KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.3
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pp.121-128
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2015
A given product's online product reviews build up to form largely positive or negative reviews or mixed reviews that include both the positive and negative reviews. While the homogeneously positive or negative reviews help readers identify the generally praised or criticized product, the mixed reviews with minority opinions potentially contain valuable information about the product. We present a method of retrieving minority opinions from the online product reviews using the skewness of positive/negative reviews. The proposed method first classifies the positive/negative product reviews using a sentiment dictionary and then calculates the skewness of the classified results to identify minority reviews. Minority review retrieval experiments were conducted on smartphone and movie reviews, and the F1-measures were 24.6% (smartphone) and 15.9% (movie) and the accuracies were 56.8% and 46.8% when the individual reviews' sentiment classification accuracies were 85.3% and 78.8%. The theoretical performance of minority review retrieval is also discussed.
This study was conducted to propose creative innovation systems. The effect that cooperation network factors of innovation system in telecommunications sector called typical knowledge industry have on technological innovation was examined. We used the Korea Corporate Innovation Survey (KIS) Data for this study, it has to apply the OECD NESTI-WPIA methodology for probit analysis. The analysis derived the following findings. First, cooperation between the principal innovations in the telecommunication information generally have a positive impact on innovation. Second, cooperation with private institutions have an important role in technological innovation. Third, the various cooperation exerts a positive impact on innovation and has a greater impact on practical innovation in a low creativity level. With this result, it seems that our technological innovation policy should follow a direction of building corporatist-type system to establish cooperation promotion, privately led innovation, and a variety of opinions.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.258-262
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2009
The perception type of this study were divided into three types in all through Q-methodology. Above all, this study is to investigate two points us. Points of this study ; First, how the type of the perception is divided on the subjectivity about Media Fortune-contents in Digital Age? Second, what is a trait of character in same or different quality within these types? The result reveal five type that divided '1 : Scientific Appeal Type ; N=10', '2 : Value-depended Type ; N=7', '3 : Positive Preference Type ; N=3'. It found that is very different type all over.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.4
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pp.5-22
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2021
This study aimed to understand how people perceive the transition from offline to online classes at universities during the COVID-19 pandemic. To achieve the goal, we collected tweets related to online classes on Twitter and performed sentiment and time series topic analysis. We have the following findings. First, through the sentiment analysis, we found that there were more negative than positive opinions overall, but negative opinions had gradually decreased over time. Through exploring the monthly distribution of sentiment scores of tweets, we found that sentiment scores during the semesters were more widespread than the ones during the vacations. Therefore, more diverse emotions and opinions were showed during the semesters. Second, through time series topic analysis, we identified five main topics of positive tweets that include class environment and equipment, positive emotions, places of taking online classes, language class, and tests and assignments. The four main topics of negative tweets include time (class & break time), tests and assignments, negative emotions, and class environment and equipment. In addition, we examined the trends of public opinions on online classes by investigating the changes in topic composition over time through checking the proportions of representative keywords in each topic. Different from the existing studies of understanding public opinions on online classes, this study attempted to understand the overall opinions from tweet data using sentiment and time series topic analysis. The results of the study can be used to improve the quality of online classes in universities and help universities and instructors to design and offer better online classes.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.1
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pp.297-317
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2015
Although social media is recognized as a Web service that allows people to share and utilize their own opinion, experience and information, it is also faced with some problems such as indiscreet information creation and sharing, which resulted in the decline of reliability of information. This research statistically analyzed the effect of social media on information sharing. As a result, social media is an efficient information tool that can support information sharing and allow people to get feedback from other people. It also brought a positive effect on the entire information behavior. In contrast, it still has weaknesses in the utilization of information, including the decline of information reliability and excessive creation of inaccurate information. Eventually, social media is an information tool that can support the diversification of information and also incurs the decline of reliability of information.
Customer reviews which include subjective opinions for the product or service in online store have been generated rapidly and their influence on customers has become immense due to the widespread usage of SNS. In addition, a number of studies have focused on opinion mining to analyze the positive and negative opinions and get a better solution for customer support and sales. It is very important to select the key terms which reflected the customers' sentiment on the reviews for opinion mining. We proposed a document-level terms-based sentiment classification model by select in the optimal terms with part of speech tag. SVMs (Support vector machines) are utilized to build a predictor for opinion mining and we used the combination of POS tag and four terms extraction methods for the feature selection of SVM. To validate the proposed opinion mining model, we applied it to the customer reviews on Amazon. We eliminated the unmeaning terms known as the stopwords and extracted the useful terms by using part of speech tagging approach after crawling 80,000 reviews. The extracted terms gained from document frequency, TF-IDF, information gain, chi-squared statistic were ranked and 20 ranked terms were used to the feature of SVM model. Our experimental results show that the performance of SVM model with four POS tags is superior to the benchmarked model, which are built by extracting only adjective terms. In addition, the SVM model based on Chi-squared statistic for opinion mining shows the most superior performance among SVM models with 4 different kinds of terms extraction method. Our proposed opinion mining model is expected to improve customer service and gain competitive advantage in online store.
