This study analyzed the international trends of research concerning artificial intelligence in education by examining 352 papers recently published in the International Journal of Artificial Intelligence in Education(IJAIED) with the topic modeling method. The IJAIED is the official, SCOPUS-indexed journal of the International AIED Society. The analysis revealed that international AIED research trends could be categorized into eight topics with topics such as analyzing student behavior model in learning systems and designing feedback to student solutions being increased over time, whereas research focusing on data handling methods was decreased over time. Based on the findings implications and suggestions for the research and development of the applications of AIED were provided.
This study explores research topics related to dance performances published in Korea based on big data and examines research trends that change according to the trend of the times. The results derived from topic modeling analysis are as follows. (1) Six major topics were derived: a study on marketing strategies and development plans for dance performances, (2) a study on the re-watching factors of dance performance space and performance satisfaction, (3) a study on the popularity and contribution of dance performances in the stage environment, (4) a study on the current status of dance performances and the convergence of dance group operations, (5) a study on the definition of dance performances using various social media, and (6) a study on the direction and development of technology-applied dance performance contents. Accordingly, research trends and topics related to dance, including dance performances, social changes, key keywords of researchers' change interests were extracted, and keywords were compared and analyzed to present academic changes and countermeasures. Accordingly, the need for research to apply new technologies was emphasized as it diversified and fused.
New platform governments will play a role to pull intelligent information technology to drive new ecological government innovation and sustainable development in which the government and people work together. On this, in order to establish the platform of the platform government, we will look at recent research trends and lay the foundation for future policy directions and research bases. using Text Mining method, and went through Topic modeling for the collected text data and network analysis was conducted. According to the result, based on latent topic, the stronger the connection center, the weaker the relationship. Through this study, we hope that discussions will take place in a variety of ways to improve the understanding of the supply and demand approach of Korea's platform government and implement appropriate change management methods such as service public base and service provision in accordance with the value and potential topics of platform government.
In the process of submitting a manuscript to a journal in order to present the results of the research at the research institution, researchers often proofread the manuscript because it can manuscripts to communicate the results more effectively. Currently, most of the manuscript proofreading companies use the manual proofreader assignment method according to the subjective judgment of the matching manager. Therefore, in this paper, we propose a topic-based proofreader matching method for effective proofreading results. The proposed method is categorized into two steps. First, a topic modeling is performed by using Latent Dirichlet Allocation. In this process, the frequency of each document constituting the representative document of a user is determined according to the importance of the document. Second, the user similarity is calculated based on the cosine similarity method. In addition, we confirmed through experiments by using real-world dataset. The performance of the proposed method is superior to the comparative method, and the validity of the matching results was verified using qualitative evaluation.
Industrial convergence is manifested in various forms by various drivers, and understanding and categorizing the direction of convergence according to the factors in which the convergence occurs is an essential requirement for the establishment of a company's customized convergence strategy and the government's corporate support policy. In this study, the type of convergence is analyzed from the perspective of knowledge flow between heterogeneous technologies, and for this purpose, the result of topic modeling of the text information of the patent and the citation information of the corresponding patent allocated for each topic are used. The methodology presented through case studies in the medical device field is verified. Through the proposed methodology, companies can predict the flow of convergence and use it as decision-making data to create new business opportunities. It is expected that the government and research institutions will be usefully used as basic data for policy preparation.
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.763-778
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2022
In this study we aim to identify the core technologies that play central roles along with the peripheral technologies that contribute to the technology convergence in digital healthcare. A total of 376 korean-patents related to healthcare were gathered from 2011 to 2020, and a topic modeling technique and a network analysis were conducted on the collected data. Six major topics were derived through the topic modeling procedure which are "data collection", "signal measurement", "health management", "data transmission", "diagnostic treatment", and "measurement device". Each of the six topics were analyzed to depict relations among technologies, specify the convergence characteristics, and identify the core-technology through centrality analysis. The study illustrates the present status of digital healthcare technology development and the technological convergence in South Korea and is anticipated to help establish policies to foster healthcare industry.
Objective: The purpose of this study was to understand the research trends of inclusive child-care for young children with disabilities and suggest some implications for future research on inclusive child-care. Methods: There were a total 330 previous research papers about child-care inclusion, which means the practice of educating and caring for children aged 0 to 5 years old with disabilities alongside their typically developing peers at child-care centers. The studies were analyzed in terms of main research topic, subject, and research methods. Results: The major results of this study were as follow. First, a quantitative increase of the research since 2003 and a sharp increase of total research in this area since 2006 were found. Second, as a result of the main topic analysis, recognition and attitude research was the most frequently conducted, followed by the research about child-care programs, teacher and family support, and the effect of inclusive child-care. Third, more than half of the researches were done by teachers. Lastly, quantitative research methods were mainly used. Conclusion/Implications: Based on these findings, this study suggested to extend the research on inclusive child-care effect, intervention programs, non-disabled children, infants, and qualitative research.
Recently, under the pressure of national necessity, the national S&T information system(NTIS) for collecting, managing and distributing various R&D information is under discussion. The close inter-connections and cooperations among elements in R&D process, activity, information and data levels are the basis of national S&T information system. In this paper, we propose a cross reference model of R&D information. The proposed model includes research project, person and output information which are essential in the R&D activities. By using the proposed model, a cross navigating and referencing among R&D information is possible. And various queries on the models from various viewpoints are also possible. XML Topic Map, ISO13250 Standard, is used for development of the proposed model. The efficiencies and further practical usages of proposed model are discussed by demonstrating the proposed model with an example.
Park, Sun;Kim, Kyung-Jun;Lee, Jin-Seok;Lee, Seong-Ro
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.5
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pp.30-38
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2011
This paper proposes a new enhancing document clustering method using a synonym of cluster topic and the similarity. The proposed method can well represent the inherent structure of document cluster set by means of selecting terms of cluster topic based on the semantic features by NMF. It can solve the problem of "bags of words" by using of expanding the terms of cluster topics which uses the synonyms of WordNet. Also, it can improve the quality of document clustering which uses the cosine similarity between the expanded cluster topic terms and document set to well cluster document with respect to the appropriation cluster. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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