Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.3
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pp.333-349
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2015
This study examined the application of the FRBR model to newspapers and news articles. In order to meet the purpose that was mentioned above, we analyzed data items based on the level of newspapers and articles and discussed how the FRBR model may be applied. In terms of the level of a newspaper, each of newspapers, morning/evening paper, issue and edition are regarded as an individual work, and the relationship among them are considered to be the 'whole-part relationship'. Each article on the level of article basis was considered to be a work and was in a relationship of 'whole-part relationship' with the edition of each level of newspapers. Newspaper articles can be represented as texts, photographs, graphics, and tables, etc., and regarded as an individual work. Each work can be a part of the article on a newspaper or can be an independent article itself. Moreover, a uniform heading of each boxed article and running story is included in the work of each article and is forming a 'whole-part relationship'. Because of the changes of the newspaper name, the uniform title of each name regarded as a single binding. It is called the superwork and it is forming 'whole-part relationship' with each name.
Purpose: In 2020, the franchise industry accomplished a significant growth compared to the previous year, as the number of franchise companies increased by 9.0% while the number of franchise brands increased by 12.5%. Despite growth in size, the Korean franchise industry underwent many negative incidents, such as franchise ownership sales to private equity funds, that led to deterioration of businesses. From this point of view, this study aims to make various proposals to help policy makers develop franchise industry policies by analyzing trends of the current and previous presidential administrations' franchise policies and regulations using newspaper articles. Research design, data and methodology: A total of 7,439 articles registered in Naver API from February 25, 2013 to November 29, 2021 were extracted. Among them, 34 unrelated video articles were deleted, and a total of 7,405 articles from both administrations were used for analysis. The R package was used for word frequency analysis, word clouding, word correlation analysis, and LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling. Results: The keyword frequency analysis shows that the most frequently mentioned keywords during the previous administration include 'no-brand', 'major company', 'bill', 'business field', and 'SMEs', and those mentioned during the current administration include 'industry' and 'policy'. As a result of LDA topic modeling, 9 topics such as 'global startups' and 'job creation' from the previous administration, and 10 topics such as 'franchise business' and 'distribution industry' from the current administration were derived. The results of LDAvis showed that the previous administration operated a policy based on mutual growth of large and small businesses rather than hostile regulations in the franchise business, whereas the current administration extended the regulation related to franchise business to the employment sector. Conclusions: The analysis of past two administrations' franchise policy, it can be suggested that franchisors and franchisees may complement each other in developing the Fair Transactions in Franchise Business Act and achieving balanced growth. Moreover, political support is needed for sound development of franchisors. Limitations and future research suggestions are presented at the end of this study.
This paper presents ETRI broadcast news speech recognition system. There are two major issues on the broadcast news speech recognition: 1) real-time processing and 2) out-of-vocabulary handling. For real-time processing, we devised the dual decoder architecture. The input speech signal is segmented based on the long-pause between utterances, and each decoder processes the speech segment alternatively. One decoder can start to recognize the current speech segment without waiting for the other decoder to recognize the previous speech segment completely. Thus, the processing delay is not accumulated. For out-of-vocabulary handling, we updated both the vocabulary and the language model, based on the recent news articles on the internet. By updating the language model as well as the vocabulary, we can improve the performance up to 17.2% ERR.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.3
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pp.7-36
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2019
In this study, quantitative and content analysis was conducted on 37,818 news articles that were reported on the subject of 'library' for 29 years from 1990 to 2018 in order to analyze the tendency of media coverage about 'library'. First, the quantitative change in media coverage was analyzed according to the criteria by time, subject and media type. In addition, keyword frequency analysis and semantic network analysis were conducted to analyze the trends of the contents of the press and the frames inherent in the press. The results showed that the media showed a major interest in the library's informational, educational, and cultural functions, and the trend of the subject's interest was generally consistent with that of the library community, except for the issue of librarianship. Lastly, the main attitudes that the media take toward the reporting of library articles were the reporting and advertising functions.
Drones are being spreaded for the purposes such as construction, logistics, scientific research, recording, toy and so on. However, anti-drone related technologies which make the opposite drones neutralized are also widely being researched and developed because some drones are being used for crime or terror. The range of anti-drone related technologies can be divided into detection, identification and neutralization. The drone neutralization methods are divided into Soft-kill one which blocks the detected drones using jamming and Hard-kill one which destroys the detected ones physically. In this paper, Google and Naver domestic news articles related to anti-drone were gathered. Analyzing the domestic news articles, 8 of related technologies using RF, GNSS, Radar and so on were found. Regarding as this, the general features and usage status of those technologies were described and those on anti-drone for each company and agency were gathered and analyzed.
