Kim, Solee;Choi, Yerim;Kim, Yoonjung;Park, Kyuyon;Park, Jonghun
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.21
no.11
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pp.733-738
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2015
User demographic information is necessary in order to improve the quality of personalized services such as recommendation systems. Mobile data, especially text data, is known to be effective for prediction of user demographic information. However, mobile text data has privacy issues so that its utilization is limited. In this regard, we introduce an on-device gender prediction framework utilizing mobile text data while minimizing the privacy issue. Discriminative word and emoticon sets of each gender are constructed from web documents written by authors of each gender. After gender prediction is performed by comparing discriminative word and emoticon sets with a user's mobile text data, an ensemble method that combines two prediction results draws a final result. From experiments conducted on real-world mobile text data, the proposed on-device framework shows promising results for gender prediction.
Ayed Ahmad Hamdan Al-Radaideh;Mohd Shafry bin Mohd Rahim;Wad Ghaban;Majdi Bsoul;Shahid Kamal;Naveed Abbas
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1807-1822
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2023
Innovation and rapid increased functionality in user friendly smartphones has encouraged shutterbugs to have picturesque image macros while in work environment or during travel. Formal signboards are placed with marketing objectives and are enriched with text for attracting people. Extracting and recognition of the text from natural images is an emerging research issue and needs consideration. When compared to conventional optical character recognition (OCR), the complex background, implicit noise, lighting, and orientation of these scenic text photos make this problem more difficult. Arabic language text scene extraction and recognition adds a number of complications and difficulties. The method described in this paper uses a two-phase methodology to extract Arabic text and word boundaries awareness from scenic images with varying text orientations. The first stage uses a convolution autoencoder, and the second uses Arabic Character Segmentation (ACS), which is followed by traditional two-layer neural networks for recognition. This study presents the way that how can an Arabic training and synthetic dataset be created for exemplify the superimposed text in different scene images. For this purpose a dataset of size 10K of cropped images has been created in the detection phase wherein Arabic text was found and 127k Arabic character dataset for the recognition phase. The phase-1 labels were generated from an Arabic corpus of quotes and sentences, which consists of 15kquotes and sentences. This study ensures that Arabic Word Awareness Region Detection (AWARD) approach with high flexibility in identifying complex Arabic text scene images, such as texts that are arbitrarily oriented, curved, or deformed, is used to detect these texts. Our research after experimentations shows that the system has a 91.8% word segmentation accuracy and a 94.2% character recognition accuracy. We believe in the future that the researchers will excel in the field of image processing while treating text images to improve or reduce noise by processing scene images in any language by enhancing the functionality of VGG-16 based model using Neural Networks.
An open domain machine reading comprehension is a model that adds a function to search paragraphs as there are no paragraphs related to a given question. Document searches have an issue of lower performance with a lot of documents despite abundant research with word frequency based TF-IDF. Paragraph selections also have an issue of not extracting paragraph contexts, including sentence characteristics accurately despite a lot of research with word-based embedding. Document reading comprehension has an issue of slow learning due to the growing number of parameters despite a lot of research on BERT. Trying to solve these three issues, this study used BM25 which considered even sentence length and InferSent to get sentence contexts, and proposed an open domain machine reading comprehension with ALBERT to reduce the number of parameters. An experiment was conducted with SQuAD1.1 datasets. BM25 recorded a higher performance of document research than TF-IDF by 3.2%. InferSent showed a higher performance in paragraph selection than Transformer by 0.9%. Finally, as the number of paragraphs increased in document comprehension, ALBERT was 0.4% higher in EM and 0.2% higher in F1.
The 4th industrial revolution refers to the next-generation industrial revolution led by information and communication technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), robot technology, drones, autonomous driving and virtual reality (VR) and it also has made a significant impact on the development of the advertising industry. However, the world is rapidly changing to a non-contact, non-face-to-face living environment to prevent the spread of COVID 19. Accordingly, the role of the 4th industrial revolution and advertising is changing. Therefore, in this study, text analysis was performed using Big Kinds to examine the 4th industrial revolution and changes in advertising before and after COVID 19. Comparisons were made between 2019 before COVID 19 and 2020 after COVID 19. Main topics and documents were classified through LDA topic model analysis and Word2vec, a deep learning technique. As the result of the study showed that before COVID 19, policies, contents, AI, etc. appeared, but after COVID 19, the field gradually expanded to finance, advertising, and delivery services utilizing data. Further, education appeared as an important issue. In addition, if the use of advertising related to the 4th industrial revolution technology was mainstream before COVID 19, keywords such as participation, cooperation, and daily necessities, were more actively used for education on advanced technology, while talent cultivation appeared prominently. Thus, these research results are meaningful in suggesting a multifaceted strategy that can be applied theoretically and practically, while suggesting the future direction of advertising in the 4th industrial revolution after COVID 19.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.1
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pp.23-44
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2023
The word library(図書館) is a Japanese translation of the Western library or Bibliothek in the mid-Meiji period. This word has been accepted in Chinese(图书馆), Taiwan(圖書館), Korea(도서관), and Vietnam(Dđồ thư quán), which are Chinese-speaking countries. If so, when and who first introduced the term library to Japan and China? In Japan, the enlightenment thinker Fukuzawa's 『Seiyo Jijo, 1866』 is regarded as the first document to introduce the Western library, and in China, the article published in 『Qing Yi Bao, 1896』 by the reformed thinker Liang Qichao referred to as the first example. Therefore, this study traced and demonstrated the time and person in which the word library appeared, focusing on modern dictionaries, books, translations, papers, and newspaper articles that were introduced in both countries. As a result, the theory of the introduction to Fukuzawa in 1866 is wrong because Western libraries are described in various terms in many diaries and dictionaries, including Motoki's 『An English Japanese Dictionary of the Spoken Language, 1814』. Also, in China, the theory of introduction of Liang Qichao in 1896 is not true because the term library first appeared in Ryu Jeong-dam's 『A Dictionary of Loan Words and Hybrid Words in Chinese, 1884』. In the same context, it is necessary to trace and argue the history of the first use of the term library in Korea and the name of the first library in Korea established by the Busan Branch of the Japan Hongdo Association in 1901.
