Recently, as the quality of life has been improving, search items in the area of entertainment represent an increasing share of the total usage of Internet portal sites. Information retrieval in the entertainment area is mainly depending on keywords that users are inputting, and the results of information retrieval are the contents that contain those keywords. In this paper, we propose a search method that takes natural language inputs and retrieves the database pertaining to entertainment. The main components of our study are the simple Korean morphological analyzer using case particle information, predicate-oriented token generation, standardized pattern generation coherent to tokens, and automatic generation of the corresponding SQL queries. We also propose an efficient retrieval system that searches the most relevant results from the database in terms of natural language querying, especially in the restricted domain of music, and shows the effectiveness of our system.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.221-231
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2021
The purpose of this study is to examine the characters and sustainability of built heritage featured in the eight-scenery listings of Gyeonggi municipalities in South Korea. Eight scenery is a place marketing medium that reflects the community's appreciation of the selected resources. For a research method, we utilize framework analysis to understand the cultural resources in three categories: heritage value identification, preservation, and dissemination. Primary sources for data collection include the chosen eleven cities' eight-scenery webpages, the National Cultural Heritage Portal, and articles about the built heritage resources included in the eight scenery. The results of this study show the public's acknowledgment of diverse built heritage, from prestigious monuments to local heritage interpretations, and various preservation and public program development approaches. The conclusion discusses the research findings regarding historic preservation, sustainable development, and place marketing.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.35-43
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2023
This paper emphasizes that information received in disaster situations can lead to disparities in the effectiveness of communication, potentially causing damage. As a result, there is a growing demand for disaster and safety information among citizens. A user-centered disaster and safety information application service is designed to address the rapid dissemination of disaster and safety-related information, bridge information gaps, and alleviate anxiety. Through the Open API (Open Application Programming Interface), we can obtain clear information about the weather, air quality, and guidelines for disaster-related actions. Using chatbots, we can provide users with information and support decision-making based on their queries and choices, utilizing cloud APIs, public data portal open APIs, and solution knowledge bases. Additionally, through Mashup techniques with the Google Maps API and Twitter API, we can extract various disaster-related information, such as the time and location of disaster occurrences, update this information in the disaster database, and share it with users.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.13
no.4
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pp.119-137
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2023
In this study, it was intended to explore a way to build a DB which links the resources and areas and regions already registered as cultural assets in connection with a project which is newly building local culture and arts resources. Towards this end, this study first identified the type and scale of existing local culture and arts resources that could be linked. Following which, to link the local cultural resources and collected cultural assets, this study investigated the websites such as the Cultural Heritage Administration's National Cultural Heritage Portal, municipal and provincial tangible cultural festivals, municipal and provincial intangible cultural assets, and Gyeonggi Memory. Furthermore, this study identified the amount of information sources to be built and the current status of each information source to identify detailed information sources. Finally, the metadata of local culture and arts resources were presented by classifying them into material and publication data metadata, document metadata, audiovisual metadata, oral recording metadata, village information metadata, and personal information village information metadata.
Radiomics and deep learning have recently gained attention in the imaging assessment of various liver diseases. Recent research has demonstrated the potential utility of radiomics and deep learning in staging liver fibroses, detecting portal hypertension, characterizing focal hepatic lesions, prognosticating malignant hepatic tumors, and segmenting the liver and liver tumors. In this review, we outline the basic technical aspects of radiomics and deep learning and summarize recent investigations of the application of these techniques in liver disease.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.30
no.3
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pp.297-315
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2013
Anyone curious to easily access and learn Korean history has become interested in Korean history data bases, which will provide accurate and reliable historical information. Furthermore, user demands for information sharing and reusability, available through setting up a semantic web, have been increased, which have taken the shape of linked data. Efforts have been made to construct public data bases containing readily usable contents a user can understand and utilize with ease. They have been produced by several organizations, portal sites, and individuals, trying to deviate from existing mainstreams - expert-based text data bases. A problem with those data bases is that they have not considered such vital factors as the sharing and utilizing of information as a whole. This study suggests a LOD-based Korean history contents implementation system, providing rich information environment by way of multi-dimensional web-data connections. In doing so, this system has tried a historic information circulation service system which is based on information sharing and connecting.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.2
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pp.23-45
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2020
The world is paying attention to the South Korean government's aggressive COVID-19 response, key of which is transparency and openness in sharing information. Opening up government information is essential to enhancing its social and economic value through increased awareness and accessibility. The purpose of this study is to investigate the current status of SNS operated by national open data portals in which government-collected and -disclosed data is available and to suggest improvements for the use of open data portals. To do this, the study compared 3 national open data portals, each from India, U.S.A, and Korea, by performing quantitative analysis, user feedback analysis, time-series analysis, and information type analysis. Based on the identified information types and user needs, the study suggests concrete ways to facilitate the use of open data portals.
