Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2002.02a
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pp.28-35
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2002
Automatic identification of Chinese personal names in unrestricted texts is a key task in Chinese word segmentation, and can affect other NLP tasks such as word segmentation and information retrieval, if it is not properly addressed. This paper (1) demonstrates the problems of Chinese personal name identification in some If applications, (2) analyzes the structure of Chinese personal names, and (3) further presents the relevant processing strategies. The geographical differences of Chinese personal names between Beijing and Hong Kong are highlighted at the end. It shows that variation in names across different Chinese communities constitutes a critical factor in designing Chinese personal name Identification algorithm.
Purpose: This study was designed to analyze the behavioral change of knowledge structures and the trends of research topics in the quality management field. Methods: The network structure and knowledge structure of the words were visualized in map form using co-word analysis, cluster analysis and strategic diagram. Results: Summarizing the research results obtained in this study are as follows. First, the word network derived from co-occurrence matrix had 106 nodes and 5,314 links and its density was analyzed to 0.95. Average betweenness centrality of word network was 2.37. In addition, average closeness centrality and average eigenvector centrality of word network were 0.01. Second, by applying optimal criteria of cluster decision and K-means algorithm to word co-occurrence matrix, 106 words were grouped into seven clusters such as standard & efficiency, product design, reliability, control chart, quality model, 6 sigma, and service quality. Conclusion: According to the results of strategic diagram analysis over time, the traditional research topics of quality management field related to reliability, 6 sigma, control chart topics in the third quadrant were revealed to be declined for their study importance. Research topics related to product design and customer satisfaction were found to be an important research topic over analysis periods. Research topic related to management innovation was emerging state and the scope of research topics related to process model was extended to research topics with system performance. Research topic related to service quality located in the first quadrant was analyzed as the key research topic.
Objectives: This study aimed to identify authors' key words as published in recent articles in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene from 2016 to 2018. Methods: Authors' key words published in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene were compared with MeSH (Medical Subject Headings) terms. We analyzed appearance frequencies of authors' key words via SPSS (Ver. 21.0). Results: A total of 1,259 key words and 315 articles were included in the analysis. The most frequently used key words were dental hygienist (40 times), oral health (27 times), dental hygienists (23 times), and elderly (14 times). One hundred and eighty-three articles (58.1%) were found, in which at least one key word matched the MeSH terms, and 132 articles (41.9%) were found in which key words did not match the MeSH terms. Two hundred and ninety-three headings (23.3%) of authors' key words published in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene completely matched the MeSH terms. Conclusions: Researchers should be educated in the use of authors' key words to accomplish quality improvements.
Objectives : The purpose of this report is to inform readers of the important aspects of about acupuncture and the process of Hwangjenaegyeong Yongchu. Methods : We researched the word 'acupuncture' through Hwangjenaegyeong Youngchu. We formed three categories according to the meanings of the key aspects of acupuncture in each sentence. Results : In Hwangjenaegyeong Youngchu, the meanings of the key aspects of acupuncture (刺鍼之要) are follows : 1. The key aspect of acupuncture(刺鍼之要) is to control Gi & Sin(調氣治神). 2. Before administering acupuncture, a doctor must know Meridian, acu-points, contraindication of nature, Bo-sa acupuncture(補瀉), Deug Gi(得氣), the role of the acupuncture needle(官鍼), the number of the needle, Gi & condition of patients, and pulse diagnosis. 3. For acupuncture, there are several things to be aware of : contraindication of acupuncture, deleteriousness of acupuncture, acu-points, and Bo-sa acupuncture(補瀉).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.7
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pp.135-141
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2019
The purpose of this study is to extract the key words from the list of research subjects related to 'hotel workers' published in recent 10 years(2009~2018) by using the language network analysis method and to confirm the relation between the key words. In this paper, we propose a semantic network analysis that can overcome limitations of longitudinal study, analyze the recent research trends, and widely use as a research model. The results of this study are as follows ; First, in analyzing major key words in the title of 'Hotel Employer' in recent 10 years, the major keyword of job satisfaction(40), special grade(26), organizational commitment(20), emotional labor(19), service(12), restaurant(10), and turnover intention(9). Second, we analyzed the relation of language network among major key words extracted from the study title of 'hotel workers'. Such a research process is expected to grasp the trends of research related to 'hotel workers' and give implications for the future direction of related research.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.20
