In recent years, an array of studies has focused on ‘translationese’ (i.e., unique features that manifest in translated texts, causing second language (L2) writings to be similar to translated texts but different from native language (L1) writings). This intriguing linguistic pattern has motivated scholars to investigate potential markers for predicting the divergence of L1 and L2 texts. This study builds on this work, evaluating the feature importance ranking of specific translationese markers, including standardized type-token ratio (STTR), mean sentence length, bottom-frequency words, connectives, and n-grams. A random forest model was used to compare these markers in L1 and L2 academic journal article abstracts, providing a robust quantitative analysis. We further examined the consistency of these markers across different academic disciplines. Our results indicate that bottom-frequency words are the most reliable markers across disciplines, whereas connectives show the least consistency. Interestingly, we identified three-word lexical bundles as discipline-specific markers. These findings present several implications and open new avenues for future research into translationese in L2 writing.

Countries in the Chinese character cultural sphere share the Chinese Zodiac that assigns twelve animals to each year a person is born based on the order of arrival, so-called Tti. The twelve animals reflect the psychological characteristics of human life and are regarded as more special than other animals. Thus, the animals are used in idiomatic expressions as a vehicle to more properly describe human feelings and thought. This study therefore analyzed the semantic features of the twelve animals to explore the Chinese perception about the animals. The study result can be summarized as below: The representative semantic features of the twelve animals are as follows: [Villain], [Thief], [Misdeed], [Harmful], and [Heinous] for Rat; [Big] for Ox; [Villain], [Ferocious], [Cruel], [Heinous], [Foe], [Causing Fear], [Causing Risk], [Harmful], [Aggressor], and [Predator] for Tiger; [Agile] and [Quick] for Rabbit; [Emperor], [King], [High Status], [Authority], and [General] for Dragon; [Villain], [Aggressor], [Greedy], [Cunning], [Heinous], and [Vicious] for Snake; [War] and [Military] for Horse; [Weak], [Sacrifice], and [Dangerous Situation] for Sheep; [Nominal] for Monkey; [Small], [Slight], [Trifling], and [Useless] for Rooster; [Shabby], [Vulgar], [Bad], and [Foolish] for Dog; and [Shabby], [Vulgar], and [Wicked] for Pig. The negative semantic features were dominant in all animals except the dragon, which is consistent with a tendency that the animals are generally used to emphasize the negative aspects of a person. The semantic features of the animals are also presented in various domains of action, psychology, personality, morality, size, episode, speed, status, position, geographical features, attitude, shape, living, means, situation, etc.

선박이 접안할 때 발생하는 접안에너지에 가장 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 과도한 경우 사고로 이어질 수 있다. 접안속도의 결정에 영향을 미치는 요소는 다양하지만 기존 연구에서는 일반적으로 선박 크기에 제한하여 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 다양한 선박 접안속도의 영향요소를 반영하여 분석하고 그에 따른 중요도를 도출하고자 한다. 분석에 활용한 데이터는 국내 한 탱커부두의 선박 접안속도를 실측한 것을 바탕으로 하였다. 수집된 데이터를 활용하여 머신러닝 분류 알고리즘인 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포 레스트(Random Forest), 로지스틱회귀(Logistic Regression), 퍼셉트론(Perceptron)을 비교분석하였다. 알고리즘 평가 방법으로는 혼동 행렬에 따른 모델성능 평가지표를 사용하였다. 분석 결과, 가장 성능이 좋은 알고리즘으로는 퍼셉트론이 채택되었으며 그에 따른 접안속도 영향 요인의 중요도는 선박 크기(DWT), 부두 위치(Jetty No.), 재화상태(State) 순으로 나타났다. 이에 따라 선박 접안 시, 선박의 크기를 비롯하여 부두 위치, 재화 상태 등 다양한 요인을 고려하여 접안속도를 설계하여야 한다.

This paper presents a statistical analysis method for the selection of electroencephalogram (EEG) electrode positions and spectral features to recognize emotion, where emotional valence and arousal are classified into three and two levels, respectively. T

Recently, due to economic growth, living environment has been convenient and comfortable and so human activities were decreased. Consequently energy consumption was also decreased. Also the habit of food intake has been changed and the tendency of obesity has been increased. The main objective of this paper is to provide analysis of obesity index of residents in six metropolitan cities. According to analysis of Rohrer Index, there were significant differences regionally between men and women in metropolitan cities. Through analysis of Drop Value, it was found that there were significant differences regionally between men and women in metropolitan cities on circumferences of chest, waist and buttocks. The result of this research can be utilized in manufacturing and design of uniforms and equipments for safety.

The main objective of this study is to provide feature analysis of industrial accidents in manufacturing industries using CART algorithm, a data mining technique. In this study, data on 10,536 accidents were analyzed to create risk groups, including the risk of disease and accident. Also, this paper used the gains chart produced by the decision tree. According to the result, gains chart can be used for a risk analysis for industrial accidents management. The sample for this work chosen from data related to manufacturing industries during three years (2002～2004) in Korea. The resulting classification rules have been incorporated into development of a developed database tool to help quantify associated risks and act as an early warning system to individual industrial accident in manufacturing industries.