Purpose: This study examined whether there are seasonal variations in the number of plantar fasciitis cases from the database of the Korean Health Insurance Review & Assessment Service and an internet search of the volume data related to plantar fasciitis and whether there are correlations between variations. Materials and Methods: The number of plantar fasciitis cases per month was acquired from the Korean Health Insurance Review & Assessment Service from January 2016 to December 2019. The monthly internet relative search volumes for the keywords "plantar fasciitis" and "heel pain" were collected during the same period from DataLab, an internet search query trend service provided by the Korean portal website, Naver. Cosinor analysis was performed to confirm the seasonality of the monthly number of cases and relative search volumes, and Pearson and Spearman correlation analysis was conducted to assess the correlation between them. Results: The number of cases with plantar fasciitis and the relative search volume for the keywords "plantar fasciitis" and "heel pain" all showed significant seasonality (p<0.001), with the highest in the summer and the lowest in the winter. The number of cases with plantar fasciitis was correlated significantly with the relative search volumes of the keywords "plantar fasciitis" (r=0.632; p<0.001) and "heel pain" (r=0.791; p<0.001), respectively. Conclusion: Both the number of cases with plantar fasciitis and the internet search data for related keywords showed seasonality, which was the highest in summer. The number of cases showed a significant correlation with the internet search data for the seasonality of plantar fasciitis. Internet big data could be a complementary resource for researching and monitoring plantar fasciitis.
Jae Seong Choi;Ji Yung Kim;Moonju Kim;Kyung Il Sung;Byong Wan Kim
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.43
no.3
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pp.190-198
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2023
This study was conducted to calculate the damage of Italian ryegrass (IRG) by abnormal climate using machine learning and present the damage through the map. The IRG data collected 1,384. The climate data was collected from the Korea Meteorological Administration Meteorological data open portal.The machine learning model called xDeepFM was used to detect IRG damage. The damage was calculated using climate data from the Automated Synoptic Observing System (95 sites) by machine learning. The calculation of damage was the difference between the Dry matter yield (DMY)normal and DMYabnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of IRG data (1986~2020). The level of abnormal climate was set as a multiple of the standard deviation applying the World Meteorological Organization (WMO) standard. The DMYnormal was ranged from 5,678 to 15,188 kg/ha. The damage of IRG differed according to region and level of abnormal climate with abnormal temperature, precipitation, and wind speed from -1,380 to 1,176, -3 to 2,465, and -830 to 962 kg/ha, respectively. The maximum damage was 1,176 kg/ha when the abnormal temperature was -2 level (+1.04℃), 2,465 kg/ha when the abnormal precipitation was all level and 962 kg/ha when the abnormal wind speed was -2 level (+1.60 ㎧). The damage calculated through the WMO method was presented as an map using QGIS. There was some blank area because there was no climate data. In order to calculate the damage of blank area, it would be possible to use the automatic weather system (AWS), which provides data from more sites than the automated synoptic observing system (ASOS).
Katherine M. Thibault;Christine M, Laney;Kelsey M. Yule;Nico M. Franz;Paula M. Mabee
Journal of Ecology and Environment
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v.47
no.4
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pp.219-227
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2023
The US National Science Foundation's National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale program intended to provide open data, samples, and infrastructure to understand changing ecosystems for a period of 30 years. NEON collects co-located measurements of drivers of environmental change and biological responses, using standardized methods at 81 field sites to systematically sample variability and trends to enable inferences at regional to continental scales. Alongside key atmospheric and environmental variables, NEON measures the biodiversity of many taxa, including microbes, plants, and animals, and collects samples from these organisms for long-term archiving and research use. Here we review the composition and use of NEON resources to date as a whole and specific to biodiversity as an exemplar of the potential of national research infrastructure to contribute to globally relevant outcomes. Since NEON initiated full operations in 2019, NEON has produced, on average, 1.4 M records and over 32 TB of data per year across more than 180 data products, with 85 products that include taxonomic or other organismal information relevant to biodiversity science. NEON has also collected and curated more than 503,000 samples and specimens spanning all taxonomic domains of life, with up to 100,000 more to be added annually. Various metrics of use, including web portal visitation, data download and sample use requests, and scientific publications, reveal substantial interest from the global community in NEON. More than 47,000 unique IP addresses from around the world visit NEON's web portals each month, requesting on average 1.8 TB of data, and over 200 researchers have engaged in sample use requests from the NEON Biorepository. Through its many global partnerships, particularly with the Global Biodiversity Information Facility, NEON resources have been used in more than 900 scientific publications to date, with many using biodiversity data and samples. These outcomes demonstrate that the data and samples provided by NEON, situated in a broader network of national research infrastructures, are critical to scientists, conservation practitioners, and policy makers. They enable effective approaches to meeting global targets, such as those captured in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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