Computer game is a result of integration of various academic areas, and the production of computer game requires knowledge and experience from various areas. This study demonstrates a game production process using Scratch. The intent was to experience the game development process and the production principle through actually building the core functions of a game using Scratch. As such, the computer game production principle was understood and it was made possible to learn more easily and more enjoyably the functions of multimedia and programming necessary for the production process. As the result, the learning of game production principles using Scratch was found to enhance the interest of the learner, and help with the understanding of game structure and learning software/programming language.
In this paper I attempted to investigate the matters related with the clarification of the close relationship between writing system and pronunciation. On the way of pursuing the research on the subject I found the fact that the same topic has been the main academic target in Korea. There have been some remarks about English alphabets and pronunciation. Nevertheless, the relation between alphabet codes and pronunciation tokens wasn't considered as the main key to master the English pronunciation correctly and completely. As the main target of this paper I argue that it is necessary to comprehend the connection. Then, we can recognize the significant role of alphabetic structure for understanding the gist of pronunciation exercise. This paper is classified into four parts. Each part consists of the material to affirm the fact that writing system should be the inevitable equivalent of sound system, and vice versa. In the first section I show that the development of the way of pronouncing English words is closely related with the endeavors of the scholars. While performing the survey of the studies about the alphabetic structure of the age many scholars found that the spelling construction was recorded without any common denominator. Thus, they not only sought to stage the bedrock for the standard written form of words but also to associate the alphabet letters with phonetic features. Secondly I mention the negative aspect of the 'only spelling based English pronunciation education' for the educational goal of 'Phonics methodology.' In this part I suggest the essentiality of phonemic properties with the phonetic prospect: phonemic awareness. Thirdly I refer to the standardization of the spelling system of English. As the realm of application of the language is extended toward the various professional areas such as commercial, scientific, and cultural spheres, it is quite natural to assume that the usage of the language will be transformed according to the areas in the world. Fourthly I introduce the first English-Korean grammar book with the section of 'the introduction to English pronunciation.' At the chapter the author explained the sound features of English based on the regulation of 'Scientific Alphabet' of U.S.A. In the transcribing system all the symbols were postulated on the basis of the English alphabet form instead of the separate phonetic signs of IPA.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.10
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pp.9-17
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2021
Humans are social animals that have gained information or social interaction through dialogue. In conversation, the mood of the word can change depending on the sensibility of one person to another. Relationships between characters in films are essential for understanding stories and lines between characters, but methods to extract this information from films have not been investigated. Therefore, we need a model that automatically analyzes the relationship aspects in the movie. In this paper, we propose a method to analyze the relationship between characters in the movie by utilizing deep learning techniques to measure the emotion of each character pair. The proposed method first extracts main characters from the movie script and finds the dialogue between the main characters. Then, to analyze the relationship between the main characters, it performs a sentiment analysis, weights them according to the positions of the metabolites in the entire time intervals and gathers their scores. Experimental results with real data sets demonstrate that the proposed scheme is able to effectively measure the emotional relationship between the main characters.
This paper focuses on how Younghill Kang internalizes whiteness ideology through interracial romance to build himself as an oriental Yankee and recover his masculinity in his autobiographical novel East Goes West. This paper also focuses on Kang's strategy of racial and cultural hybridity presented in this novel. The theoretical basis of my argument is a mixture of Fanon's psychoanalysis in his Black Skin, White Masks, Bhabha's notion of mimicry in The Location of Culture, and notions related to race and gender of some Asian critics such as Patricia Chu, Jinqi Ling, and Lisa Lowe. In East Goes West, white women appear as "ladder of success" of successful assimilation and serve as cultural mediators and instructors and sometimes adversaries who Korean male immigrants have to win to establish identities in which Americanness, ethnicity, and masculinity are integrated. However, three Korean men, Chungpa Han, To Wan Kim, George Jum, who fall in love with white women fail to win their beloveds in marriage. George Jum fails to sustain a white dancer, Jun' interest. Kim wins the affection of Helen Hancock, a New England lady, but Kim commits suicide when he knows Helen killed herself because her family doesn't approve their relationship. Han's love for Trip remains vague, but Kang implies Han will continue his quest for "the spiritual home" as the name of "Trip." In East Goes West, Kang also attempts to challenge the imagining of a pure, monolithic, and naturalized white dominant U.S. Culture by exploring the cultural and racial hybridity shown by June and the various scenes of Halem in the 1920s. June who works for a Harlem cabaret is a white woman but she wears dark makeup. Kang questions the white face of America's self-understanding and racial constitution of a unified white American culture through June's racial masquerade. Kang shows that like Asian and black Americans, the white American also has an ambivalent racial identity through June's black mimicry and there is no natural and unchanging essence behind one's gender and race identity constitution.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.8
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pp.1111-1120
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2022
