Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.1
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pp.133-140
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2011
For both customers and companies, it is very important to analyze online customer reviews, which consist of small documents that include opinions or experiences about products or services, because the customers can get good informations and the companies can establish good marketing strategies. In this paper, we propose the association model for the opinion mining which can analyze customer opinions posted on web. The association model is to modify the association rules mining model in data mining in order to apply efficiently and effectively the association mining techniques to the opinion mining. We designed and implemented the opinion mining systems based on the modified association model and the grouping idea which would enable it to generate significant rules more.
Jeong, Inkyu;Park, Jin Yi;Kim, Min Ho;Lim, Jungtak;Kim, Jinyoung
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.366-367
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2016
과거 활용되던 재난관련 정보는 재난 발생을 신속하게 전파하거나, 피해규모, 복구자원 현황을 파악하는 등 재난피해 복구에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 최근에는 IT 기반이 확충되고 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 그 양상이 변화하고 있다. 정형 및 비정형 데이터를 활용한 빅데이터 분석 기술은 재난의 예방과 대비를 위한 기술에 활용되고 있으며, 재난현장의 실시간 정보획득을 위해 IoT 기술이 도입되고 있다. 이처럼 재난정보의 수집, 관리, 분석 제공에 관한 중요성이 증대됨에 따라서 재난의 양상에 능동적으로 대처하고 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 재난관련 정보 활용 양상 변화에 대처하기 위해 재난관리시스템에 클라우드 컴퓨팅 서비스의 적용 방안을 검토하고자 한다. 사회가 복잡해짐에 따라 재난은 이제 사회 전반의 모든 정보를 다뤄야 하기 때문에, 과거 빅데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Varsity)을 넘어 정확성(Veracity)과 가치(Value)를 뽑아낼 수 있는 방안에 대해 설명한다. 나아가 재난정보시스템의 효율적인 활용을 위한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 활용방안에 대해 논의한다.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.26
no.1
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pp.12-19
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2022
The propellants used in the gas generator of the ducted rocket are fuel-rich propellants, which contain an excessive amount of metal fuel and a small amount of oxidizing agent compared to general solid rocket propellants. In this paper, boron powder and MgAl(Magnesium-Aluminium alloy) were applied to produce fuel-rich propellants. The optimum formulation was determined by characterizing these metal fuel-rich propellants. Analysis of combustion products in the gas generators confirmed that the fuel-rich propellants containing fine boron powder itself instead of boron-bead could be useful in gas generators.
Young Kyu Kim;So Yeon Kim;Joo Hee Park;Be Deu Ro Seo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.20-20
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2023
최근 집중호우로 인한 도시침수가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 2022년 서울의 강남지역과 경북의 포항 등 기습호우에 의한 침수로 인해 재산피해와 인명피해가 발생하였다. 본 연구는 이러한 집중호우로 인해 발생되는 도시침수에 대응하기 위하여 '저감이 아닌 예방'을 목적으로 도심지홍수 모니터링 시스템개발을 진행하고 있으며, 지자체와의 연계를 통한 실증실험을 진행하여 기술검증을 진행하고자하였다. 단일 센서로는 얻을 수 없는 종합적인 정보를 수집하기 위하여 멀티센싱을 이용한 시스템을 구상하였으며, 수위센서를 통한 침수심 데이터와 CCTV의 비정형 영상데이터 등을 종합적으로 취합하여 분석하고 사용자에게 안내 할 수 있도록 시스템을 구축하고자 하였다. 수집된 데이터는 연구원과 지자체로 전송되며, 연구원은 데이터수집을 통한 양질의 정보를 생산할 수 있다. 지자체는 수집된 데이터를 통해 실시간으로 침수지역 및 침수심 등을 확인 할 수 있으며, 홍수 이후 침수의 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하여 추후 발생되는 홍수에 대한 대비가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에 대한 실증실험을 위하여 서울특별시와 인천광역시 미추홀구청과 업무협약을 진행하였으며, 도림천 인근과 인천광역시 미추홀구의 침수지역을 대상지역으로 선정하고 계측센서를 설치하여 실측 데이터를 확보하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.281-282
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2021
본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.
Yu, Yeong UK;Seong, Yeon Jeong;Park, Tae Gyeong;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.193-193
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2021
전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.188-189
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2021
The technology of manufacturing freeform molds with S-LOM based 3D printer has advantages in the production period and the curvature range. However, there is no any support tool about productivity analysis of S-LOM technology because S-LOM technology is early-stage technology. There can be problems about increase of construction time and cost without any decision support tool like productivity analysis models etc. Therefore, in this study, the productivity analysis simulation model for freeform formwork based on S-LOM technology was developed using ARENA software. The process and logic of manufacturing freeform molds can be easily visualized in this model. Futhermore, the resource like labor, equipment and material can be easily optimized with this model. As a result, it can contribute to preventing the increase of construction time and cost in formwork with further productivity analysis.
Kim Sua;Kwon Miju;Cho Soobin;Kim Eunsoo;Hyon Hee Kim
Annual Conference of KIPS
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2023.11a
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pp.1198-1199
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2023
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 비정형 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있어 부동산 가격에 영향을 크게 미치는 변수라고 판단된다. 본 연구에서는 뉴스 기사의 세분화된 감정 분석을 통해 전통적인 분석 방법보다 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 부동산 가격 예측 모델을 생성하였으며 뉴스 기사로부터 심리 지수를 산출하기 위해 생성 AI 를 활용하였다. 제안하는 매매가격지수 예측 모델을 통해 부동산 시장과 뉴스 기사와의 관계성에 대해 파악할 수 있으며, 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.859-865
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2023
In a situation where service providers are increasingly focusing on content development due to the intense competition in the OTT market, interactive content that encourages active participation from viewers is garnering significant attention. In response to this trend, research on interactive content is being conducted more actively. This study aims to analyze interactive content through text mining techniques, with a specific focus on online unstructured data. The analysis includes deriving the characteristics of keywords according to their weight, examining the relationship between OTT platforms and interactive content, and tracking changes in the trends of interactive content based on objective data. To conduct this analysis, detailed techniques such as 'Word Cloud', 'Relationship Analysis', and 'Keyword Trend' are used, and the study also aims to derive meaningful implications from these analyses.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.4
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pp.189-194
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2024
Identifying customer needs and improving products and services accordingly is essential for survival and growth in modern business. It's important to do this successfully because it's directly related to increasing customer satisfaction and making the products more competitive. However, user reviews are characterized by unstructured data, which requires various stages of processing for analysis. Due to the need for specialized knowledge and skills to analyze reviews and apply appropriate solutions, small business owners often find it challenging to quickly adopt and reflect customer needs. Therefore, this paper proposes a method that utilizes ChatGPT to identify important and new words in user reviews to derive new customer needs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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