no.3
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pp.49-62
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2018
The purpose of this study is to examine women's street fashion based on Instagram by word cloud analysis. This study is divided into items, silhouettes, colors, materials, patterns, and images that appear in women's street fashion. The results of this study are as follows: First, women's fashion-oriented Instagram accounts have a maximum of 8.6 million followers, with 16 blogs have more than one million users. As for the fashion-oriented Instagram visitors, many were their 10s-20s and photography was the key issue. Second, it was found that the casual image, which is the basis of street fashion, romantic, elegance, active sportive image, and sexy images appeared as unique images, and mixed with each other. Third, we compared the fashion characteristics of the top blogs 'fashionnova', 'fashionclimaxx2', and 'fashion.selection'. The blog 'fashionnova', utilizes sexy images and various dresses, and dresses were the characteristic points. The blog 'fashionclimaxx2' features casual images and modern office looks. The blog 'fashoin.selection' has fashion characteristics of both 'fashionnova' and 'fashionclimaxx2'.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.6
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pp.115-122
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2014
One of the problems with current youth generations is increasing rate of violence and suicide in their school lives, and this study aims at the design of a sentiment analysis system to prevent suicide by uising big data process. The main issues of the design are economical implementation, easy and fast processing for the users, so, the open source Hadoop system with MapReduce algorithm is used on the HDFS(Hadoop Distributed File System) for the experimentation. This study uses word count method to do the sentiment analysis with informal data on some sns communications concerning a kinds of violent words, in terms of text mining to avoid some expensive and complex statistical analysis methods.
one of the representative micropayment protocols. The original PayWord system is designed for a user who generates paywords by performing hash chain operation for payment to an only designated vendor. In other words, a user has to create new hash chain values in order to establish commercial transactions with different vendors on the Internet. Therefore, we suggest an efficient scheme that is able to deal with business to different vendors by using only one hash chain operation to supplement this drawback. In this proposed system, a broker creates a new series of hash chain values along with a certificate for the user's certificate request. This certificate is signed by a broker to give authority enabling a user to generate hash chain values. hew hash chain values generated by a broker provide means to a user to do business with multiple vendors.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.161-167
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2019
Recently, the amount of created information has been rising rapidly by dissemination of state of the art and developing of the various web service based on ICT. In additionally, the user has to need a lot of times and effort to find the necessary information which is the user want to know it in the mount of information. Document summarization is the technique that making and providing the summary of given document efficiently by analyzing and extracting the key sentences and words. However, it is hard to apply the previous of word embedding technique to the document which is composed by korean language for analyzing contents in the document due to the character of language. In this paper, we propose the new query-focused korean document summarization by exploiting word embedding technique such as Word2Vec and FastText, and then compare the both result of performance.
Purpose The traditional topic modeling technique makes it difficult to distinguish the semantic of topics because the key words assigned to each topic would be also assigned to other topics. This problem could become severe when the number of online reviews are small. In this paper, the extended model of topic modeling technique that can be used for analyzing a small amount of online reviews is proposed. Design/methodology/approach The extended model of being proposed in this paper is a form that combines the traditional topic modeling technique and the Word2Vec technique. The extended model only allocates main words to the extracted topics, but also generates discriminatory words between topics. In particular, Word2vec technique is applied in the process of extracting related words semantically for each discriminatory word. In the extended model, main words and discriminatory words with similar words semantically are used in the process of semantic classification and naming of extracted topics, so that the semantic classification and naming of topics can be more clearly performed. For case study, online reviews related with Udo in Tripadvisor web site were analyzed by applying the traditional topic modeling and the proposed extension model. In the process of semantic classification and naming of the extracted topics, the traditional topic modeling technique and the extended model were compared. Findings Since the extended model is a concept that utilizes additional information in the existing topic modeling information, it can be confirmed that it is more effective than the existing topic modeling in semantic division between topics and the process of assigning topic names.
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