Image Capturing is a matter of viewing images and describing images in language. The problem is an important problem that can be solved by keeping, understanding, and bringing together two areas of image processing and natural language processing. In addition, by automatically recognizing and describing images in text, images can be converted into text and then into speech for visually impaired people to help them understand their surroundings, and important issues such as image search, art therapy, sports commentary, and real-time traffic information commentary. So far, the image captioning research approach focuses solely on recognizing and texturing images. However, various environments in reality must be considered for practical use, as well as being able to provide image descriptions for the intended purpose. In this work, we limit the universally available Korean and English image captioning models and text generation techniques for the purpose of image captioning.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.6
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pp.2470-2491
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2018
Web-scale open information extraction (Open IE) plays an important role in NLP tasks like acquiring common-sense knowledge, learning selectional preferences and automatic text understanding. A large number of Open IE approaches have been proposed in the last decade, and the majority of these approaches are based on supervised learning or dependency parsing. In this paper, we present a novel method for web scale open information extraction, which employs cosine distance based on Google word vector as the confidence score of the extraction. The proposed method is a purely unsupervised learning algorithm without requiring any hand-labeled training data or dependency parse features. We also present the mathematically rigorous proof for the new method with Bayes Inference and Artificial Neural Network theory. It turns out that the proposed algorithm is equivalent to Maximum Likelihood Estimation of the joint probability distribution over the elements of the candidate extraction. The proof itself also theoretically suggests a typical usage of word vector for other NLP tasks. Experiments show that the distance-based method leads to further improvements over the newly presented Open IE systems on three benchmark datasets, in terms of effectiveness and efficiency.
One of the potential advantages of computer-based instruction is individualization of instruction. However, this goal has not been fully realized in practice, due largely to limitations of natural language understanding and to combinatorial explosion. It is nonetheless possible to develop CAT(Computer- based Adaptive Testing) Programs which can adapt to students, depending on their performance, by adjusting the length of computer-based tests. The number of questions can be significantly reduced for many individuals, while mastery and nonmastery decisions remain highly accurate. In this paper, We design and implement a Diagnosis System using SPRT(Sequential Probability Ratio Testing). This system supports multimedia object, client/server environment, indvidual feedback, multi-SPRT and maintain student model for individualization of instruction. besides, this system measures coefficient alpha of each problem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.391-406
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2015
Social media have emerged as new communication channels between consumers and companies that generate a large volume of unstructured text data. This social media content, which contains consumers' opinions and interests, is recognized as valuable material from which businesses can mine useful information; consequently, many researchers have reported on opinion-mining frameworks, methods, techniques, and tools for business intelligence over various industries. These studies sometimes focused on how to use opinion mining in business fields or emphasized methods of analyzing content to achieve results that are more accurate. They also considered how to visualize the results to ensure easier understanding. However, we found that such approaches are often technically complex and insufficiently user-friendly to help with business decisions and planning. Therefore, in this study we attempt to formulate a more comprehensive and practical methodology to conduct social media opinion mining and apply our methodology to a case study of the oldest instant noodle product in Korea. We also present graphical tools and visualized outputs that include volume and sentiment graphs, time-series graphs, a topic word cloud, a heat map, and a valence tree map with a classification. Our resources are from public-domain social media content such as blogs, forum messages, and news articles that we analyze with natural language processing, statistics, and graphics packages in the freeware R project environment. We believe our methodology and visualization outputs can provide a practical and reliable guide for immediate use, not just in the food industry but other industries as well.
The role of dialogue manager is to select proper actions based on observed environment and inferred user intention. This paper presents stochastic model for dialogue manager based on Markov decision process. To build a mixed initiative dialogue manager, we used accumulated user utterance, previous act of dialogue manager, and domain dependent knowledge as the input to the MDP. We also used dialogue corpus to train the automatically optimized policy of MDP with reinforcement learning algorithm. The states which have unique and intuitive actions were removed from the design of MDP by using the domain knowledge. The design of dialogue manager included the usage of natural language understanding and response generator to build short message based remote control of home networked appliances.
Kim, Hyun-Jeong;Eun, Ji-Hyun;Chang, Du-Seong;Choi, Joon-Ki;Koo, Myung-Wan
Proceedings of the KSPS conference
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2006.11a
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pp.109-112
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2006
This paper presents a dialogue interface using the dialogue management system as a method for controlling home appliances in Home Network Services. In order to realize this type of dialogue interface, we first investigated the user requirements for Home Network Services by analyzing the dialogues entered by users. Based on the analysis, we were able to extract 15 user intentions and 22 semantic components. In our study, example dialogues were collected from WOZ (Wizard-of-OZ) environment to implement a reasoning model for generating meaningful responses for example-based dialogue modeling technique. An overview of the Home Network Control System using proposed dialogue interface will be presented. Lastly, we will show that the Dialogue Management System trained with our collected dialogues behaves properly to achieve its task of controlling Home Network appliances by going through the steps of natural language understanding, response reasoning, response generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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