The purpose of this study is to develop data base and interface for sofa consumers and sofa designers. The human sensibility ergonomics method was used to find the consumer needs and Quality Function Deployment (QFD) method was used to extract the designing characteristics required for sofa production. About 200 words and 100 images were gathered from sofa and furniture related catalogs and internet sites to find the best emotional words and images that can express the various sofa aspect. Among the collected words and images, 34 emotional words were selected for sensibility experiment according to the opinions of experts, relations of closeness and frequency of use, and 50 images were selected for the experiment by the diversity. Selected words and images were used for the semantic differential method with 94 subjects, and sensibility characteristics of sofas were defined through various statistical analysis methods including basic statistical analysis, factor analysis and multi-dimensional scale. In reflecting design characteristics of sofas, design factors of sofas were divided into backrest, seat, armrest, neck support and leg, and relative importance of each factor for design was determined with analytic hierarchy process (AHP) by utilizing the experts' opinions. Based on the results above, relationship analysis between emotional evaluation results and design factors was performed. Also, as various sofa images are presented diagrammatically through multidimensional scaling method, it can be used as an important tool for the development of sofa design. This study will contribute improving the product quality of sofas as it enables applying consumer needs into the sofa design.
This article is about the naming method for fashion product in cyber shopping mall. For two months, the name of fashion product is listed and analyzed, from BEST 100 category in cyber shopping mall. SPSS ver.10.0 is used and frequency, spearman raw test and t-test are done. The fashion product names are arranged in naming method. There are four kinds of methods for fashion product naming; describing, associating, bundling and style numbering. Describing is most used method both cyber shopping mall. Between marketplace cyber shopping mall and merchant, there is significant difference in composition of naming. Bundling naming method is more used in marketplace cyber shopping mall, and describing and style numbering method is used often in merchant. The words which are composed the name of fashion product are divided in a single word and arranged. The words for describing are classified in noun and adjective. Noun is used for depicting textile and construction and adjective is for touch and image. There is no difference for using words between marketplace and merchant.
In this study, Big Data was used to collect the information related to 'Cooking Academy' keywords. After collecting all the data, we calculated the frequency through the text mining and selected the main words for future data analysis. Data collection was conducted from Google Web and News during the period from January 1, 2013 to December 31, 2017. The selected 64 words were analyzed by using UCINET 6.0 program, and the analysis results were visualized with NetDraw in order to present the relationship of main words. As a result, it was found that the most important goal for the students from cooking school is to work as a cook, likewise to have practical classes. In addition, we obtained the result that SNS marketing system that the social sites, such as Facebook, Twitter, and Instagram are actively utilized as a marketing strategy of the institute. Therefore, the results can be helpful in searching for the method of utilizing big data and can bring brand-new ideas for the follow-up studies. In practical terms, it will be remarkable material about the future marketing directions and various programs that are improved by the detailed curriculums through semantic network of cooking school by using big data.
Text is the most widely used means of exchanging or expressing knowledge and information in the real world. Recently, researches on structuring unstructured text data for text analysis have been actively performed. One of the most representative document embedding method (i.e. doc2Vec) generates a single vector for each document using the whole corpus included in the document. This causes a limitation that the document vector is affected by not only core words but also other miscellaneous words. Additionally, the traditional document embedding algorithms map each document into only one vector. Therefore, it is not easy to represent a complex document with interdisciplinary subjects into a single vector properly by the traditional approach. In this paper, we introduce a multi-vector document embedding method to overcome these limitations of the traditional document embedding methods. After introducing the previous study on multi-vector document embedding, we visually analyze the effects of the multi-vector document embedding method. Firstly, the new method vectorizes the document using only predefined keywords instead of the entire words. Secondly, the new method decomposes various subjects included in the document and generates multiple vectors for each document. The experiments for about three thousands of academic papers revealed that the single vector-based traditional approach cannot properly map complex documents because of interference among subjects in each vector. With the multi-vector based method, we ascertained that the information and knowledge in complex documents can be represented more accurately by eliminating the interference among subjects.
We performed a study to understand the dietary situation in North Korea and to compare the difference between the North and the South. Two hundred North Korean defectors from the North since 1990 participated in this survey. Information was collected from December, 1997 to February, 1998 by mailing pre-tested questionnaires, which had been confirmed by 10 previous interviewers. The final data from 157 defectors(107 male and 33 female with 17 unidentified gender) were analyzed. We found that (1) North Koreans are lower in height, weight and BMI than South Koreans, (2) The North Korean diet is very simple and monotonous. It is limited to their local and unprocessed foods and dishes, which is far from the trend of globalization and readiness. (3) On the other hand, in the North, the government control on foods diminished because food shortage leads to free market activity where housewives manage their own foodservices, and to accelate their eating-out behaviors. (4) Profound differences between the South and the North in dietary life are noticed by the defectors as English words and Korean words. Efforts to understand and learn about each other is necessary before not too late.