How do Korean people recognize major welfare policies of the Moon Jae-in government? Using a survey of 1,000 adults conducted in December 2018, this study examines what the public thinks about major issues related to welfare policies and what factors are related to variations in their opinions regarding the welfare policies. Results show that the public recognized the roles of government in providing welfare in a positive way. The positive opinion on expanding the coverage of National Health Insurance was the highest. Regarding the resolutions of fiscal problems of the National Pension Plan, there were substantial oppositions to reforms such as insurance premium increase, benefits cut, and increase in the age of receipt of pension benefits. Both efficiency and equality were perceived as important when government makes decision for allocating budgets. Only one-third of respondents agreed Korean government contributed to promoting the happiness of Korean people. Based on these findings, implications for developing welfare policies were discussed.
이 연구는 한국 현실에 맞는 교육정책의 굿 거버넌스는 궁극적으로 어떤 가치를 지향할 것인지를 모색하기 위해 논란이 되었던 세 가지 교육정책 사례를 중심으로 현 정부의 교육정책 거버넌스의 특징적 실태를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 현실적으로 민주성과 효율성을 동시에 제고해야 하는 바람직한 거버넌스 체제를 구축하기 위해 교육정책 분야에서 정부와 시민사회는 어떤 관계를 맺어야 좋은지를 여섯 가지 평가요소를 근거로 살펴보았다. 분석결과 민주성 측면에서 보면 세 가지 정책사례 간 정도의 차이가 있지만 모든 분야에서 시민단체들의 참여는 활발하였다. 그러나 이런 활발한 참여에 비해 상호 간 정보의 공유나 의사소통 그리고 반응성은 취약했다고 볼 수 있다. 효율성 측면에서는 더 심각한 문제가 발견되었다. 시민단체 간 연대가 활발하였던 점은 효율적 거버넌스의 긍정적 측면으로 볼 수 있으나 이런 연대는 유사한 의견을 가진 단체들 간에만 이루어졌다. 또한 효율적 정책결정에 반드시 필요한 전문가 집단의 자문과 참여도 제한적으로 이루어졌다. 이런 상황에서 이견을 가진 행위자 간 갈등이 첨예하게 대립되었지만 이를 관리하고 조정할 매커니즘이 존재하지 않았다는 점은 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 따라서 세 가지 교육정책 사례에 대한 평가결과를 보면 한국처럼 국민적 관심이 높고 참여가 활발한 교육정책 분야에서는 보다 좋은 거버넌스를 지향하기 위해서 정부의 반응성과 갈등 조정력이 중요한 요인으로 고려되어져야 할 것이다. 또한 향후 교육정책결정에 있어서 좋은 거버넌스의 목표를 달성하기 위해 생각이 다른 전문가 집단 간 의사소통이 수평적이고 효율적으로 이루어질 수 있도록 하는 제도적 장치가 마련되어야 한다고 본다.
벤처업계와 정부는 우리 경제의 미래를 짊어질 대안은‘역시 벤처뿐’이라는데 의견을 같이하고 있다. 지난해 이헌재 부총리는 석유를 뿌려서라도 벤처산업을 회생시키겠다며 강력한 벤처육성 의지를 표명한 바 있다. 나아가 지난 12월 23일, 정부는 벤처산업 회생을 위한 긴급처방으로‘벤처 활성화 대책’을 발표했다. 대책이 발표된 후 벤처인의 사기가 고조된 것은 물론 코스닥시장이 7개월만에 400선을 돌파하는 등 매우 긍정적인 모습으로 나타나고 있다. 지난 해 발표된 대책은 벤처 생태계 복원을 위한 여러 조건 중 선결과제인 자금 및 세제지원부분에 초점을 맞췄다. 벤처산업은 자금부분 이외에도 시장, 인력 등 생태계의 균형을 이루어야 바람직한 모습으로 활성화될 수 있다. 이번 호 VD이슈는 지난 호‘다시벤처다1-벤처 활성화 대책’에 이어 좀 더 거시적인 관점에 서‘다시벤처다2-바람직한 벤처 생태계 조성’을 주제로 다룬다. 벤처생태계 조성을 위한 필수요소들을 정리하며 바람직한 대안을 강구해 본다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.356-360
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2007
인터넷이 폭 넓게 보급되어 개인의 의견을 개진할 기회가 확대됨에 따라 정치, 경제 등의 사안이나 제품 기업의 이미지, 공인에 대한 긍정.부정의 글을 개진할 수 있게 되었다. 이러한 현상에 따라 기업, 제품, 혹은 공공의 분야에서 일반 개인들이 어떻게 생각하는가에 대한 분석 및 자료수집의 필요성이 높아지고 있다. 감성용어 문서분류시스템은 문서의 내용 중 감성기반의 용어들에 기반하여 이에 대한 패턴을 정의하고 이에 대응하는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 하지만 자동문서 분류를 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 수집 보관하기 위한 분산 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 감성기반 문서분류 시스템을 위한 감성용어 추출 및 긍정, 부정의 패턴을 검색해 자동 문서분류를 위해 RTI(Run Time Infrastructure)를 통한 분산 시스템 환경으로 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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