It is undeniably important to bring up a solution capability of arithmetic word problems in the elementary mathematical education. The goal of this study is to acquire the implication for remedial instruction on arithmetic word problems solving through surveying elementary school students' difficulties in the solving of arithmetic word problems. In order to do it, this study was intended to analyze the following two aspects. First, it was analyzed that they generally felt more difficulties in which field among addition, subtraction, multiplication and division word problems. Second, with the result of the first analysis, it was examined that they solved it by imagining as which sphere of the other word problems. Also, the cause of their error on the word problem solving was analyzed by the interview. From the foregoing analyses, the following implications for remedial instruction on arithmetic word problems solving are acquired. First, the accumulation of learning deficiency must be diminished through the remedial instruction. Second, it must help students to understand the given problem and to make of what the goal of problem is. Third, it must help students to form a good habit for reading the problem and to understand the context of problem. forth, the teacher must help students to review and reflect their problem-solving processes.
잠재의미분석은 단어 의미를 동일한 맥락 (문장/문서) 하에서 동시에 제시되는 단어들의 공기성(co-occurence)으로 정의한다. 이 분석에서 한 단어는 맥락들을 대표하는 측들로 구성된 다차원 상의 한 점으로 표상 되며, 단어 의미는 각 단어가 맥락 속에서 등장한 빈도로 정의된다. 이 다차원 의미공간은 SVD를 통하여 차원이 축소되어 추상된 의미를 표상 한다. 이 연구는 다의어의 표상이 가능하도록 LSA를 발전시켰다. 제안된 LSA는 축에 대한 해석이 가능하도록 축의 회전을 도입하였으며 다의어 표상을 가능하게 하였다. 시뮬레이션에서는, 먼저 LSA에 의해 산출된 단어-맥락 빈도표에서 다의어를 포함하고 있는 문서들만을 재 수집한 다음 문서들을 다의어 의미별로 분류하였다. 두 번째 단계에서는 다의어의 특정의미에 대한 표상을 분류된 단어-맥락 빈도표에서 비해당 의미에 대한 맥락들을 제거한 후 LSA를 적용하여 구성하였다. 시뮬레이션 결과는 다의어의 의미들을 LSA가 표상 할 수 있음을 보여주었다. 이는 축회전을 포함한 LSA가 다의어 다중의미를 표상 할 수 있고 실용적인 측면에서 웹검색 엔진에도 적용될 수 있음을 시사한다.
수학교과서의 대부분을 차지하고 있는 문장제가 실생활 상황을 반영하여 제시되기보다는 문제에서 주어진 숫자와 연산의 기계적인 조합을 통해 문제를 해결하게 하는 경향으로 나타나는 문제점은 계속해서 지적되어 왔다. 이는 수학교육이 지향하고 추구하고 있는 실제적 상황에서의 문제 해결력 함양을 위해서 간과할 수 없는 지적이라고 보여진다. 이에 본 연구에서는 초등학생을 대상으로 이전에 보아왔던 정형화되어 있는 문제들보다는 현실적인 상황을 고려한 문장제에 대해 그들이 얼마나 현실적인 측면을 고려하여 반응하는지 파악하고자 하였다. 이를 위한 문항들은 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 포함한 연산과 올림의 개념을 내포하는 문제들로 이루어졌다. 그 결과, 대부분의 초등학생들이 현실적인 문장제에 대해 현실성을 고려하여 문제를 해결하지 못하는 것으로 나타났다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.191-197
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2019
Morphological analysis is used for searching sentences and understanding context. As most morpheme analysis methods are based on predefined dictionaries, the problem of a target word not being registered in the given morpheme dictionary, the so-called unregistered word problem, can be a major cause of reduced performance. The current practical solution of such unregistered word problem is to add them by hand-write into the given dictionary. This method is a limitation that restricts the scalability and expandability of dictionaries. In order to overcome this limitation, we propose a novel method to automatically expand a dictionary by means of use-case analysis, which checks the validity of the unregistered word by exploring the use-cases through web crawling. The results show that the proposed method is a feasible one in terms of the accuracy of the validation process, the expandability of the dictionary and, after registration, the fast extraction time of morphemes.