This study is on the trend of real estate market using text mining and big data. The data were collected through internet news posted on Naver from August 2016 to August 2017. As a result of TF-IDF analysis, the frequency was high in the order of housing, sale, household, real estate market, and region. Many words related to policies such as loan, government, countermeasures, and regulations were extracted, and the region - related words appeared the most frequently in Seoul. The combination of the words related to the region showed that the frequencies of 'Seoul - Gangnam', 'Seoul - Metropolitan area', 'Gangnam - reconstruction' and 'Seoul - reconstruction' appeared frequently. It can be seen that the people's interest and expectation about the reconstruction of Gangnam area is high.
Aspect-based sentiment analysis is to discover the sentiment polarity towards an aspect from user-generated natural language. So far, most of the methods only use the implicit position information of the aspect in the context, instead of directly utilizing the position relationship between the aspect and the sentiment terms. In fact, neighboring words of the aspect terms should be given more attention than other words in the context. This paper studies the influence of different position embedding methods on the sentimental polarities of given aspects, and proposes a position embedding interactive attention network based on a long short-term memory network. Firstly, it uses the position information of the context simultaneously in the input layer and the attention layer. Secondly, it mines the importance of different context words for the aspect with the interactive attention mechanism. Finally, it generates a valid representation of the aspect and the context for sentiment classification. The model which has been posed was evaluated on the datasets of the Semantic Evaluation 2014. Compared with other baseline models, the accuracy of our model increases by about 2% on the restaurant dataset and 1% on the laptop dataset.
Objectives: Elementary school national textbooks of 2013 were analyzed to examine the contents related to Korean medicine in the Korean elementary school curriculum. Methods: The contents related to Korean medicine were identified in the 118 elementary school national textbooks of 2013, and their proportion in the total textbooks was calculated. The Korean medicine-related contents were also analyzed. Results: There were twelve parts related to Korean medicine in seven chapters in six courses, and four directly related words and eight indirectly related words were found in twelve parts. The total number of lines for the contents related to Korean medicine were 205, which occupied 0.063% in the total elementary school national textbooks. The contents occupied 0.013% in the second grade, 0.265% in the third grade, 0.036% in the fourth grade, and 0.042% in the fifth grade. Conclusion: The results show that the coverage of Korean medicine in the elementary school national textbooks in 2013 does not provide enough information on Korean medicine. To help people get to know about Korean medicine and use it in the right way, it would be necessary to include more information about Korean medicine in textbooks, and continuous interest as well as research will be needed.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.35
no.3
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pp.21-30
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2019
The purpose of this study is to investigate how Pritzker Architecture Prize as a social act has maintained an organic relationship with the architecture, the urban society through the speakings and writings of the laureates of the Pritzker Architecture Prize. The composition of this research is to grasp the background of the establishment of Pritzker Architecture Prize and the examination process, to examine its social meaning, and to identify the main flow of words from writings about the laureates through the literature survey and text frequency analysis. And is to interpret the meaning of urban society change and words about the laureates. As a result of the analysis of the flow, it is a tendency to move from ideology and style to newness and innovation, and now to publicity and sociality. Especially in recent years, a wide range of values are floated as much as the complicated issues of urban society and the natural environment. The various architectural activities that make up the urban life became more important than the building units existing like an icon. It is considered possible because the Pritzker Architecture Prize has been awarded for a sustainable common social act. In addition, through literature surveys, have also seen changes in the value of individual laureates, the mixing of styles, and the eclectic aspect. Therefore, the task of reading change should not be a process of finding a new style for a new age, but a task of acknowledging heterogeneity of each architect and recognizing diversity through pluralization.
This study is to analyse which tourism marketing communication influences on the tourism destination brand equity. Three factors of advertising, publicity, and the words of mouth of tourism destinations were set as tourism marketing communication in order to understand effects of tourism marketing communication on tourism destination brand equity, and tourism destination brand equity was deducted as three factors of brand awareness, brand image, and brand loyalty in order to understand each influential relationship. As a result of empirical analysis, advertising and publicity of tourism destination have positive influence on brand image and words of mouth about tourism destination has positive influence on all brand awareness and brand image. Brand awareness and brand image both have significant effect on brand loyalty, and it was verified that words of mouth about tourism destination among factors of tourism marketing communication has the highest influence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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