정상 성인을 대상으로 언어생성과제의 시각적 지시과제와 청각적 지시과제에 대한 기능적 MR영상들을 비교하고자 하였다. 6명의 정상 성인을 대상으로 자기공명영상기기를 이용하였다 시각적, 청각적 언어 지시과제는 명사의 언어를 이용하여. 휴지기. 확성기를 각각 6번 구성하였다. 뇌의 활성영역의 휴지기와 확성기의 신호변화에 따른 데이터는 MRDx 프로그램으로 처리하였고 cross correlation 방법으로 통계 처리하였다. 시각적, 청각적 지시과제의 분석방법은 lateralization index 공식으로 뇌 반구의 활성화 voxel의 총합과 좌$.$우 반구의 픽셀 수를 구하였고, 지시 과제에 대한 활성화 영역을 “Area of Activation Cells” 값에 따라 4등급으로 분류하여 비교 분석하였다. 시간적 청각적 지시과제에서 Broca, Wernicke 영역 등에서 크기는 다르지만 모두 활성화가 관찰되었다. lateralization index에서 뇌반구의 활성화 값에 차이는 시각적 지시과제에 비해 청각적 지시과제가 높은 활성화 값을 보였다. 그러므로 언어영역에 대한 뇌의 기능적 영상을 얻는데 두 방법 모두 유용하다고 생각된다.
This paper proposes a gate and functional level logic simulator which can be run on XENIX O.S. The simulator has hierarchical structure including Hardware Description Language compiler, Waveform Description Language compiler, and Simulation Command Language compiler. The Hardware Description Language compiler generates data structure composed of gate structure, wire structure, condition structure, and event structure. Simulation algorithm is composed of selective trace and event-driven methods. To improve simulation speed, Cross Referenced Linked List Structure ia defined in building the data structure of circuits.
Practice of proof is considered in, the view of language and meta-mathematics, recognizing the role of proof that is the means of communication and development of mathematical understanding. Linguistic components in proof texts are symbol, verbal language and visual text, and contain the implicit knowledge in the meta-mathematics view. This study investigates the functions of linguistic elements according to Halliday's functional grammar and the rhetoric skills in proof texts in math textbook, teacher's note, and student's written text. We need to inquire into the aspects of language for mathematics learning process and the understanding and use of students' language.
목적 : 언어기능의 지도화(language mapping) 및 우세반구 결정에 있어서 기능적 자기공명영상의 유용서을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 자원자 10명(남자 6명, 여자 4명, 오른손잡이 7명, 왼손잡이 3명)을 대상으로 단어생성 과제(명사만들기, 동사만들기)와 판단과제를 이용하여 언어영역의 활성화를 유도하였다. 1.5T 초진도 자기공명영상장치에서 EPI로 BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며, 여앙후처리는 SPM 분석 프로그램을 이용하였다. 기능적 영상은 2번의 활성기와 3번의 휴식기를 번갈아 시행하였고 스캔 시간은 각각30초였으며 총 영상획득시간은 162초였다. 유의수준 p<0.001을 기준ㅇ로 자극 과제에 따라 활성화된 뇌영역을 분석하였고 반구별로 활성화된 화소의 수를 측정하여 편재화지수(lateralization index)를 구하였다. 결과 : 왼손잡이 1명을 제외한 9명에서 성공적으로 기능적 영상을 얻었으며 양측 전운동영역(premotor area), 하전두회, 두정엽, 중측두회 등의 여러 영역에서 활성화 신호가 나타났다. 오른손잡이의 경우 편재화지수는 평균 0,64(0.16~1)로 모두 좌측으로 편재화 되었다. 과제별로는 동사만들기 과제가 명사만들기 및 판단 과제에 비해 언어 영역의 활성화가 많았고 편재화지수의 값도 높았다. 결론 : 기능적 자기공명영상은 언어영역의 뇌기능지도화 및 우세반구 결저에 있어서 유용한 검사 방법이 될 수 있으리라 생각된다.
