Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.3
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pp.433-442
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2023
The purpose of this study is to reveal the Korean learners' usage pattern of '의', the genitive particle, according to semantic classification, so that it can be referred to in determining the contents and methods of related education. The method of this study adopts a quantitative analysis using learners corpus established by National Institute of Korean Language. As a result of the analysis, as proficiency increases, the overall frequency of '의' increases and the number of meaning senses used increases. However, the frequency of errors also increases with it. As for the usage pattern of each sense, the meaning of 'ownership, belonging' is the most frequent, and followed by 'acting entity', 'kinship, social relations', and 'relationship(area)'. In conclusion, the meanings of 'acting subjects' and 'relationships(area) need to be supplemented with explicit education. Other meanings need to be discussed, and decisions should be made in consideration of learning purpose and proficiency.
XBRL is an XML-based language, actively used for diverse business reporting applications including financial reporting. It can be flexibly applied to each application by defining concepts and their relationships existing within the application. In these business reporting processes, it is very important for senders and receivers to validate the consistency and completeness of reporting contents in the syntatic and semantic levels. The basic method is to directly represent and validate the semantic constraints using application program codes. However, the method makes it difficult to represent, change, share semantic constraints. While XML constraint languages for XML documents such as XSLT and Schemantron support explicit representation and sharing of semantic constraints, they are limited in the efficiency and effectiveness of representing XBRL semantic constraints. This paper reviews XBRL formula, actively being discussed recently for standardization, and discusses the representation capability and limitations through a case analysis, which applies XBRL formula to business documents in the area of financial reporting.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.9
no.1
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pp.65-87
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2016
The purpose of this study is to examine Korean journals related to science education in order to analyze research trends into Nature of science in Korea. The subject of the study is the level of Korean Citation Index (KCI-listed, KCI listing candidates), that can be searched by the key phrase, "Nature of science" in Korean language through the RISS service. In this study, the Descriptive Statistical Analysis Method is utilized to discover the number of research articles, classifying them by year and by journal. Also, the Sementic Network Analysis was conducted to Word Cloud Analysis the frequency of key words, Centrality Analysis, co-occurrence and Cluster Dendrogram Analysis throughout a variety of research articles. The results show that 91 research papers were published in 25 journals from 1991 to 2015. Specifically, the 2 major journals published more than 50% of the total papers. In relation to research fields., In addition, key phrases, such as 'Analysis', 'recognition', 'lessons', 'science textbook', 'History of Science' and 'influence' are the most frequently used among the research studies. Finally, there are small language networks that appear concurrently as below: [Nature of science - high school student - recognize], [Explicit - lesson - effect], [elementary school - science textbook - analysis]. Research topic have been gradually diversified. However, many studies still put their focus on analysis and research aspects, and there have been little research on the Teaching and learning methods.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.3
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pp.443-454
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2023
The purpose of this study is to reveal the Korean learners' usage pattern of '의', the genitive particle, according to semantic classification, so that it can be referred to in determining the contents and methods of related education. The method of this study adopts a quantitative analysis using learners corpus established by National Institute of Korean Language. As a result of the analysis, as proficiency increases, the overall frequency of '의' increases and the number of meaning senses used increases. However, the frequency of errors also increases with it. As for the usage pattern of each sense, the meaning of 'ownership, belonging' is the most frequent, and followed by 'acting entity', 'kinship, social relations', and 'relationship(area)'. In conclusion, the meanings of 'acting subjects' and 'relationships(area) need to be supplemented with explicit education. Other meanings need to be discussed, and decisions should be made in consideration of learning purpose and proficiency.
As social network services has become one of the most successful web-based business, recommendation in social network sites that assist people to choose various products and services is also widely adopted. Collaborative Filtering is one of the most widely adopted recommendation approaches, but recommendation technique that use explicit or implicit social network information from social networks has become proposed in recent research works. In this paper, we reviewed and compared research works about recommendation using social network analysis and collaborative filtering in social network sites. As the results of the analysis, we suggested the trends and implications for future research of recommendation in SNSs. It is expected that graph-based analysis on the semantic social network and systematic comparative analysis on the performances of social filtering and collaborative filtering are required.
