Korean L2 speakers have many problems learning the pronunciation of English words. One of these problems is vowel epenthesis. Vowel epenthesis is the insertion of vowels into or between words, and Korean learners of English typically do this between successive consonants, either within clusters, or across syllables, word boundaries or following final coda consonants. The aim of this study was to investigate whether individual differences in vowel epenthesis are more closely related to the perception and production of segments (vowels and consonants) and prosody or if they are relatively independent from these processes. Subjects completed a battery of production and perception tasks. They read sentences, identified vowels and consonants, read target words likely to have epenthetic vowels (e.g., abduction) and demonstrated stress recognition and epenthetic vowel perception. The results revealed that Korean second-language learners (L2) have problems with vowel epenthesis in production and perception, but production and perception abilities were not correlated with one another. Vowel epenthesis was strongly related to vowel production and perception, suggesting that problems with segments may be combined with L1 phonotactics to produce epenthesis.
This study investigates the influences of shopping enjoyment and risk reduction on customers' attitude and the behavioral intention in the Internet shopping mall using a moving virtual model. For this study, we produced a moving virtual model to present a fashion product. The virtual model walks for about one minute on the stage. After respondents viewed it, they completed a questionnaire. The questionnaire consists of online shopping enjoyment, risk reduction, customers' attitude and behavioral intention. Respondents are limited to females aged in their 20s and 30s, who have experienced Internet shopping and are highly interested in fashion products. 411 samples were used for the final analysis. Cronbach's alpha, factor analysis, and multiple regression analysis were conducted. The results are as follows. Online shopping enjoyment and risk reduction influenced the behavioral intention directly as well as through the attitude. However, the size of the influence indicated that online shopping enjoyment is larger than risk reduction. Therefore, Internet malls should utilize the moving virtual model to provide customers with enjoyment and risk reduction, which will increase customers' favorable attitudes and the behavioral intention such as purchase intention and word of mouth.
이 연구에서는 대구경북지역의 대학도서관이용자 582명을 대상으로, 불만족의 강도와 무료이용지각, 불평에 대한 태도, 불평비용, 불평의 성공가능성, 서비스의 중요성, 외적귀인, 충성도 둥의 불평행동의 선행요인이 이용중단, 직접 및 간접항의, 부정적 구전, 제3자를 통한 불평 둥의 각 불평행동 유형에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다.
홈 네트워크내에서 Always-on 기기 특성으로 인하여 불필요한 에너지를 소비하는 경우가 전체 소모전력량의 60%이상을 차지한다. 그러므로 이러한 에너지 소비를 줄일 수 있는 방안에 대한 연구의 필요성이 점차 증대되고 있으며, 본고에서 연구한 Ethement 기반의 트래픽량에 의한 대기모드 전환 알고리즘은 에너지 절감에 매우 유용한 연구기술이라 할 수 있다. 이에, 본고에서는 idle time때의 네트워크 에너지 소비를 절감하기 위한 대기전력 지원형 Green Ethernet Gateway시스템설계 및 구현방안과 시스템 대기모드상태를 최대한 연장하여 energy efficient효과를 향상시키기 위한 Proxying 기반 control policy를 제안한다. 일반적으로 홈네트워크의 네트워크 연결은 ethemet을 중심으로 이루어지며, 대부분 게이트웨이를 기반으로 그 연결이 구성된다. 그러나 홈네트워크의 일반적인 동작시간이 8시간 내외인데도 불구하고, 네트워크 연결을 위해서 full Power 상태를 유지해야하는 기존의 energy unaware기반의 게이트웨이 구조로는 에너지측면에서 막대한 에너지 낭비를 초래한다. 이에 본고에서는 게이트웨이에서의 에너지 절감을 위한 트래픽량 기반의 대기모드 지원형 시스템을 구현하고 실제 홈네트워크 적용을 통한 에너지 절약효과를 실험한다. 또한 활성모드, 대기모드간 전환을 효과적으로 하기 위한 layer 2,3 Packe기반의 지능형 Proxying 알고리즘을 이용한 control policy를 제안한다.
본 연구는 정보검색기술을 응용해서 구술문서 자료를 효율적으로 분석하는 시스템 개발을 목적으로 한다. 여기서 사용된 기술은 용어검색, 문서요약기술, 클러스터링기술 문서분류기술 주제추적기술 등이 있다. 본 연구를 위해서 전북지역에서 채록한 구술자료를 이용하였다. 구술문서 구조의 특성을 반영하면서 분석의 단위를 정하고 내용의 자동분류 및 분류체계에 따른 분류도 시도하였다. 특히 주제를 추적하면서 순서에 따라서 검색해 가는 기술은 세계적으로도 아직 연구단계에 있던 것을 실제로 구현하였다. 이러한 5가지의 검색기술이 한 시스템에서 통합적으로 처리될 수 있다는 것도 이 연구가 이룬 성과이다. 이 연구의 기대효과는 구술문서 분석의 신뢰성 타당성 효용성을 높여서 구술문화연구에도 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
Kim, HyangHee;Choi, Ji-Myoung;Kim, Hansaem;Baek, Ginju;Kim, Bo Seon;Seo, Sang Kyu
International Journal of Contents
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제15권1호
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pp.39-51
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2019
Spontaneous speech provides rich information defining the linguistic characteristics of individuals. As such, computational analysis of speech would enhance the efficiency involved in evaluating patients' speech. This study aims to provide a method to differentiate the persons with and without aphasia based on language usage. Ten aphasic patients and their counterpart normal controls participated, and they were all tasked to describe a set of given words. Their utterances were linguistically processed and compared to each other. Computational analyses from PCA (Principle Component Analysis) to machine learning were conducted to select the relevant linguistic features, and consequently to classify the two groups based on the features selected. It was found that functional words, not content words, were the main differentiator of the two groups. The most viable discriminators were demonstratives, function words, sentence final endings, and postpositions. The machine learning classification model was found to be quite accurate (90%), and to impressively be stable. This study is noteworthy as it is the first attempt that uses computational analysis to characterize the word usage patterns in Korean aphasic patients, thereby discriminating from the normal group.