This study was done to analyze the contents of food and nutrition information in daily newspapers. Articles in four newspapers(Chosun, Donga, Hankook, Joongang Ilbo) published during November 2003 to April 2004 were monitored. In analysis, 216 articles were used. Classifying the articles by topics, cuisine/cooking $(19.4\%)$ and food/ nutrition related to diseases $(18.1\%)$ were most common. Articles regarding food sanitation or safety, obesity and diet accounted for $12.5\%$, respectively. Other topics in articles included food culture$(11.1\%)$, balanced meals/eating habits $(10.6\%)$ and functional foods $(7.9\%)$. About $77\%$ of articles were written for unspecified persons. Regarding the types of articles, news articles made up $44\%$ of monitored articles, followed by feature articles $(14.8\%)$, advertisement by articles $(12.9\%)$, serials by professionals $(11.6\%)$, and information of daily life $(8.8\%)$. Nineteen percent of articles did not have specific sources, while $20.8\%$ were based on interviews with professionals. Other sources of articles included research reports $(14.8\%)$, field reports $(12.1\%)$ and literature $(8.8\%)$. Contents analysis showed that four-fifth of articles were evaluated as 'contents and titles are consistent', 'not difficult to understand', 'contents are not exaggerated', and 'information is not overgeneralized'. Seventy-one percent of articles were evaluated positively on increasing awareness regarding food/nutrition, while $56.5\%$ were evaluated as providing practical information. The major problems in articles were 'intentional or indirect advertisements of specific items/companies' ($74.6\%$ of articles applicable), 'lacking in scientific basis/explanation' $(65.3\%)$, 'presenting unbalanced information due to focusing on specific area' $(46.7\%)$, 'unclearness of contents' $(38.4\%)$, and 'lacking in explanation of technical terms' $(35.2\%)$. To provide reliable information, stating the sources of articles clearly and supplementing the articles with scientific basis and balanced information on specific topics are needed. It is also necessary to explain the contents and technical terms clearly and to reduce the contents of intentional, indirect advertisement in nutrition-related articles.
This study investigates the number of news and correlated keywords concerning to Korean Wireless Emergency Alert(KWEA). The news was collected using BIGKinds, a news big data system provided by the Korea Press Foundation. When analyzing the annual published news articles, we investigated the frequency of the news grouped by disaster types, and the frequency of the news distinguishing between the earthquake and non-earthquake disasters, and finally the frequency of correlated keywords concerning to the disasters. We found that the KWEA news totaled 182 in 2016 due to the unprecedented powerful KyongJu earthquake, an increase of 20 times over the previous year. Ever since 2016, the news about the KWEA continued to hit high figures consistently. After the peak in KyongJu earthquake in 2016, the proportion of non-earthquakes had also increased in 2017 and 2018. Next, the keyword correlation analysis showed that the KWEA news gave major coverage to the following entities: The Ministry of the Interior and Safety which operates the KWEA, Korea Meteorological Administration, and the general public.
Park, Daemin;Kim, Gi-Nam;Kang, Nam-Yong;Suh, Bongwon;Ha, Hyo-Ji;On, Byung-Won
Journal of the HCI Society of Korea
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v.9
no.2
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pp.5-12
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2014
There was widespread criticism of the online news services due to their bias toward sensational and soft news. Thus, news services based on journalist values are socially requested. News source network analysis(NSNA), an algorithm to cluster and weight news sources, quotes, and articles, is suggested as a method to emphasize on journalist values like facts, variety, depth, and criticism in the previous study. This study suggests 'News Sources' as a visualization tool of NSNA. 'News Sources' shows news as bar graphs, weighted by facts and criticism, and arranged by organizations and subjects. This study designed a beta version using KINDS, a news archive of Korean Press Foundation.
In this study, we investigate the science and mathematics articles in Hansungsunbo and Hansungjubo which are the first modernistic newspapers in Korea. Hansungsunbo was published from October 31, 1883 to December 4, 1884 and Hansungjubo was issued from January 25, 1886 to July, 1888. While these papers were published, Korea had concluded a treaty with America(1882), England(1883), Germany(1883), Russia, and France(1884). Therefore, Korea had a lot of problems with commercial relations, the civilization and enlightenment of the Korean society. In this situation, some leaders who had the enlightenment thought published these two papers in order to inform the Korean people of the worldwide news on the politics, economy, history, science and technology, and so on. In this paper, we bring up the title and the contents on the science articles and the mathematics test problems of 'Dongmoonguan' and 'Chunjinmoobi School'.
Purpose: A significant amount of public opinion about nurse bullying is expressed on the internet. The purpose of this study was to analyze the linkage structures among words extracted from comments on internet articles related to nurse workplace bullying using semantic network analysis. Methods: From February 2018 to April 2019, comments made on news articles posted to the Daum and Naver web portal containing keywords such as "nurse", "Taeum", and "bullying" were collected using a web crawler written in Python. A morphological analysis performed with Open Korean Text in KoNLPy generated 54 major nodes. The frequencies, eigenvector centralities, and betweenness centralities of the 54 nodes were calculated and semantic networks were visualized using the UCINET and NetDraw programs. Convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis was performed to identify structural equivalence. Results: This paper presents results about March 2018 and January 2019 because these months had highest number of articles. Of the 54 major nodes, "nurse", "hospital", "patient", and "physician" were the most frequent and had the highest eigenvector and betweenness centralities. The CONCOR analysis identified work environment, nurse, gender, and military clusters. Conclusion: This study structurally explored public opinion about nurse bullying through semantic network analysis. It is suggested that various studies on nursing phenomena will be conducted using social network analysis.
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