This study was conducted in response to the global trend of emphasizing the importance of "everyday landscapes", focusing on the perspective of those who have returned to rural life. With a focus on the case of Gokseong-gun in Jeollanam-do, 460 diaries written by these individuals were collected and analyzed using text mining techniques such as "frequency analysis", "topic modeling", and "sentiment analysis". The analysis of noun morphemes was interpreted from a cognitive aspect, while adjective morphemes were interpreted from an emotional aspect. In particular, this study applied semantic network analysis to overcome the limitations of existing sentiment analysis, and extracted a word network list and examined the content of nouns connected to adjectives that express emotions to identify the targets and contents of sentiments. This method represents a differentiated approach that is not commonly found in existing research. One of the intriguing findings is that the urban-to-rural migrants identified everyday landscapes such as "flowers on neighborhood walking paths", "harvest of a garden", "neighborhood events", and "cozy cafe spaces" as important. These elements all contain visual and enjoyable aspects of everyday landscapes. Currently, many rural villages are attempting to add visual elements to their everyday landscapes by unifying roof colors or painting murals on walls. However, such artificial measures do not necessarily leave a lasting impression on people. A critical review of current policies and systems is necessary. This research is significant because it is the first to study everyday landscapes from the perspective of urban-to-rural migration using diaries and text mining. With a lack of domestic research on everyday landscapes, this study hopes to contribute to the activation of related research in Korea.
Recently, while sharing various values of an individual through fast information delivery with the consciousness change of consumers, the trend is now changing by needs of consumers from the trend that companies took the lead in the past. In addition, while jewelries are changed to fashion's consumer goods, it is time that the domestic jewelry industry also needs development of products applied with various colors and visual emotion that consumers demand. Accordingly, much interest in natural colorful gems and the consumption market are being increased in the jewelry industry. Accordingly, this research has progressed the necessity, the status analysis and consumer preference analysis of products development using Semiprecious Stone, and extracted the target market by style and needs of consumers through a consumer trend survey and image analysis survey for development of products. And, this research has set a design directionality by extracting adjectives that can be applied to design preference images by age. This study has confirmed the necessity and possibility of Semiprecious Stone products development based on the analysis of jewelry market.
The purpose of this paper is to substantially analyse the patterns of complements considering the aspects of not only syntax but also morphology since the concept of complement has been used as a term to analyse the components of a sentence. However, it cannot be denied that there seemed to be limitations due to the partial explanation or different explanations of the same sentence. Thus, this paper aims at dealing with the close relation between sentential components and suffixes to examine the sentence patterns; subject, predicate, object, complement, and adjunct focusing on the terms of complement which has been seen problematic due to incomplete explanations and different interpretations of the same sentence. Finally, this paper synthesises various opinions of many scholars and integrates them to get explicit and practical patterns of complement of a sentence based on not only syntax but also morphology through close relation between sentential components and morphological suffixes.
The purpose of this study is to derive the design characteristics of the pattern, which can effectively support the building facade design and to analyze the correlation of their characteristics. This paper deals with five different design patterns suggested by Ben Pell. They are the applied pattern, perforated pattern, layered pattern, casting pattern, and tiled pattern. This paper analyzes the design characteristics of the applied pattern, which shows the highest point in the previous survey. The 'continuous' has a high emotional correlation. The high correlation with the emotional word 'continuous' and 'regular' was derived. The final emotional design characteristic is 'continuous-discontinuous', and 'irregular-regular'. and these emotional words can be summarized as the relatively highest correlation. In this paper, it is worth analyzing design characteristics of building facade by a support of digital technology and discussing utilization of design characteristics derived.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.45
no.4
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pp.104-117
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2017
This study compares the results of landscape image analysis using text mining techniques and factor analysis for Lotte World Tower, which is the first atypical skyscraper building in Korea, and identifies landscape images of the site to determine possibilities of use. Lotte World Tower's landscape image has been extracted from text mining analysis focusing on adjectives such as 'new', 'transformational', 'unusual', 'novelty', 'impressive', and 'unique', and phrases such as in the process of change, people's active elements(caliber, outing, project, night view), media(newspaper, blog), and climate(weather, season). As a result of the factor analysis, factors affecting the landscape image of Lotte World Tower were symbolic, aesthetic, and formative. Identification, which is a morphological feature, has characteristics of scale and visibility but it is not statistically significant in preference. Rather, the psychological factors such as the symbolism with characteristics such as poison and specialty, harmony with the characteristics of the surrounding environment, and beautiful aesthetic characteristics were an influence on the landscape image. The common results of the two research methods show that psychological characteristics such as factors that can represent and represent the city affect the landscape image more greatly than the morphological and physical characteristics such as location and location of the building. In addition, the text mining technique can identify nouns and adjectives corresponding to the images that people see and feel, and confirms the relationship between the derived keywords, so that it can focus the process of forming the landscape image and further the image of the city. It would appear to be a suitable method to complement the limitation of landscape research. This study is meaningful in that it confirms the possibility that big data can be utilized in landscape analysis, which is one research field of landscape architecture, and is significant for understanding the information of a big data base and contribute to enlarging the landscape research area.
