Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.6
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pp.119-133
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2021
Research has been conducted in many fields to identify research trends using text mining, but in the field of emotional labor, no research has been conducted using text mining to identify research trends. This study uses text mining to deeply analyze 1,465 papers at the Korea Citation Index (KCI) from 2004 to 2019 containing the subject word 'emotional labor' to understand the trend of emotional labor researches. Topics were extracted by LDA analysis, and IDM analysis was performed to confirm the proportion and similarity of the topics. Through these methods, an integrated analysis of topics was conducted considering the usefulness of topics with high similarity. The research topics are divided into 11 categories in descending order: stress of emotional labor (12.2%), emotional labor and social support (12.0%), customer service workers' emotional labor (10.9%), emotional labor and resilience (10.2%), emotional labor strategy (9.2%), call center counselor's emotional labor (9.1%), results of emotional labor (9.0%), emotional labor and job exhaustion (7.9%), emotional intelligence (7.1%), preliminary care service workers' emotional labor (6.6%), emotional labor and organizational culture (5.9%). Through topic modeling and trend analysis, the research trend of emotional labor and the academic progress are analyzed to present the direction of emotional labor research, and it is expected that a practical strategy for emotional labor can be established.
As Korea became one of the oldest countries in the world, successful aging emerged as an important issue to individuals as well as to society. This study aims to determine not only the Korean seniors' happiness and unhappiness factors but also the means to enhance their happiness and deal with unhappiness. We collected news articles related to the happiness and unhappiness of seniors with nine keywords based on Alderfer's ERG Theory. We then applied a topic modeling technique, Latent Dirichlet Allocation, to examine the main issues underlying the seniors' happiness and unhappiness. According to the analysis, we investigated the conditions of happiness and unhappiness by inspecting the topics based on each keyword. We also conducted a detailed analysis based on the main factors from topic modeling. We proposed specific ways to increase and overcome the happiness and unhappiness of seniors, respectively, in terms of government, corporate, family, and other social welfare organizations. This study indicates the major factors that affect the happiness and unhappiness of seniors. Specific methods to boost happiness and relief unhappiness are suggested from the additional analysis.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.21
no.2
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pp.189-210
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2004
The purpose of this study is to evaluate the performance of XML retrieval based on ORDBMSs(Object-Relational Database Management Systems) approach. This paper describes indexing and retrieval methods for XML documents and the methodologies of experiments at INEX(Initiative for the Evaluation of XML retrieval). Like any other traditional information retrieval experiment, the test collection was consists of documents, topics/queries, task, relevance assessments and evaluation. EXIMA$^{TM}$ Supply, a kind of native XML DB based on ORDBMS technologies, is used for this experiment. Although this approach has many benefits, for example, no delay in storing and searching XML documents. but it showed relatively disappointed retrieval performance at INEX 2002. This result may caused since the given topics had to be decomposed and modified to be processed by the XPath processor, and during this modification the original meaning of topics can be changed inevitably and some important information nay pass over.r.
This study is to design a Semantic Navigation Retrieval System for Oriental Medicine Articles based on a XTM so that people can search and use them more effectively than before. Keywords extracted from articles are categorized 4 topics : herbs, prescription, disease, and action. Keywords analysis Ontology is modeled based on 4 topics and their relations, and then represented Topic maps. Next, Article analysis Ontology is consist of title, author, keywords, abstracts and organization Topics from metadata. Keywords and Article analysis Ontology were integrated through Keywords Topic. Korean Medical Article Retrieval System is optimistic in terms on search results supporting semantic navigation in the information service aspects and easier accessibility because all related information are semantically connected with each different DBs.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.527-529
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2003
지식관리시스템의 지식 분류 체계가 지식맵이며 이 지식맵을 이용하여 지식 서비스가 제공된다. 그러나 현재의 지식맵은 비표준적인 지식 네트웍 구조와 정적인 분류체계라는 문제를 가진다. 문제 해결 방법은 지식맵에 온틀로지를 적용해서 표준성, 의미 기반의 지식 네트웍 구조. 동적인 지식분류, 자동화된 지식서비스를 제공하는 새로운 개념의 지식맵을 구현하는 것이다. 본 논문에서는 토픽맵 모델을 기반으로 온톨로지를 생성, 저장, 검색하는 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다.
An expert search method using a large amount of academic data that can provide users with representative research results and advice is required. Since the existing expert search methods perform the expert search based on user profile or activity information, they have a problem that it is hard to discriminate the expert when we do not know the user profile or activity information. In this paper, we propose an academic expert search method using the importance and quality of a paper. The importance of a paper is computed by considering its scarcity and up-to-date topics. The quality of a paper is evaluated by considering the number of citations, IF of Journal, recency and author relations. To show the superiority of the proposed method, we compare it with the existing scheme through the performance evaluation in terms of recall and precision.
Despite the surge in the research for keyword search method over relational database, only little attention has been devoted to studying on relational data stream.The research for keyword search over relational data stream is intense interest because streaming data is recently a major research topic of growing interest in the data management. In this regard we first analyze the researches related to keyword search methodover relational data stream, and then this paper focuses on the method of minimizing the join cost occurred while processing keyword search queries. As a result, we propose an advanced keyword search method that can yield more meaningful results for users on relational data streams. We also propose a query optimization method using layered-clustering for efficient query processing.
Ontologies are the core components of the Semantic Web and knowledge-based systems. But it is difficult to find useful ontologies in actual domains. In order to build useful domain ontology, the conceptualization of the domain knowledge by knowledge experts of the specific domain and the specification of conceptualized knowledge with formal languages by ontology designers are required. In addition, structured and detailed guidelines and methods should be provided to be shared by the development team members. However, existing ontology building methodologies define and describe the skeletal structure of the whole building process at the top-layer. We build a useful academic ontology that is based on the conceptual knowledge structure in the domain of philosophy, and propose a detailed methodology to build a text ontology based on Topic Maps. Our methodology consists of two phases, ontology modelling and ontology implementation. We implement a philosophy knowledge portal to support retrieving and navigating of the philosophy knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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