Purpose: This study aimed to provide basic data to identify the current status of use of maxillofacial prosthesis across the world and discuss its application and research directions in Korea. Methods: Existing literature (study period, 2010 to 2020) from international studies was collected from PsycINFO, CINAHL, and PubMed, whereas domestic studies were searched using KISS and RISS. Maxillofacial prosthesis was used as the search word. A total of three foreign and two domestic articles were searched, and as a result, a total of 12 documents were selected for analysis. Results: A total of 3,311 studies were searched in this study. Among them, 3,253 articles contained in duplicate inspection and exclusion criteria were removed, and 12 articles were selected by removing literature that did not meet the research criteria through title and green and text reviews. Finally, two researchers selected the final 12 articles through handwritten searches. Eleven of them were case studies, and the remaining one was a descriptive study. Conclusion: This study identified the current status of studies that implemented maxillofacial prosthesis, published from January 2010 to January 2020. Facial prosthetics improve the quality of life of patients by restoring defects that appear on different types of mouth and face and promote both function and aesthetics. Therefore, they can be used to treat various conditions and have a positive impact on the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3913-3934
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2021
Real-time prediction of Web service of quality (QoS) provides more convenience for web services in cloud environment, but real-time QoS prediction faces severe challenges, especially under the cold-start situation. Existing literatures of real-time QoS predicting ignore that the QoS of a user/service is related to the QoS of other users/services. For example, users/services belonging to the same group of category will have similar QoS values. All of the methods ignore the group relationship because of the complexity of the model. Based on this, we propose a real-time Matrix Factorization based Clustering model (MFC), which uses category information as a new regularization term of the loss function. Specifically, in order to meet the real-time characteristic of the real-time prediction model, and to minimize the complexity of the model, we first map the QoS values of a large number of users/services to a lower-dimensional space by the PCA method, and then use the K-means algorithm calculates user/service category information, and use the average result to obtain a stable final clustering result. Extensive experiments on real-word datasets demonstrate that MFC outperforms other state-of-the-art prediction algorithms.
Purpose: This study analyzed the effect of the perceived value of the OTT platform on consumers' technology acceptance, continuous use intention, and WOM using the Expanded TAM. Research design, data and methodology: A survey was conducted targeting OTT platform users in their 20s to 40s nationwide from August 10 to 16, 2022, and a total of 208 people were used in the final analysis. To verify the research model, frequency analysis, CFA, and SEM analysis were performed using SPSS and AMOS. Results: First, the perceived value of the OTT platform was found to have a positive effect on consumers' technology acceptance (perceived usefulness, perceived ease of use, and perceived enjoyment). Second, the perceived ease of use of OTT platform consumers was found to have a positive effect on perceived usefulness and perceived enjoyment. Third, it was found that the perceived usefulness and perceived enjoyment of OTT platform consumers had a positive effect on the continuous use intention, and WOM. Fourth, it was found that the continuous use intention the OTT platform had a positive effect on the WOM. Conclusions: Word of mouth and continuous use of existing customers are important for OTT platform companies to retain existing customers and secure new customers. Through the perceived value of the OTT platform, efforts should be made to provide various contents that consumers can enjoy along with usefulness and convenience of functions.
Purpose: This study analyzed papers identified by entering the two keywords 'unification education' and 'university' during research from 2013 to 2022 in order to identify trends and key concepts in unification education research at domestic universities. Research design, data, and methodology: The study analyzed 224 papers, excluding those on primary, middle, and high school unification education, as well as unrelated and duplicate papers. The analysis included developing a co-occurrence network of keywords, utilizing topic modeling to categorize research types, and confirming visualizations such as word clouds and sociograms. Results: In the final analysis, the research identified 1,500 keywords, with notable ones like 'Korea,' 'education,' 'unification.' Centrality analysis, measuring influence through connected keywords, revealed that 'Korea,' 'education,' 'north,' and 'unification' held significant positions. Keywords with high centrality compared to their frequency included 'learning,' 'development,' 'training,' 'peace,' and 'language,' in that order. Conclusions: This study investigated trends and structures in university-level unification education by analyzing papers identified with the keywords 'unification education' and 'university.' The use of keyword network analysis aimed to elucidate patterns and structures in university-level unification education. The significance of the study lies in offering foundational data for future research directions in the field of unification education at universities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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