Internet users purchase goods on the Internet and express their positive or negative emotions of the goods in product reviews. Analysis of the product reviews become critical data to both potential consumers and to the decision making of enterprises. Therefore, the importance of opinion mining techniques which derive opinions by analyzing meaningful data from large numbers of Internet reviews. Existing studies were mostly based on comments written in English, yet analysis in Korean has not actively been done. Unlike English, Korean has characteristics of complex adjectives and suffixes. Existing studies did not consider the characteristics of the Internet language. This study proposes an emotional classification method which increases the accuracy of emotional classification by analyzing the characteristics of the Internet language connoting feelings. We can classify positive and negative comments about products automatically using the Internet emoticon. Also we can check the validity of the proposed algorithm through the result of high precision, recall and coverage for the evaluation of this method.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.39
no.2
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pp.287-304
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2005
The goal of this research is to evaluate the usability of visually browsing the automatically extracted information. A domain-independent information extraction system was used to extract information from news type texts to populate the visually browasable knowledge base. The information extraction system automatically generated Concept-Relation-Concept triples by applying various Natural Language Processing techniques to the text portion of the news articles. To visualize the information stored in the knowledge base, we used PersoanlBrain to develop a visualization portion of the user interface. PersonalBrain is a hyperbolic information visualization system, which enables the users to link information into a network of logical associations. To understand the usability of the visually browsable knowledge base, IS test subjects were observed while they use the visual interface and also interviewed afterward. By applying a qualitative test data analysis method. a number of usability Problems and further research directions were identified.
The purpose of this research is to explore the possibility of geographic education by implementing the map-based geographic education site which mashed up with Google earth by referring the various materials of geographic education which exist in on-line and off-line. In recent years map-based geographic education is required by the radical change of geoweb environments, but there have been few researches in this field. This research is folded up as follows: First, we designed the contents through the textbook analysis and then collect various data related to the contents such as pictures, video clips, conceptual map, etc. which are required to explain the concept. Second, we mashed up the collected data on the Google earth by using the Google's open API. Third, we implemented the geographic education website based on the classification of contents in textbook and the various collected data. This research is important in both that it explores the possibility of the map-based education rather than the text-based education in the geographic field which handles mainly the space and finds the best method to express the various concepts of the textbook on the geoweb environments.
The study was conducted with funding from the government (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs) in 2018 with support from the Agricultural, Food, and Rural Affairs Agency, 318069-03-HD040, and in based on artificial intelligence-based HPAI spread analysis and patterning. The model that is actively used in time series and text mining recently is LSTM (Long Short-Term Memory Models) model utilizing deep learning model structure. The LSTM model is a model that emerged to resolve the Long-Term Dependency Problem that occurs during the Backpropagation Through Time (BPTT) process of RNN. LSTM models have resolved the problem of forecasting very well using variable sequence data, and are still widely used.In this paper study, we used the data of the Call Detailed Record (CDR) provided by KT to identify the migration path of people who are expected to be closely related to the virus. Introduce the results of predicting the path of movement by learning the LSTM model using the path of the person concerned. The results of this study could be used to predict the route of HPAI propagation and to select routes or areas to focus on quarantine and to reduce HPAI spread.
This research analyzed 'esquisse', that is one of among the visual representation tools of designers in design-thinking process. They were classified into five different types(M, N, O, P, Q) and categorized about preferred type of brain dominance area based on Ned Herrmann's 'Brain 4 division theory'. By contrasting and analyzing five types of sketch tendencies and brain tendencies through Structural left -brain type(M), Emotional limbic-brain type(N), Visual right-brain type(O), Plane expressional right-brain type(P) and Text expressional right-brain type(Q), it was deduced that which utilization the designer with each brain type with various Styles and characteristics shows internally in the design thinking process can be analyzed.
Personalized data of users at social network service can be used as a new resource for providing personalized nutrition information. Although providing personalized information for nutrition using social data, there are a few studies on providing personalized nutrition information with customized user preference based on social network service. The purpose of this study is to implement the clustering of data analysis with collected personal data of Facebook users. To find out the method for providing personalized information, this study described an effective method for providing nutrition information by analyzing web posting on Facebook that can be called a typical social network service. According to the result from clustering, sodium and sugars were important variables from diet of user. Furthermore, the importance of elements of user's diet has some differences according to vendor/manufactures.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.4
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pp.19-28
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2017
Companies and Governments have Mainly used the Delphi Technique to Understand Research or Technology Trends. Because this Technique has the Disadvantage of Consuming a Large Amount of Time and Money, this Study Attempted to Understand and Predict Science and Technology Trends using the Topic Modeling Technique Latent Dirichlet Allocation (LDA). To this end, 20 Specific Artificial Intelligence (AI) Technologies were Extracted From the Abstracts of the US Patent Documents on AI. With Regard to the Extracted Specific Technologies, Core Technologies were Identified, and then these were Divided into Hot and Cold Technologies though a Trend Analysis on their Annual Proportions. Text/Word Searching, Computer Management, Programming Syntax, Network Administration, Multimedia, and Wireless Network Technology were Derived From Hot Technologies. These Technologies are Key Technologies that are Actively Studied in the Field of AI in Recent Years. The Methodology Suggested in this Study may be used to Analyze Trends, Derive Policies, or Predict Technical Demands in Various Fields such as Social Issues, Regional Innovation, and Management.
In 1995, When people read a poem, the image that a poet intends to convey to readers shows in various colors according to the status of their emotion. Poetry is a bridge as well as a text, which connects this world and the poet's world. In such relationship, the communication through Types occurs. The realm of application of modern typography is widening due to the development of the Internet and mass media, and the ways of expression of which are changing with the help of lots of softwares. So, the modern typography is re-born as an organic language which is alive, breathing. Therefore, Types has the structural character similar to that of Typography, which is a language of image, creating today's movement, time, and space. The already existing poetry contains meanings but has a descriptive structures. On contrary, compared with the former, the type appeared in Hangul Concrete Poetry., itself is a poem in another realm due to the formality native to Hangul, and which appears in non-linear structure. So, in this thesis, I will analyze the formality and non-linear structure of Hangul Typography in order to widen the realm of research on typography, which is a very meaningful trial to visualize the literature.
An electronic medical record (EMR) is the medical system that all the test are recorded as text data. However, domestic EMR systems have various forms of medical records. There are a lot of related works to standardize the laboratory codes as a LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Code). However the existing researches resolve the problem manually. The manual process does not work when the size of data is enormous. The paper proposes a novel automatic LOINC mapping algorithm which uses indexing techniques and semantic similarity analysis of medical information. They use file system which is not proper to enormous medical data. We designed and implemented mapping algorithm for standardization laboratory codes in medical informatics compared with the existing researches that are only proposed algorithms. The automatic creation of searching words is being possible. Moreover, the paper implemented medical searching framework based on database system that is considered large size of medical data.
The purpose of this study was to investigate the contributions and limitations of an independent internet newspaper dedicated to disability affairs. The materials analysed in this study were articles on personal assistance service conflicts between users and assistants by Ablenews. This study used inductive content analysis, responsibility frame analysis, and disability paradigm analysis. First, in general Ablenews appeared to report personal assistance service conflicts as they were. Second, the results showed that Ablenews tended to attribute the causes and solutions of the conflicts to the users and assistants. Third, nearly half of content units of Ablenews articles conveyed the perspective of rehabilitation paradigm though personal assisstanc services are closely related to independent living model. Based on the results this study suggested that Ablenews needs to improve specialty in reports on disability affairs using editorial staff, professional reporters, guests reporters with specialties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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