Recently, a technique for applying a deep learning language model pretrained from a large corpus to fine-tuning for each application task has been widely used as a language processing technology. The pretrained language model shows higher performance and satisfactory generalization performance than existing methods. This paper introduces the major research trends related to deep learning pretrained language models in the field of language processing. We describe in detail the motivations, models, learning methods, and results of the BERT language model that had significant influence on subsequent studies. Subsequently, we introduce the results of language model studies after BERT, focusing on SpanBERT, RoBERTa, ALBERT, BART, and ELECTRA. Finally, we introduce the KorBERT pretrained language model, which shows satisfactory performance in Korean language. In addition, we introduce techniques on how to apply the pretrained language model to Korean (agglutinative) language, which consists of a combination of content and functional morphemes, unlike English (refractive) language whose endings change depending on the application.
This paper examines syntactic categorial properties of “be” in Korean EFL beginners' utterances. Mainly based upon the acquisition data in Han (2000) and Shin (2000), it proposes that the so-called “S-be-X” construction is a projection of “underdeveloped” functional category F. The projection FP is different from other standard functional categories in that its head is not fully fledged.
There have been some notes on the functional unity of rules or conspiracy in Linguistics. In this paper, I show that so-called 'elsewhere condition', first mentioned in phonology, is observed not only in phonology, but also in morphology, syntax, semantics, and pragmatics. And I argue that it is a kind of functional unity of rules or conspiracy in cross-component of linguistic theories. How to handle this in the macro-scopic view of linguist ice is another major issue in further research.
This paper proposes a statistical model for the translation of prepositions in English-Korean machine translation. In the proposed model, statistical information acquired from unlabeled Korean corpora is used to choose the best translation from several possible translations. Such information includes functional word-verb co-occurrence information, functional word-verb distance information, and noun-postposition co-occurrence information. The model was evaluated with 443 sentences, each of which has a prepositional phrase, and we attained 71.3% accuracy.
The purpose of this research is to develop co-simulation methodology of codes developed in different modeling and simulation environment. We develop aerodynamic FMU(Functional Mock-up Unit) meeting FMI(Functional Mock-up Interface) specification version2 utilizing Legacy FORTRAN aerodynamic code based on unsteady vortex lattice method. It is concluded that making FMU is possible utilizing Legacy code made in any language which can be compiled and linked with object in FMI API coded in C language. This paper explains QTronic's method of using FMU SDK(Software Development Kit) and suggestion for using FORTRAN properly. Finally, we make articulated rotor/aerodynamics co-simulation by integrating aerodynamics FMU and rotor FMU developed by Modelica.
본 연구의 목적은 다양한 도메인에 대한 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 수집된 요구사항을 데이터로 활용하여 데이터 중심적 접근법(Data-driven Approach)의 연구를 통해 요구사항을 분류한다. 이 과정에서 기존 요구사항의 특징과 정보를 바탕으로 다양한 자연어처리를 이용한 데이터 전처리와 기계학습 모델을 통해 요구사항을 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 분류하고 각 조합의 결과를 제시한다. 그 결과로, 요구사항을 분류하는 과정에서, 자연어처리를 이용한 데이터 전처리에서는 어간 추출과 불용어제거와 같은 토큰의 개수와 종류를 감소하여 데이터의 희소성을 좀 더 밀집형태로 변형하는 데이터 전처리보다는 단어 빈도수와 역문서 빈도수를 기반으로 단어의 가중치를 계산하는 데이터 전처리가 다른 전처리보다 좋은 결과를 도출할 수 있었다. 이를 통해, 모든 단어를 고려하여 가중치 값은 기계학습에서 긍정적인 요인을 볼 수 있고 오히려 문장에서 의미 없는 단어를 제거하는 불용어 제거는 부정적인 요소로 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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