대한 진의와 범주에 대한 이해를 통해서 기업의 심볼마크를 설명하였다. 이 결과를 통해서 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 1) 심볼마크는 관습적으로 한 제품, 서비스, 기업 자체를 의미하며 따라서 표현체적인 측면에서는 법칙 기호이다. 2) 심볼마크는 하나의 기호로서 대상체를 상징하므로 대상체의 세범주적 구분에 의해서 상징 기호이다. 3) 퍼스의 기호학적 정의에서 볼 때, 기업의 심볼마크는 사회적인 규칙을 통해서 존재하므로, 이는 논항 기호로 이해가 되어야만 한다. 4) 기업의 심볼마크는 과거부터 기업 혹은 조직들이 사용해 온 것이고, 대중들은 이를 어느 정도 인식하고 있다. 따라서 기업이 자신의 제품에 심볼마크를 부착하고 대중에게 표상체로서 심볼마크를 보이는 것은 개별적이고 구체적인 사실, 즉 있는 그대로의 사실로서 작용한다. 따라서 심볼마크는 해석체적인 측면의 발화 지시적인 개별기호이다. 퍼어스의 기호학적인 측면에서의 심볼마크의 분류와 이해는 기호의 다양한 상호관계와 연계를 가지는 범주의 법칙과 여러 유형에 대한 이해를 단지 조형적인 측면에서의 구분이 아닌 개념적으로 또한 포괄적인 이해를 요구한다.
This paper is to analysis covering and exposing elements through surface in the spirit of the time through the meaning of relationship between structure and symbol(ornament) in the theory of dressing of Gottfrid Semper. In other words, The purpose is to illuminate how complementary tectonic between structure and symbolic of an architecture surface is expressed in accordance with the biased required conditions relating with the paradigm of the era. The advancement of the new method of tectonic and the new aesthetic taste have a deep relation with the reconsidering the dichotomy classification discussing a dominant position between structure and symbol(ornament). Expression of surface representing the era comes across the combined interpretation of technology, structure, and the non-physical culture's art of the community and the era.
The purpose of this study was to analyze the classification and meaning of symbols, of the clothes of the college students by sex-roll theory and identity theory. The clothes analyzed in this study were collected by photographs which were taken in the campus (240 out of 1,000 pictures) of the several colleges and universities in Seoul form fall in 1993 to summer in 1994. The results were as follow : 1. Analysis as a symbol of sexuality. The phenomenon of the visual inconsistency and consistency of sexual image in dress were showed simultaneously. The clothes of male students were generally becoming feminine style in materials and colors of clothes. These suggested that sex-roll theory be applied to their clothes. 2. Analysis as symbols of identification or individuality. The identification of shoes, bags, accessories, and hair styles were prominent than that of clothes. When it was analyzed as a symbol of individuality, the college students seemed to act as fashion leaders, who accepted new fashions and tried them on first. These suggested that Erikson′s theory on identity be applied to their clothes. 3. Analysis as a symbol of emblem. The dissimilarities of between the college students and other groups in the same generation were bright and casual attire with files, books, and sack. 4. Analysis as a symbol of campus ceremony. The clothes of college students on campus ceremonies were more causal and flexible than those of other groups in the same generation. It was known that the symbols showed above were reflected on their clothes as "one′s expressions" which are sex-roll, identity, and characteristics of college students.
본 논문에서는 한국어 문장 기호의 처리를 통해 자연스러운 음성 합성 결과를 생성하는 방법에 대해서 논의한다. 이를 위해 한국어 위키피디아 문서를 분석하여 문장 기호의 사용을 8가지 형태로 분류하고, 11개의 정규표현식 규칙으로 문장 기호를 처리하는 방안을 제시한다. 그 결과 63,000 문장에 대해 56%의 정확도와 71.45%의 재현율을 달성하였으며, 문장 기호 처리 결과를 SSML 기반의 음성 합성 표현으로 변환하여 음성 합성 결과의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.
한국어 개체명 인식에 다양한 연구가 있었지만, 영어 개체명 인식에 비해 자질이 부족한 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 자질 부족 문제를 해결하기 위해 word embedding 자질을 개체명 인식에 사용하는 방법을 제안한다. CBOW(Continuous Bag-of-Words) 모델을 이용하여 word vector를 생성하고, word vector로부터 K-means 알고리즘을 이용하여 군집 정보를 생성한다. word vector와 군집 정보를 word embedding 자질로써 CRFs(Conditional Random Fields)에 사용한다. 실험 결과 TV 도메인과 Sports 도메인, IT 도메인에서 기본 시스템보다 각각 1.17%, 0.61%, 1.19% 성능이 향상되었다. 또한 제안 방법이 다른 개체명 인식 및 분류 시스템보다 성능이 향상되는 것을 보여 그 효용성을 입증했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3230-3255
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2022
Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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