With the growth of Web 2.0, lots of services allow yours to post their personal information and useful knowledges on networked information spaces such as blogs and online communities etc. As the services are generalized, recent researches related to social network have gained momentum. However, most social network services do not support machine-processable semantic knowledge, so that the information cannot be shared and reused between different domains. Moreover, as explicit definitions of relationships between individual social entities do not be described, it is difficult to analyze social network for inferring unknown semantic relationships. To overcome these limitations, in this paper, we propose a social network analysis system with personal photographic data up-loaded by virtual community users. By using ontology, an informative connectivity between a face entity extracted from photo data and a person entity which already have social relationships was defined clearly and semantic social links were inferred with domain rules. Then the inferred links were provided to yours as a visualized graph. Based on the graph, more efficient social network analysis was achieved in online community.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.39
no.6
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pp.767-775
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2019
This study was conducted to analyze explicit and implicit teaching cases of scientific terms in accordance with the 2015 revised curriculum, pointing out the problems of current textbooks in terms of scientific terms education and proposing method to improve them. Scientific terms used in eight science textbooks of 2015 revised curriculum, third and sixth graders of elementary school, first graders of middle school and first graders of high school were extracted, and cases used explicitly and implicitly were collected and analyzed. Brief summary of the results of the study is as follows. First, scientific terms were used in elementary, middle, and high school science textbooks at a rate of about 15 to 30 percent of the total vocabulary contained in the textbooks, which is on average more than five times larger than those in foreign countries based on the number of scientific terms included on each page. Second, among the scientific terms used in science textbooks, the percentage of scientific terms in which semantic education is achieved through explicit means was 9.7 to 18.8 percent, which naturally means that the remaining 80 percent or more of the scientific terms are presented in the form of implicit education. Third, even though the ratio of explicit term education should be higher in the lower grades, the ratio of explicit term education in elementary schools was lower than 10% in the sixth grade.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2011.10a
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pp.41-46
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2011
스마트폰의 대중화와 함께 그에 내장된 GPS를 활용하여 컨텐츠를 제공하는 서비스들이 점차 늘어나고 있다. 그러나 이런 컨텐츠를 단지 위도, 경도 좌표 정보만을 기초로 구성하게 되면 실제 그 위치가 가지는 의미적 특성을 제대로 반영하지 못하게 된다. 사용자의 위치를 기반으로 그에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 장소의 토픽을 고려해야한다. 본 논문은 장소에 내재된 토픽을 바탕으로 한 기사 추천 방법을 제안한다. 장소와 관련된 문서로부터 장소의 토픽을 표현하고 그 토픽을 기사 추천에 이용한다. 제안한 방법이 실제로 장소에 내재된 토픽을 잘 반영함을 보이고 또한 이를 바탕으로 장소와 관련된 적합한 기사를 추천하는 것을 보여준다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.1
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pp.417-455
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2003
Ontologies are formal theories that are suitable for implementing the semantic web. which is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, integration, and reuse of web resources. Ontologies provide a way of sharing and reusing knowledge among people and heterogeneous applications systems. The role of ontologies is that of making explicit specified conceptualizations. In this context, domain and generic ontologies can be shared, reused, and integrated in the analysis and design stage of information and knowledge systems. This study aims to design an ontology for international organizations. and build an Internet web retrieval system based on the proposed ontology. and finally conduct an experiment to compare the system performance of the proposed system with that of internet search engines focusing relevance and searching time. This study found that average relevance of ontology-based searching and Internet search engines are 4.53 and 2.51, and average searching time of ontology-based searching and Internet search engines are 1.96 minutes and 4.74 minutes.
In the Product Line Engineering (PLE), current studies about an analysis of the feature have uncertain and ad-hoc criteria of analysis based on developer’s intuition or domain expert’s heuristic approach and difficulty to extract explicit features from a product in a product line because the stakeholders lack comprehensive understanding of the features in feature modeling. Therefore, this paper proposes a model of the analyzing commonality and variability of the feature based on the Ontology. The proposed model in this paper suggests two approaches in order to solve the problems mentioned above: First, the model explicitly expresses the feature by making an individual feature attribute list based on the meta feature modeling to understand common feature. Second, the model projects an analysis model of commonality and variability using the semantic similarity between features based on the Ontology to the stakeholders. The main contribution of this paper is to improve the reusability of distinguished features on developing products of same line henceforth.
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