Since the late 20C, the development of informative electronic technology has expanded human beings' spatial recognition from three-dimension into multi-dimension. Also space has formed mutual organic relation with the human being, since they started having the image responding ability of experience and recognition. The mutual organic relation has appeared in exhibition space aggressively introduced informative electronic technology from existing physical space. Therefore, m carried out a compartive study into the status of exhibition facilities and the form of interaction focusing on exhibition facilities as a medium of interaction between information and users in experiential exhibition space to which informative electronic technology had been introduced. The ultimate purpose of the study was that the phenomena, which had been anticipated from happenings in mutual organic relation between human beings and space, was reflected on space as a place of various communication activities. Hereafter, researches and studies on further exhibition should be continued to clarify the mutual relationship between exhibition space and user trends not only through exhibition space but also through the study of user trends that are changing everyday.
The purpose of this study is to analyze the trends of 'traditional' terminology in Korea. We focus on an empirical investigation of how media reports are conveying 'tradition' terminology in our society by applying text mining and social network analysis techniques. The analysis covered 2,481,143 news articles related to 'tradition' terminology that appeared in the media since the 1920's. In this research, frequency analysis, association analysis and social network analysis were used on articles related to 'tradition' terminology from 1920 to 2017 by decade. By applying these data science techniques, we can grasp the meaning of social culture phenomenon related 'tradition' with objective and value-neutral position and understand the social symbolism which contains the tradition of the times.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.1
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pp.231-238
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2021
In this paper, we suggest a method of analysis for daily food delivery & consumption trends through big data of the post-Covid-19 era. Through analysis of big data and the database system, four analyzed factors, excluding weather, was proved to have significant correlation with delivery sales for 'Baedarui Minjok' of a catering delivery application. The research found that KBS, MBC and SBS Media showed remarkable results in food delivery & consumption sales soaring up to about 60 percent increase on the day after the Covid-19 related new article was issued. In addition, it proved that mobile media and web surfing were the main factors in increasing sales of food delivery & consumption applications, suggesting that viral marketing and emotional analysis by crawling data from SNS used by Millennials might be an important factor in sales growth. It can contribute the companies in the economic recession era to survive by providing the method for analyzing the big data and increasing their sales.
With the rise of the metaverse industry worldwide, relevant national strategies and nurturing systems have been prepared in Korea. As the complexity of policies increases, the importance of establishing data-based policymkaing is growing, and studies diagnosing national R&D trends in the metaverse field are still lacking. Therefore, this paper collected NTIS national R&D information for 9,651 R&D projects promoted from 2002 to 2020. And this study looked at the current status and identified major topics based on the topic modeling, and considered time-series changes in the topics. Eleven major topics of R&D tasks in the metaverse field were derived, hot topics were service/content/platform development and medical/surgical fields of application fields, and cold topics were urban/environment/spatial information fields. Strategic R&D Management, metaverse-related laws, and institutional studies were proposed as policy directions.
Purpose: This study identified words closely associated with the keyword "dietary supplement" (DS) using big data in Korean social media and investigated consumer perceptions and trends related to DSs before (2019) and after the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic (2021). Methods: A total of 37,313 keywords were found for the 2019 period, and 35,336 keywords were found for the 2021 period using blogs and cafes on Daum and Naver. Results were derived by text mining, semantic networking, network visualization analysis, and sentiment analysis. Results: The DS-related keywords that frequently appeared before and after COVID-19 were "recommend", "vitamin", "health", "children", "multiple", and "lactobacillus". "Calcium", "lutein", "skin", and "immunity" also had high frequency-inverse document frequency (TF-IDF) values. These keywords imply a keen interest in DSs among Korean consumers. Big data results also reflected social phenomena related to DSs; for example, "baby" and "pregnant woman" had lower TD-IDF values after the pandemic, suggesting lower marriage and birth rates but higher values for "joint", indicating reduced physical activity. A network centered on vitamins and health care was produced by semantic network analysis in 2019. In 2021, values were highest for deficiency and need, indicating that individuals were searching for DSs after the COVID-19 pandemic due to a lack an awareness of the need for adequate nutrient intake. Before the pandemic, DSs and vitamins were associated with healthcare and life cycle-related topics, such as pregnancy, but after the COVID-19 pandemic, consumer interests changed to disease prevention and treatment. Conclusion: This study provides meaningful clues regarding consumer perceptions and trends related to DSs before and after the COVID-19 pandemic and fundamental data on the effect of the pandemic on consumer interest in dietary supplements.
