Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1199-1205
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2021
In the era of big data, not only structured data well organized in databases, but also the Internet, social network services, it is very important to effectively analyze unstructured big data such as web documents, e-mails, and social data generated in real time in mobile environment. Big data analysis is the process of creating new value by discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in big data stored in data storage. We intend to summarize and visualize the analysis results through frequency analysis of unstructured article data using R language, a big data analysis tool. The data used in this study was analyzed for total 104 papers in the Mon-May 2021 among the journals of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was "Data", which ranked first 1,538 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.
KIM, Seunghyun;NA, Sungyoung;KIM, Jooyoung;LEE, Seungjae
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.1
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pp.23-37
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2018
In recent years, it is very difficult to construct and expand new infrastructures in a city center because of long-term low growth and lack of space due to urban overcrowding. So, there is a need to study a variety of Retrofitting techniques and urban applications that can lead to sustainable development while efficiently utilizing existing facilities. 'Retrofit' means a sustainable urban retrofitting as a directed alteration of the structures, formations and systems of existing facilities to improve energy, water and waste efficiencies. In this study, we applied a hierarchical network design technique that can reflect the structural hierarchy of a city to study how to retrofit public transportation routes in Seoul. The hierarchical network design means dividing the hierarchy according to the functions of hubs and connecting different hierarchies to form a hierarchical network. As a result of comparing the application results of various retrofitting scenarios of public transport, the differences of daily PKT and PHT by about 2.6~3.2% less than before the improvement address that the convenience of passengers is increased. Therefore, it is expected that if the route planning is established according to the proposed method, it will increase the number of passengers and the operational efficiency by the improved convenience of public transit passengers.
This case is to analyze the structure of technology convergence with social network analysis. More specifically, the convergence structure among input technologies mediated with products is analyzed with 2-mode social network analysis. Products are identified in project's goal and coded as the Korea Standard Industrial Classification. The input technologies are coded as the National Science Technology Classification. The subjects were 401 R&D projects applied to '2012 Convergence Technology Development Project for Small and Medium Businesses' promoted by Korea Technology & Information Promotion Agency for Small and Medium Enterprises. IT sectors had the structure of a particular input technology connected to many products, BT sectors also had a few input technology connected to many products but most were connected to specific products. Therefore We have realized that each convergence area had different convergence structure. There were the difference of connectivity centrality between input technologies and input technologies mediated with products. For IT sectors, the embedded S/W were the highest in both cases. For BT sectors, functional cosmetic development and fermentation technology were the highest in input technologies but fermentation technology was not the highest in input technologies mediated with products. This case defines the convergence based on the real projects and the use for managing and planing projects. Therefore, this case was to make a tool to analyze and design technology convergence projects.
In recent years, the number of traffic accidents caused by car accidents has been decreasing steadily due to traffic accident prevention activities in Korea. However, the number of accidents in Seoul is higher than that of other regions. Various studies have been conducted to prevent traffic accidents, which are human disasters. In particular, previous studies have performed the spatial analysis of traffic accidents by counting the number of traffic accidents by administrative districts or by estimating the density through kernel density method in order to identify the traffic accident cluster areas. However, since traffic accidents take place along the road, it would be more meaningful to investigate them concentrated on the road network. In this study, traffic accidents were assigned to the nearest road network in two ways and analyzed by hotspot analysis using Getis-Ord Gi* statistics. One of them was investigated with a fixed road link of 10m unit, and the other by computing the average traffic accidents per unit length per road section. As a result by the first method, it was possible to identify the specific road sections where traffic accidents are concentrated. On the other hand, the results by the second method showed that the traffic accident concentrated areas are extensible depending on the characteristic of the road links. The methods proposed here provide different approaches for visualizing the traffic accidents and thus, make it possible to identify those sections clearly that need improvement as for the traffic environment.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.20
no.4
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pp.129-146
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2020
This study aims to investigate the outcomes and limitations of research studies on records and archives organization published in Korea. In particular, it will serve as an in-depth examination of the contribution of this area of research to the improvements and changes in the country's records management field. To this end, 150 journal articles related to the records and archives organization were gathered. After extracting refined keywords from the titles and author-assigned keywords, terminology analysis and contents analysis were conducted. On the one hand, terminology analysis (frequency and network analysis) identified frequently discussed topics and the relationships between them. On the other hand, through content analysis, the study revealed the detailed contents regarding the two main topics and their meanings.