The past concept of constructing houses was focused on how to overcome the limitation of consuming natural resources such as energy and materials, which increased the official cost and the environmental pollution. On the other hand, the echo-friendly concept has considered the harmony between human being and nature more critically and has applied the characteristics of natural environment into a unique dwelling design by developing constructs and materials adjusted to the particular climate, making them into a unit of impacting positively the complicated system. The current environmental issue is how a dwelling adapts into a given climate in which the design is applied by ecology without damaging the natural environment. In another word, the main issue in the twenty first century will be how we meet the human needs to dwellings applied by the residential environment. Therefore, we have to provide a hospitable place for residents' mental and physical health through "Green Design", emerging as the critical design of urban collective dwellings. Based on these conceptions, the purpose of this study is to suggest the way of designing the urban collective dwelling applied by ecology, proffering wealthy life style to residents with the preservation of natural environment as applying an ecological concept into the design of collective dwellings that represent a contemporary housing type for urban residents.
The frequency analysis of scientific terms using bibliographic information is a simple concept, but as relevant data become more widespread, manual analysis of all data is practically impossible or only possible to a very limited extent. In addition, as the scale of oceanographic research has expanded to become much more comprehensive and widespread, the allocation of research resources on various topics has become an important issue. In this study, the frequency analysis of scientific terms was performed using text mining. The data used in the analysis is a general-purpose scholarship database, totaling 2,878 articles. Hypoxia, which is an important issue in the marine environment, was selected as a research field and the frequencies of related words were analyzed. The most frequently used words were 'Organic matter', 'Bottom water', and 'Dead zone' and specific areas showed high frequency. The results of this research can be used as a basis for the allocation of research resources to the frequency of use of related terms in specific fields when planning a large research project represented by single word.
This paper deals with a class of Middle English impersonal constructions that involve verbs of two-place argument structure. As is generally understood, the term 'impersonal' is notoriously murky, and after all those researches that have been performed in this area, quite a few issues still remain controversial. The issues we center around in the present study concern the following two. In the type of impersonal constructions we consider, the two arguments-Cause and Experiencer-are both expressed in oblique case, posing the problem of determining which of them functions as the grammatical subject. The issue, however. is not how an argument in oblique case can be taken as the subject: it is well blown that the so called 'dative subject Experiencer' already occurred in Old English. The real issue is why both of the arguments are syntactically realized as nonnominative. The other issue concerns the 3rd-person singular form of the verb. Here again, the crux of the problem may be blurred by the fact that impersonal construction is often defined as one in which the verb has 3rd-person singular form with no apparent nominative W controlling verb concord. But this definition is more nebulous than clear because the notion 'subjectless' is itself highly controversial. Thus, for an expression like me thinketh that-S, it may well be that the verb thinketh ('seems') is 3rd-person singular because the that-clause is the subject. What should be explained of the data brought up here is why the impersonal verb is 3rd-person singular when neither of the NPs associated with it is 3rd person or singular. I argue that we can account for our paradigm examples by looking upon them as 'mixed construction' in which semantic interpretation conflicts with syntactic parsing as a result of case syncretism and gradual establishment of SVO word order. This amounts to saying that the peculiarities of the construction originate with the confused use of impersonal verbs between the sense of 'give an impression' and that of 'receive and impression.'
This study aims to expand the effect of online education into the aspect of active exploration and sharing of class-related issues by learners. Based on theoretical discussions, Two types of motivation (personal and social) to explore issues, engagement, attitude toward issue content, and eWOM model were verified. As a result of the study, it was found that the impact of personal and social motivations that online education has on engagement on specific issues, and the positive(+) influence on attitudes toward issue content and word of mouth intentions on SNS, considering engagement as a parameter. In this study, the role of engagement in inducing the next learning by oneself was confirmed, and it can be seen that social and personal motives for issues and class content should be utilized to increase engagement.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.30
no.1
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pp.181-207
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2019
This study analyzed social issues related to presidential records in press releases using semantic network analysis method. For this purpose, we 1) selected five major news medias in Korea - Chosun Ilbo, JoongAng Ilbo, Dong-A Ilbo, Hankyoreh, and Kyunghyang Newspaper; 2) collected relevant articles including the subject word "Presidential Records", and 3) analyzed issue trends based on timeline using semantic network. According to medias, the issue related to the presidential records were analyzed by comparing the specific keywords in terms of persons, entities, actions. At the results, It is possible to identify the reporting patterns and components of the presidential records related issues. And the difference of media characteristics according to news media tendency was derived.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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