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( Zheng Yihan ),원미진 ( Won Mijin ) 국제어문학회 2021 국제어문 Vol.- No.91
한중 파열음 대조 연구를 살펴보면 중국어의 무기 파열음이 한국어 평음과 유사하고 한국어 경음과 같은 음이 없다고 보는 견해와 중국어 무기 파열음은 한국어 경음과 유사하고 중국어 파열음 체계에 한국어 평음과 같은 음이 없다는 서로 다른 견해가 존재한다. 이 연구는 한중 파열음에 대한 두 관점의 근거를 재검토하고 학습의 주체인 학습자들의 인식을 바탕으로 선행연구에서 나타난 결과를 재정리하는 데에 목적이 있다. 본 연구는 이를 위해 먼저 선행연구에서 나타난 두 가지의 관점의 근거를 검토하여 근거의 타당성을 살펴 보았다. 그 다음으로 한국어의 평음과 경음에 대한 중국인 학습자의 인식을 조사하였다. 또한 실제 발음 실험을 통해 학습자가 어떤 음의 발음을 더 자연스럽게 하고 있는가를 실험하였다. 연구 조사 결과 중국인 학습자들은 대체로 중국어의 무기음을 한국어 경음과 더 유사하게 여기는 것으로 조사되었다. 그러나 실제 발음 실험 결과는 유사하다고 인식한 경음의 발음에 더 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났는데 이런 결과는 선행연구에서 중국인 학습자들이 나타내는 경음 발음의 오류 양상과 일치되는 경향임을 확인하였다. Previous studies generally present two opinions on Korean-Chinese plosive contrast: Chinese plosives are similar to plain Korean plosives or Chinese plosives are similar to tense Korean plosives. This study investigates the correspondence between Chinese plosives and plain Korean plosives and tense Korean plosives based on Chinese learners’ perceptions. First, the rationale for the two viewpoints in previous studies was reviewed. A total of 48 Chinese learners of Korean in the middle and advanced levels were selected and their perception and speech production were assessed. The results revealed that learners thought Chinese plosives were more similar to tense Korean plosives than plain plosives. In addition, it was revealed Chinese Korean learners performed well in terms of plain Korean plosives compared to tense plosives.
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Research on Customer Relationship Management Based on Data Mining
Kokula Krishna Hari Kunasekaran,Yihan Zheng,Wenjing Wang 사단법인 미래융합기술연구학회 2020 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.6 No.5
This paper studies the application of customer relationship management based on data mining. Through the use of data mining technology to mine all aspects of customer relationship management, scientifically and orderly manage customer relationships, help companies reduce and avoid risks, and improve company profits. This article takes the mall customer relationship management system as an example, uses the SPRINT classification algorithm to classify customers, improves the accuracy of customer classification, and makes the mall's related decisions more credible. The best customer retention strategy algorithm is used in customer retention to help the shopping center make decisions, so as better to retain customers and maximize the profit of the shopping center.
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