This study focused on offering a helpful information for the touring. To develop a tour route guidance tool, it is needed to use a GIS function, which can suggest a possible shortest path based on time and distance. A Traveling salesman problem algorithm, which was developed to solve multi destination problem in network analysis, was used to implement a tour guidance system. This system was developed using ArcObjects programming components within ArcGIS 8.3. Jeju city was selected for the case study to apply the tool and to test the effectiveness of it. This study demonstrated that this tool was considerably effective for finding a probable optimum tour path in the following aspects. First, it can help tourists to select several attractions from numerous tour sites in an area given limited time. Second, tourist can manage time efficiently by organizing their tour courses on the basis of the tool. Third, tourists can reduce the uncertainties that may happen under unexpected situations in unfamiliar places by obtaining specific spatial information using the tool. Fourth, the Graphic User Interface of the tool can be easily used to obtain visual information of spatial data.
The Effects of Social Capital on Occupational Aspiration in University Students This study aims to understand the impact of social capital (parent-child relationship, human network, and SNS use) on the occupational aspiration level in university students based on Coleman's Social Capital Concept. To achieve this, statistical significance test was conducted through correlation analysis and hierarchical multiple regression analysis. The major study findings are as follows. As a result of correlation analysis, it was found that Other variables, except for parent's occupational of social capital had a positive effect on vocational aspiration. Also. as a result of hierarchical multiple regression analysis, it was found that parent-child relationship, human network obtained from social activities, Social Networking Service use and usefulness of information - social capital factors - had a statistically significant impact on occupational aspiration. Such findings suggest that the process of possessing and acquiring social capital among university students served as an important achievement-oriented value in terms of social mobility.
Kim, Byung-Man;Kim, Jung-In;Lee, Young-Woo;Lee, Kang-Hoon
Journal of Convergence for Information Technology
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v.12
no.2
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pp.37-46
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2022
The purpose of this study is to provide basic data onto preparing soft landing plan of future education policy by exploring direction of future education for the common good using big data and keyword network analysis. Based on the big data provided by Textom, data was collected under the keyword 'future education + common Good' and then keyword network analysis was performed. As a result of the research, it was found that 'common good', 'social', 'KAIST future warning', 'measures', 'research', 'future education', 'politics' were common keywords in the social awareness of future education for the common good. The results of this study suggest that the social awareness of future education for the common good is related to factors related to human, physical environment, social response, academic interest, education policy, education plan, and related variables, It was closely related. Based on these results, we suggested implications for the support for the preparation of a soft landing plan of future education for the common good.
The purpose of this study is to investigate the consumer perception of packaging using big data analysis. This study use text mining to extract meaningful words from text and semantic network analysis to analyze connectivity and propagation trends. Data were collected by dividing the 'packaging(Korean)' and 'packaging(English)'. This study visualized the word network structure of the two key words and classified them into four groups with similar meaning through CONCOR analysis. The group name was specified based on the words constituting the classified group. These groups are a major category of consumers' perception of packaging. Especially cosmetics and design have high frequency of words and high centrality. Therefore it can be expected that the packaging design is perceived as important in the cosmetics industry. This study predicts consumers' perception of packaging so it can be a basis for future research and industry development.
SNS data can catch the user's thoughts and actions. And the trend of the search portal is a representative service that can observe the interests of users and their changes. In this paper, the relationship was analyzed by comparing statistics on narcotics incidents and the degree of exposure to narcotics related words in tweets of SNS and in the trends of search portal. It was confirmed that the trend of SNS and search portal trends was the same in the statistics of the prosecution office with a certain time difference.In addition, cluster analysis was performed to understand the meaning of tweets in which narcotics related words were mentioned. In the 50,000 tweets collected in January 2020, it was possible to find meaning related to the sale of actual drugs. Therefore, through SNS monitoring alone it is possible to monitor narcotics-related incidents and to find specific sales or purchase-related information, and this can be used in the investigation process. In the future, it is expected that crime monitoring and prediction systems can be proposed as related crime analysis may be possible not only with text but also images.
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