This study examined the perception and production of Korean lax, fortis and aspirated stops in three apraxic patients. All of tile subjects made more production errors than perception errors. This indicates that apraxic patients have problems in phonetic execution rather than phonological representation. Additionally, in both production and perception, there were more errors in non-word-initial consonants than in word-initial consonants. These findings contradict those of the previous studies which report more errors in word-initial consonants. This study also found that, unlike previous studies in the types of errors made, distortion errors were high in both non-word-initial and word-initial consonants in apraxic patients. Generally, VOT of the stops showed significant differences among lax, fortis, and aspirated stops, which indicates that there is a failure not in choosing the appropriate stop but in positioning or motor planning at the articulation stage.
Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.
This paper has a purpose to find out the important points about linguistic factors suited to the assessment purpose and mathematics teaching/learning that a word-problem sentence has to possess. We also examine the degree of understanding of sentence and the perceptive/emotional reactions of students toward two different kinds of word-problem sentences that have same mathematical contents, but different linguistic structures. The objects of this thesis are 124 students from the third to sixth grade in an elementary school. We execute assessment of simple-sentence-word-problem and complex-sentence-word-problem that have same mathematical contexts, but different linguistic structures. Then we have compared and examined their own process of solving the two types word-problems and we make up questionnaire and have an interview with them. The conclusions are as followings: First, simple-sentence-word-problem is more successful to suggest an information for solving a problem than complex one. Second, it is hard to find the strategy for solving a problem in complex-sentence-word-problem than simple one. Third, students think that suggested information and mathematical knowledge are different according to the linguistic structure in the process of perceiving the information after reading a word-problem. Fourth, in spite of same sentence type, the negative mental reaction is showed greatly to complex-sentence-word-problem even before solving a problem.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.171-176
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2022
With the recent development of deep learning technology, the areas of recommendation systems have also diversified. This paper studied algorithms to improve the learning rate and studied the significance results according to words through comparison with the performance characteristics of the Word2Vec model. The problem recommendation algorithm was implemented with the values expressed through the reflection of meaning and similarity test between texts, which are characteristics of the Word2Vec model. Through Word2Vec's learning results, problem recommendations were conducted using text similarity values, and problems with high similarity can be recommended. In the experimental process, it was seen that the accuracy decreased with the quantitative amount of data, and it was confirmed that the larger the amount of data in the data set, the higher the accuracy.
To obtain a correctly translated sentence in a machine translation system, we must select target words that not only reflect an appropriate meaning in a source sentence but also make a fluent sentence in a target language. This paper points out that a source language word has various senses and each sense can be mapped into multiple target words, and proposes a new translation disambiguation method based on this 'word-to-sense and sense-to-word' relationship. In my method target words are chosen through disambiguation of a source word sense and selection of a target word. Most of translation disambiguation methods are based on a 'word-to-word' relationship that means they translate a source word directly into a target wort so they require complicate knowledge sources that directly link a source words to target words, which are hard to obtain like bilingual aligned corpora. By combining two sub-problems for each language, knowledge for translation disambiguation can be automatically extracted from knowledge sources for each language that are easy to obtain. In addition, disambiguation results satisfy both fidelity and intelligibility because selected target words have correct meaning and generate naturally composed target sentences.
The purpose of this study was to examine the influence of the auxiliary questions of word problems presented to students on their problem solving-strategies and mathematical thinking and to discuss the educational implications of the results. As a result of making an analysis, problems that included auxiliary questions to give information on workable problem-solving strategies made it more possible for students of different levels to do relatively equal mathematical thinking than problems that didn't by inducing them to adopt efficient problem-solving strategies. And they were helpful for the students in the middle and lower tiers to find a clue for problem solving without giving up. But it's unclear whether the problems that provided possible strategies through the auxiliary questions stirred up the analogical thinking of the students. In addition, due to the impact of the problems provided, some students failed to adopt a strategy that they could have come up with on their own. On the contrary, when the students solved word problems that just offered basic recommendation by minimizing auxiliary questions, the upper-tiered students could devise various strategies, but in the case of the students in the middle and lower tiers, those who gave up easily or who couldn't find an answer were relatively larger in number.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.4
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pp.286-294
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2011
Cable modems typically are implemented by a forward error correction(FEC) scheme. The ITU-T Recommendation J-38 Annex B specifies using 64- and 256- quadrature amplitude modulation (QAM) and extended RS coding scheme. In implementing the cable modem, there are some problems to fabricate and fitting on FPGA chip. First, many clocks are needed in implementing cable modem because of different code rate and different modulation types. To reduce the number of clocks, we use the two memories, which are different clock speed for reading and writing data. Second, this system lost the bit-synchronization and frame-synchronization in decoder, the system recognize that all data is error. This paper solves the problems by using simple 5-stage registers and unique sync-word. Based on solutions for about problems, the cable modem is fabricated on FPGA chip name as Vertex II pro xc2vp30-5 by Xilinx, and we confirmed the effectiveness of the results.
The purpose of this case study is to explore the similarities revealed in the process of solving and generalizing word problems related to systems of linear equations in two variables according to covariational reasoning. As a result, student S, who reasoned with coordination of value level, had a static image of the quantities given in the situation. student D, who reasoned with smooth continuous covariation level, had a dynamic image of the quantities in the problem situation and constructed an invariant relationship between the quantities. The results of this study suggest that the activity that constructs the relationship between the quantities in solving word problems helps to strengthen the mathematical problem solving ability, and that teaching methods should be prepared to strengthen students' covariational reasoning in algebra learning.
Analogy, based on a similarity, is to infer the properties of the similar object from properties of an object. It can be a very useful thinking tool for learning mathematical patterns and laws, noticing on relational properties among various situations. The purpose of this study, when manipulating hint condition, figure and table conditions and the amount of original learning by using algebra word problems, is to verify the effects of analogical transfer in solving equivalent, isomorphic and similar problems according to the similarity of source problems and target ones. Five study questions were set up for the above purpose. It was 354 first grade students of S and G middle schools in Seoul that were experimented for this study. The data was processed by MANOVA analysis of statistical program, SPSS 10.0. The results of this studies would indicate that most of the students would be poor at solving isomorphic and similar problems in the performance of analogical transfer according to the similarity of source and target problems. Hints, figure and table conditions did not facilitate the analogical transfer. Merely, on the condition that amount of teaming was increased, analogical transfer of the students was facilitated. Therefore, it is necessary to have students do much more analogical problem-solving experience to improve their analogical reasoning ability through the instruction program development in the educational fields.
In this study, we classified word problems related to real life presented in elementary mathematics textbooks into five types of context problems(location, story, project, scrap, theme) suggested by Freudenthal(1991), and applied context problems to mathematics class to analyze the influence on students' mathematical belief and attitude. Also, we examined the types of context problems preferred according to academic performance and the reasons of preference within a group experiencing context problems. The results of the study are as follows. First, almost lessons in the mathematics textbook presents word problems related to real life, but the presenting method is inclined to a story type. Also, the problems with a story type are presented fragmentarily. Therefore, although these word problems are familiar to the students, they don't include contextual meanings and cannot induce enough mathematical motives and interests. Second, a lesson using context problems give a positive influence on their mathematics belief and attitude. It is also expected to give a positive influence on students' mathematics learning in the long run. Third, the preferred types of context problems and the reasons of preference are different according to the level of academic performance within the experimental group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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