We have uncovered 14 Korean royal astronomers and one scientist who worked in the early and mid-18th century. In spite of their high positions in the government office, all of them but one were not recorded anywhere in the major histories, such as WangjoSillok(王朝實錄) and JeungboMunheonBigo(增補文獻備考). Our search of Bon'gwans for each person has been carried successfully for 13 scientists. Their family relations are also uncovered finding five eminent astronomy families.
This article is to analyze the service efficiency of public sector using Data Envelopment Analysis(DEA). We tried to measure the public service quality and overall satisfaction by using several DEA models, degree of combination and top2box which is a little bit different methodology from traditional ones. We used CCR, Super-efficiency and Slack based measure(SBM) model in DEA to measure public service efficiency of the 16 public institutions(7 City Halls and 9 Provincial offices). Since the traditional method based on the measurement model(CCR, BCC) has the fundamental problems without taking account of the existence of slacks inputs and outputs in several efficient units, we suggest to measure the exact amount of efficiency and inefficiency of the public sector and rank analysis many efficient units exactly through the slacks-based measure model(SBM)
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2000.10b
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pp.1181-1186
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2000
The crack of concrete induced by the heat of hydration is a serious problem, particularly in concrete structures such as biers, thick walls, box type walls, mat-slab of nuclear reactor buildings, dams or foundations of high rise buildings, etc.. As a result of the temperature rise and restriction condition of foundation, the thermal stress which may induce the cracks can occur. Therefore the various techniques of the thermal stress control in massive concrete have been widely used. One of them is prediction of the thermal stress, besides low-heat cement which mitigates the temperature rise, design change which considers steel bar reinforcement, operation control and so on. In this study, firstly it introduce the thermal cracks control technique by employing low-heat cement concrete, thermal stress analysis considering season. Secondly it shows the application of the cracks control technique like block placement.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.4
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pp.149-154
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2018
A game story that used to be free needs a work of concrete and artificial organizing and arranging these days. This is because a game story is frequently made into a new genre such as a movie or an animation. As shown in many previous studies, most of the movies made from successful digital games failed to receive satisfying box office results. To overcome this, narratively completed storytelling should be presented from the development phase of a game. The methods are as follows: It is necessary to maximize the synergy effect through the interaction between storytelling experts, game developers, animators, and movie producers in developing a game. This will help to create a game with more sophisticated and complete narrative structure than now. It is necessary to secure the diversification of game genres. Currently in Korea, online games are unusually leading the game industry. PC games or console games are more advantageous than online games for putting a finished narrative structure into a game.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.17
no.1
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pp.41-48
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2019
In recent years, sentiment analysis research has become popular. The research results of sentiment analysis have achieved remarkable results in practical applications, such as in Amazon's book recommendation system and the North American movie box office evaluation system. Analyzing big data based on user preferences and evaluations and recommending hot-selling books and hot-rated movies to users in a targeted manner greatly improve book sales and attendance rate in movies [1, 2]. However, traditional machine learning-based sentiment analysis methods such as the Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) had performed poorly in accuracy. In this paper, an improved kNN classification method is proposed. Through the improved method and normalizing of data, the purpose of improving accuracy is achieved. Subsequently, the three classification algorithms and the improved algorithm were compared based on experimental data. Experiments show that the improved method performs best in the kNN classification method, with an accuracy rate of 11.5% and a precision rate of 20.3%.