So far, there is no technique of quantitative evaluation on danger related to industrial accidents. Therefore, as an endeavor for obtaining technique of quantitative evaluation, this study presents feature analysis of industrial accidents in manufacturing field using QUEST algorithm. In order to analyze feature of industrial accidents, a retrospective analysis was performed in 10,536 subjects (10,313 injured people, 223 deaths). The sample for this work chosen from data related to manufacturing businesses during three years (2002~2004) in Korea. The analysis results were very informative since those enable us to know the most important variables such as occurrence type, company size, and occurrence time which can affect injured people. Also, it is found that classification using QUEST algorithm which was performed in this study is very reliable.

The main objective of the statistical analysis about industrial accidents is to find out what is the dangerous factor in its own industrial field so that it is possible to prevent or decrease the number of the possible accidents by educating those who work in the fields for safety tools. However, so far, there is no technique of quantitative evaluation on danger. Almost all previous researches as to industrial accidents have only relied on the frequency analysis such as the analysis of the constituent ratio on accidents. As an application of data mining technique, this paper presents analysis on the efficiency of the CHAID algorithm to classify types of industrial accidents data and thereby identifies potential weak points in accident risk grouping.

The consequences of rapid industrial advancement, diversified types of business and unexpected industrial accidents have caused a lot of damage to many unspecified persons both in a human way and a material way Although various previous studies have been analyzed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. The main objective of this study is to find an optimal algorithm for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and AnswerTree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work chosen from 19,574 data related to construction industries during three years (2002~2004) in Korea.

공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

의사 결정 나무 알고리즘은 관심이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 특성을 예측하기 위한 데이터 마이닝 분석 기법중 하나이다. 이 기법은 각 업종별 특성을 분석하여 업종별 차이점을 찾기 위해 사용되었다. 여기에서 사용되어진 의사결정 알고리즘으로는 C4.5알고리즘을 사용하였다. 트리는 이득율(Gain Ratio)에 의해서 Top-Down방식으로 구성하게 되었다. 본 연구에서 사용된 데이터는 2003년, 2004년에 발생 되어진 데이터로 총 25,159개의 데이터를 대상으로 정제과정을 거쳐 24,887개의 데이터를 사용하였고, 한 개의 종속 변수와 8개의 독립 변수로 이루어져 있다. 총 222개의 트리 노드가 만들어 졌고 최종 노드(Leaf Node)는 총 151개가 생성되었다. 생성된 트리 결과에 대한 정확성 측정을 위해 정확도(Accuracy), 오분류 확률(Misclassification Rate)을 계산하였다.

본 연구는 하반식생이 일정 지역에 정착할 때 밀접하게 관여하는 토양환경에 주목하였으며, 특히 하반 미지형 이라는 특수 지역에서 생각할수 있는 미지형 형성의 토양구조와 하반미지형이 식물에 미치는 토양수분, 그리고 식생과의 관계에 대하여 검토하였다. 그결과 각 미지형마다 그 퇴적상태가 다르며 이에따라 하반식생도 달리 나타났다. 또한 모두 조사구에 서 모래층 밑에는 반드시 자갈층의 단계를 반복하고 있는데 이는 반복된 과거의 홍수에 의한 것으로 판단된다. 따라서 미지형을 고려한 식생을 도입하여야 하며, 토양수분과 지라수위와 식생과의 관계는 하천마다 다르므로 현지 지형에 맞는 식생 도입이 요구된다. 앞으로 보다 지속적, 장기적 현장조사와 하천 수문, 수리학적 data의 축정에 따른 하반식생과 입지환경요인과의 관련성에 관한 연구의 축적이 필요하며, 이에 기초한 식생호안공법의 개발이 향후과제라 할 수 있다.

본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상 으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.3 3%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최 종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.

본 연구에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 뇌출혈환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 고유영상 및 실험영상을 생성하고 제안된 컴퓨터보조진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 뇌출혈 CT영상의 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 뇌출혈 CT영상 40증례 중에서 각각의 질감 특징값에 대한 인식률은 평균밝기의 경우 100%, 평균대조도의 경우 100%, 평탄도의 경우 100%, 왜곡도의 경우 100%로 높게 나타났고, 균일도의 경우 95%, 엔트로피의 경우 87.5%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 뇌출혈 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 정확성과 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.

The goal of this paper is to suggest a feature-based analysis for the licensing of null subjects found in languages. After reviewing the uniformity principle suggested in 1980s, we investigate the possibility of more insightful description on the distribution of null subjects based on Holmberg and Roberts (2013)'s research. Then we show that the typological classification of the null subject constructions among languages helps to provide a universal rule that applies to explain the full, partial and radical pro-drop phenomena among languages. Finally we suggest a feature copying or feature sharing analysis for null topic and null subject constructions in Korean.

본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis.CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역(40×40 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.

The Istanbul Strait is one of the important waterways in the world. And its southern entrance has a highly congested local traffic. Till now there are several studies regarding how the Istanbul Strait is dangerous to navigate and how those dangers can be mitigated. But there is no study regarding local traffic which is posing great collision risk. In a certain traffic area, marine traffic safety assessment parameters are traffic volume, frequency of collision avoidance maneuver, traffic density, traffic flow and potential encounter, In this paper local traffic volume, traffic flow and potential encounter number of local traffic vessels and possibility of collision are investigated in order to find degree of danger at the southern entrance of the Istanbul Strait. Finally by utilizing those, risky areas are determined for southern entrance of the Istanbul Strait. Results have been compared to a previous study regarding risk analysis at congested areas of the Istanbul Strait (Aydogdu, 2006) and consistency of the results were presented.