As the COVID-19 pandemic and the development of IT technology have led to the gradual popularization of remote and telecommuting, cloud computing technology is advancing, and cyber attack techniques are becoming more sophisticated and advanced. In response to these trends, companies are increasingly moving away from traditional perimeter-based security and adopting Zero Trust to strengthen their security. Zero Trust, based on the core principle of doubting and not trusting everything, identifies all traffic and grants access permissions through a strict authentication process to enhance security. In this paper, we analyze the background of Zero Trust adoption and the adoption policies and trends of countries that are proactively promoting its implementation. Additionally, we propose necessary efforts from governments and organizations to strengthen corporate security and considerations for companies when applying Zero Trust.
The development of environmentally friendly products and services has become a trend, and the development and utilization of eco-friendly textiles with economic value is gaining attention as a new business model. Analyzing and identifying trends and developments in eco-friendly textiles can provide important information and insights for various stakeholders such as companies, governments, and consumers to help them achieve sustainable growth. For this study, we collected and analyzed data from newspaper articles mainly covering the textile and fashion sector from 2000 to June 2023. A total of 12,331 articles containing the keyword 'eco-friendly textiles' were collected, and after performing morphological analysis on the extracted data, Latent Dirichlet Allocation and Dynamic Topic Modeling analysis were performed to identify topics by year. The results of the study are expected to provide strategic guidance and insights for the sustainable development of the textile industry, thereby helping to promote the research, development, and commercialization of eco-friendly textiles.
Recently, large-scale artificial intelligence (AI) such as ChatGPT have been developed, and as AI is used across various industrial fields, attention is focused on AI chips (semiconductors). AI chips refer to chips designed for calculations for AI algorithms, and many companies at domestic and abroad, such as NVIDIA, Tesla, and ETRI, are developing AI chips. In this paper, we survey research trends on nine types of AI chips. Currently, many attempts have been made to improve the computational performance of most AI chips, and semiconductors for specific purposes are also being designed. In order to compare various AI semiconductors, each chip is analyzed in terms of operation unit, speed, power, and energy efficiency. We introduce currently existing optimization methodologies for AI computation. Based on this, future research directions for AI semiconductors are presented in this paper.
This study observes reporters' awareness on the use of social media and their Core Values by using the Theory of Means-End Chain and drawing conclusions from a Hierarchical Value Map (HVM). In order to analyze reporters' knowledge and awareness on the use of social media via the laddering method, in-depth interviews of 46 reporters were conducted. The study showed that reporters consider sense of kinship, well-balanced understanding, and the desire for knowledge to be important Core Values. The results revealed that the convenience in interpersonal communication, development of intimacy in relationships, entertainment and affection, curiosity, the reduction in the cost of the acquisition of information, understanding of trends in issues, a peek into new information and the maintenance of interests, psychological dependability, and quick updates on information items are considered important Consequences of social media. In the Attributes level, the ability to write postings and links on Facebook and readability and 'follow' and 'mention' features on Twitter were confirmed to be important items in social media. The findings infer that reporters that make use of social media use Twitter and Facebook to build a sense of kinship with other users and gain well-balanced understanding by accessing a lot of information through social media. While this study examined the level of reporters' familiarity with the use of social media via the laddering method, the results cannot be seen as a generalization, as the interviewees were reporters from only the major news organizations.
This research was conducted to determine physical properties of four root media, peatmoss + vermiculite (1:1, v/v; PV), peatmoss + composted rice hall (1:1, PR), peatmoss + composted saw-dust (1:1 : PS) and peatmoss + composted pine bark (1:1 PB), as influenced by incorporation rate of Stock-sorb C (STSB). Each root medium containing STSB was packed in 22 cm diameter plastic pot and the physical properties were determined at 5 weeks after packing. As incorporation rate of STSB were elevated, total porosity increased in PV, PS and PB media with statistical differences at $5{\%}$ level. Those also resulted in increase of container capacity in PS and PB media, but statistical differences were not observed in PV and PR media. Elevated incorporation rate of STSB in PV, PS and PB media resulted in increase of air space with statistical differences. Trends in air space of the three root media showed a linear as well as quadratic responses to STSB contents of media. As incorporation rate of STSB increased, more water was retained in four root media at the soil moisture tension of 4.90 kPa, 9.81 kPa, 29.4 kPa and 1.5 MPa. The amount of water retained in PS medium was the highest at the moisture tension at 29.4 kPa and 1.5 MPa followed by PB, PR and PV medium. These results indicated that elevation of incorporation rate of STSB to various root media increased moisture retention capacity, but did not increase the available water holding capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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