In this study, we studied characteristics on human tactile perception according to the depth and the pitch of surface roughness. Three experiments were performed for this study. The first experiment was to arrange samples in the order of their roughness. The second experiment was to group samples according to their roughness. And, the third experiment was to subjectively evaluate the level of roughness for each sample using adjective scales. Through these experimental studies, we could verify that the depth and the pitch of surface roughness give a significant effect on tactile perception and the depth gives more significant effect than the pitch. So, the depth of surface roughness must be more importantly considered than the pitch in the tactile user interface design of product.
Many sentiment categorization systems based on machine learning methods use morphological analyzers in order to extract linguistic features from sentences. However, the morphological analyzers do not generally perform well in a customer review domain because online customer reviews include many spacing errors and spelling errors. These low performances of the underlying systems lead to performance decreases of the sentiment categorization systems. To resolve this problem, we propose a feature extraction method based on simple longest matching of Eojeol (a Korean spacing unit) and phoneme patterns. The two kinds of patterns are automatically constructed from a large amount of POS (part-of-speech) tagged corpus. Eojeol patterns consist of Eojeols including content words such as nouns and verbs. Phoneme patterns consist of leading consonant and vowel pairs of predicate words such as verbs and adjectives because spelling errors seldom occur in leading consonants and vowels. To evaluate the proposed method, we implemented a sentiment categorization system using a SVM (Support Vector Machine) as a machine learner. In the experiment with Korean customer reviews, the sentiment categorization system using the proposed method outperformed that using a morphological analyzer as a feature extractor.
The Korean maritime industry is growing rapidly as income levels rise. In particular, the domestic yacht market is generating steady market demand, which is a good opportunity for users who want to enjoy leisure. Among them, the experience-type yacht is operated smoothly around Suyeong Bay in Busan. In this study, a survey of experienced yacht users conducted an analysis focusing on color as much as the interior structure. The colors you experience when you stay in a specific space for a short time have a significant impact on the user's satisfaction and sensibility. Often, systematic research into space is often focused on physical distribution. However, color leaves a strong impression on short experiences as much information as it accepts through the optic nerve. A survey of yacht passengers was conducted to derive appropriate adjectives, and the results were obtained after analyzing them by means of I.R.I monochrome and image scale. Afterwards, it is expected that this research will be used as a theoretical basic data that can be used to carry out the production, repair, and repair of hands-on yachts that are developed on their own.
Colors, as a part of contents, have great implications to consumers. Each individual feels the image of colors as an outcome of the accumulated experience or knowledge of oneself. This study aims to find the personality and meaning of color images through the predicted trend colors and to analyze the consumers' attitude towards them. We found that the 5 major trend colors such as Crystal Sound, Creamy Touch, Mysterious Vintage, Autumn Forest and Carnival seem to have their own personality images. Furthermore, we discovered that Crystal Sound has an image of a self-made man, Creamy Touch a highschool girl, Mysterious Vintage a God father, Autumn Forest the public and Carnival a circus clown as a result of additional adjective image analysis. In addition, customers marked the highest preference for Creamy Touch. The research result shows that the personality of an individual and that of colors are coincide and it might bring about a positive consumer behavior. And this research has a significant meaning since it is a sort of interdisciplinary study in-between fashion and marketing and it should be studied further later.
Park, Jin-Sun;Lee, Il-Sun;Lee, Jun-Ki;Kwon, Yongju
Journal of Science Education
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v.34
no.2
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pp.185-192
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2010
The purpose of this study was to develope the negative-emotion prediction model by hormonal changes during the scientific inquiry. For this study, biological classification task was developed that are suitable for comprehensive scientific inquiry. Forty-seven 2nd grade secondary school students (boy 18, girl 29) were participated in this study. The students are healthy for measure hormonal changes. The students performed the feathers classification task individually. Before and after the task, the strength of negative emotion was measured using adjective emotion check lists and they extracted their saliva sample for salivary hormone analysis. The results of this study, student's change of negative emotion during the feathers classification process was significant positive correlation(R=0.39, P<0.001) with student's salivary cortisol concentration. According to this results, we developed the negative emotion prediction model by salivary cortisol changes.
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