Purpose Previous research on customer engagement in SNS marketing has mainly addressed the conceptualization of type of word-of-mouth messages. However, there is a lack of researches about the effect of the brand-page characteristics on the type of word-of-mouth messages. Therefore, this study examined the effect of brand-page characteristics in terms of the type of word-of-mouth messages as the main objective and the effect of the type of word-of-mouth messages in terms of the brand loyalty as the secondary objective in the context of Facebook. Design/methodology/approach The empirical research was based on a poll done through 400 research candidates in the Facebook and the final 342 responses were collected and used in statistical data analysis. The adaptability, trust, and validity to measurement model were verified and the structural relationship in the research model was analyzed through these 342 responses. The collected data verified hypotheses established using the SPSS statistical package and structural equation model using AMOS. Findings The results showed that the BP-information provision had a non-significant effect on the factual word-of-mouth message and a significant effect on the evaluative word-of-mouth message. The BP-reliability had a significant effect on the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth message. The BP-entertainment had a significant effect on the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth effect. The BP-interaction had a non-significant effect on the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth message. Finally, the factual word-of-mouth message and the evaluative word-of-mouth message had a significant effect on the brand loyalty.
노화로 인한 인지의 변화는 정상 노인들의 통사처리에 부정적 영향을 끼치는데 작업기억용량이 중요한 인지기능을 한다고 알려져 있다. 본 연구는 명사구 연결 전치사구의 이해에 도움이 되는 문맥을 제시할 때와 그렇지 않을 때 정상 노인과 젊은 성인이 어떻게 명사구 연결 전치사구를 처리하는지 단어별 자율조절읽기 방법을 통해 알아보았다. 또한, 이 때 어떤 인지기능이 문맥 이용을 통한 명사구 연결 전치사구의 처리능력과 관련이 있는지도 살펴보았다. 정상 노인은 읽기과제에서 문맥유무에 상관없이 젊은 성인보다 읽기속도가 느렸다. 그러나 두 그룹 모두 문맥이 존재할 때 명사구 연결 전치사구의 처리 속도가 빨랐다. 즉, 노인들의 노화로 인한 인지의 저하는 처리 속도만 느리게 했을 뿐 질적인 면에서 차이는 없었다. 문맥을 이용한 명사구 연결 전치사구 처리 시 관련된 인지기능은 교대주의력으로 나타났으며 본 연구에서는 작업기억용량의 역할은 발견되지 않았다. 이를 통해 노화가 통사처리에 끼치는 영향은 반드시 부정적인 것이 아니라 통사구조에 따라 다를 수 있으며, 통사 구문의 종류에 따라 관련된 인지기능이 다를 수 있음을 시사한다.
This study aims to investigate the prosodic characteristics of Korean discourse sentences, especially focusing the initial and final part of a sentence. 50 disourse sentences were read in two different styles; one, sentence by sentence, the other, continuous of all 50's. First, we tried to get two kinds of ratios from the acoustic results: first, ratio of the final syllable to the initial syllable in first word in a sentence; second, ratio of the final syllable to the initial syllable in last word in a sentence. We, then, calculated statistical values of the ratios including mean, standard deviation, minimum, maximum, and p-values in t-test. With respect to duration, there were little difference between two different styles. If any, we could see tiny unharmonious durational aspect in the initial of continuous reading. More concisely, there could be observed some deviation from standard. In case of F0, there was prominent statistical difference between ratios of last words in two styles. This difference might play a role as a prosodic feature. Energy seems to show similar pattern with that of F0. The results showed that final syllable in last word was pronounced with about 85 % of initial syllable in the same context and the last words in continuous speech were strongly articulated compared with those of sentence by sentence reading.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.1027-1032
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1994
This paper introduces a interword modeling and a Viterbi search method for continuous speech recognition. We also describe a development of a real-time voice dialing system which can recognize around one hundred words and continuous digits in speaker independent mode. For continuous digit recognition, between-word units have been proposed to provide a more precise representation of word junctures. The best path in HMM is found by the Viterbi search algorithm, from which digit sequences are recognized. The simulation results show that a interword modeling using the context-dependent between-word units provide better recognition rates than a pause modeling using the context-independent pause unit. The voice dialing system is implemented on a DSP board with a telephone interface plugged in an IBM PC AT/486.
정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서도 표기의 다양성은 검색 시 불일치로 인한 정보 누락을 발생시키는 원인이 된다. 본 논문은 이러한 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위하여 검색 대체어 후보를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 자동 생성 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 기반으로 하여 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어 뭉치, 연관단어 뭉치 간 코사인 유사도 및 신뢰도를 이용한 필터링 기법 등을 이용한 대체어 후보 자동 생성 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 자동 생성 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 정확도 및 재현율을 측정함으로써 평가되었으며, 제안 방법이 context window overlapping을 이용한 대체어 추출 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다.
어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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