Lee, Jeongwon;Jeon, Byungil;Kim, Semin;Lee, Gyujeon;Lee, Choong Ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.496-499
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2019
The study aims to collect detailed movie information from box office of the Korea Film Council and data on Naver's movie ratings to analyze important factors affecting the movie's popularity based on movie audiences and ratings.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1245-1247
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2013
최근 들어 영화에 대한 수요가 증가하면서 국내 영화시장규모는 지속적으로 성장하고 있다. 이와 관련하여 여러 가지 위험요소를 제거하고 시장에서의 성공을 위해 영화의 흥행을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 그러한 예측을 위한 관련 요소들 간의 상관관계를 정확한 수치로 표현하는 일은 매우 어려우며 관련연구 또한 아직 미흡하다. 본 논문에서는 트위터에서 발생되는 트윗을 설문 표본으로 삼고 영화 관련 트윗과 영화의 흥행을 의미하는 관객 수와의 상관관계를 분석하여 상관계수를 도출하였다. 실험 결과 실험에 사용된 영화 10편의 관객 수에 대한 데이터 모두 관련 트윗의 발생비율과 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있었으며 이를 통해 트위터를 이용한 영화의 흥행 여부 예측에 대한 가능성을 제시했다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.3
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pp.217-232
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2021
The Korea film industry has matured and the number of movie-watching per capita has reached the highest level in the world. Since then, movie industry growth rate is decreasing and even the total sales of movies per year slightly decreased in 2018. The number of moviegoers is the first factor of sales in movie industry and also an important factor influencing additional sales. Thus it is important to predict the number of movie audiences. In this study, we predict the cumulative number of audiences of films using stacking, an ensemble method. Stacking is a kind of ensemble method that combines all the algorithms used in the prediction. We use box office data from Korea Film Council and web comment data from Daum Movie (www.movie.daum.net). This paper describes the process of collecting and preprocessing of explanatory variables and explains regression models used in stacking. Final stacking model outperforms in the prediction of test set in terms of RMSE.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.843-846
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2022
오늘날 인터넷이 보편화되었고, 최근에는 최근에는 코로나19 유행으로 사람들이 집에 머무르는 시간이 많아지면서 여러 온라인 플랫폼을 통해 영화, 드라마 등의 프로그램을 시청하는 것에 관심이 많아지고 있다. 또한, 그러한 시대적 흐름에 따라 시즌제 형식의 시리즈물을 통해 보다 퀄리티 높은 콘텐츠를 보고자 하는 소비자 니즈도 증가하고 있다. 시리즈물은 전편과 속편이 유기적으로 연결되기 때문에 전편의 리뷰를 분석하여 관객의 니즈를 파악하고 그것을 속편에 반영하는 것이 중요해 보인다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 분류를 통해 시리즈물의 전편과 속편 리뷰의 긍정 유사도를 비교하고, 나아가 긍정 유사도가 흥행 성적에 유의미한 영향을 미치는지 알아보고자 한다.
Sentiment analysis is used for identifying emotions or sentiments embedded in the user generated data such as customer reviews from blogs, social network services, and so on. Various research fields such as computer science and business management can take advantage of this feature to analyze customer-generated opinions. In previous studies, the star rating of a review is regarded as the same as sentiment embedded in the text. However, it does not always correspond to the sentiment polarity. Due to this supposition, previous studies have some limitations in their accuracy. To solve this issue, the present study uses a supervised sentiment classification model to measure a more accurate sentiment polarity. This study aims to propose an advanced sentiment classifier and to discover the correlation between movie reviews and box-office success. The advanced sentiment classifier is based on two supervised machine learning techniques, the Support Vector Machines (SVM) and Feedforward Neural Network (FNN). The sentiment scores of the movie reviews are measured by the sentiment classifier and are analyzed by statistical correlations between movie reviews and box-office success. Movie reviews are collected along with a star-rate. The dataset used in this study consists of 1,258,538 reviews from 175 films gathered from Naver Movie website (movie.naver.com). The results show that the proposed sentiment classifier outperforms Naive Bayes (NB) classifier as its accuracy is about 6% higher than NB. Furthermore, the results indicate that there are positive correlations between the star-rate and the number of audiences, which can be regarded as the box-office success of a movie. The study also shows that there is the mild, positive correlation between the sentiment scores estimated by the classifier and the number of audiences. To verify the applicability of the sentiment scores, an independent sample t-test was conducted. For this, the movies were divided into two groups using the average of sentiment scores. The two groups are significantly different in terms of the star-rated scores.
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