Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.72-74
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2022
The National Science and Technology Knowledge Information Service (NTIS) provides information on national R&D projects. Project information consists of meta-information such as 'project name', 'project performance institution', 'research manager name', and text explaining projects such as 'research goal', 'research content', and 'expected effect'. There is a problem that it takes a lot of time to find the desired project information by checking all of the "research goals" or "research contents" in the list of results of searching for 1 million project information. To solve this problem, this paper proposes a project information summary system that summarizes the parts consisting of long texts within the national R&D project information. By analyzing the linguistic characteristics of the Korean language, a preprocessor was built and a project information summary model based on natural language processing technology was developed to process preprocessed text information. Through this, project information composed of long sentences is provided in a compressed and summarized form, which will help users to easily and quickly infer the overall content with the summary information alone.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.31
no.1
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pp.113-122
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2024
This comprehensive study delves into the analysis of user review data across various metaverse platforms, employing advanced text mining techniques such as TF-IDF and Word2Vec to gain insights into user perceptions. The primary objective is to uncover the factors that contribute to user satisfaction and dissatisfaction, thereby providing a nuanced understanding of user experiences in the metaverse. Through TF-IDF analysis, the research identifies key words and phrases frequently mentioned in user reviews, highlighting aspects that resonate positively with users, such as the ability to engage in creative activities and social interactions within these virtual environments. Word2Vec analysis further enriches this understanding by revealing the contextual relationships between words, offering a deeper insight into user sentiments and the specific features that enhance their engagement with the platforms. A significant finding of this study is the identification of common grievances among users, particularly related to the processes of refunds and login, which point to broader issues within payment systems and user interface designs across platforms. These insights are critical for developers and operators of metaverse platforms, suggesting a focused approach towards enhancing user experiences by amplifying positive aspects. The research underscores the importance of continuous improvement in user interface design and the transparency of payment systems to foster a loyal user base. By providing a comprehensive analysis of user reviews, this study offers valuable guidance for the strategic development and optimization of metaverse platforms, ensuring they remain responsive to user needs and continue to evolve as vibrant, engaging virtual environments.
Seung Gyeom Kim;Ha Ram Kang;Tae Hun Kim;Jun Hyeok Lee;Won Joo Lee
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.8
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pp.77-84
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2024
In this paper, we design and implement an online exhibition application based on an Android platform that can showcase the artistic works of disabled artists. This application considers user convenience for disabled artists, particularly providing STT(Speech-to-Text) and TTS(Text-to-Speech) features for visually and hearing impaired individuals. Additionally, for the exhibition of works by disabled artists, the application implements disability certification during registration using disability certificates and registration numbers, ensuring that only authenticated disabled artists can exhibit their works. The database storing personal information of disabled artists and information about art pieces is implemented using MySQL. The server module utilizes RestAPI to transmit data in Json format. To address the large data size of art piece information, it is stored using Firebase Storage, eliminating data size limitations on the server. This application can alleviate issues such as a lack of exhibition space for disabled artists and a lack of communication with the general public.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.311-321
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2024
This study comprehensively analyzed the perceptions of Chinese consumers who have and have not purchased Samsung smartphones, based on data from the social media platform Weibo. Various big data analysis techniques were used, including text mining, frequency analysis, centrality analysis, semantic network analysis, and CONCOR analysis. The results indicate that positive perceptions of Samsung smartphones include aspects such as design aesthetics, camera functionality, AI features, screen quality, specifications, and performance, and their status as a premium brand. On the other hand, negative perceptions include issues with pricing, a yellow tint in photos, slow charging speeds, and safety concerns. These findings will provide a crucial basis for making significant improvements in Samsung's market strategy in China.
Multi-modal generation is the process of generating results based on a variety of information, such as text, images, and audio. With the rapid development of AI technology, there is a growing number of multi-modal based systems that synthesize different types of data to produce results. In this paper, we present an AI system that uses speech and text recognition to describe a person and generate a montage image. While the existing montage generation technology is based on the appearance of Westerners, the montage generation system developed in this paper learns a model based on Korean facial features. Therefore, it is possible to create more accurate and effective Korean montage images based on multi-modal voice and text specific to Korean. Since the developed montage generation app can be utilized as a draft montage, it can dramatically reduce the manual labor of existing montage production personnel. For this purpose, we utilized persona-based virtual person montage data provided by the AI-Hub of the National Information Society Agency. AI-Hub is an AI integration platform aimed at providing a one-stop service by building artificial intelligence learning data necessary for the development of AI technology and services. The image generation system was implemented using VQGAN, a deep learning model used to generate high-resolution images, and the KoDALLE model, a Korean-based image generation model. It can be confirmed that the learned AI model creates a montage image of a face that is very similar to what was described using voice and text. To verify the practicality of the developed montage generation app, 10 testers used it and more than 70% responded that they were satisfied. The montage generator can be used in various fields, such as criminal detection, to describe and image facial features.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.1
s.63
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pp.251-271
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2007
This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps In general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.32
no.1
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pp.1-9
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2014
The purpose of this study was to identify the landscape characteristics of Youngnam-Lu by performing text analysis of related Korean poems over 600 years. A total of 354 poems were quantitatively analyzed for keywords and terms in particular categories such as nature. As a subsidiary analysis, topographic map was examined using CAD along with analysis of antique maps. Of the 354 poems reviewed, keywords frequently used are: 'Scenic sites'- 56 times, 'Long river' (長江) and 'Long stretched forest'(長林) - 39 times each, 'Superb scenery'- 31 times, 'Large field scenery'- 19 times, and 'Thousand-layered mountain view' - 14 times. In total, these keywords occurred 159 times in 44.9 % of these poems.1) The words used frequently in these poems, especially for those fall under category of nature, can be scored into different subcategories such as natural phenomena and geographical features. Occurrences of terms in each subcategory were main criteria for the analysis and the following is a list of subcategories with frequency in descending order: Natural phenomena (44%), geographical features (33%), plants (14%), and animals (9%). Among natural phenomena, phenomena related to sky were most frequent, 41 times, which might be due to superb sky view from Youngnam-Lu. Also geographical features of Youngnam-Lu were reflected in these poems, and the most prominent features were 'flow of the river' and 'Sand island' located in the Milyang River. These poems contained fairly large number of terms related to musical instruments (8%) which suggest that Young-Nam-Lu as a place where various musical instruments performances were held.
In this study, elementary students' science communication competence was investigated based on the grammatical features expressed in their language-use in classroom discourse and science writings. The classes were designed to integrate the evidence-based reasoning framework and traditional learning cycle and were conducted on fifth graders in an elementary school. Eight elementary students' discourse data and writings were analyzed using lexico-grammatical resource analysis, which examined the discourse text's content and logical relations. The results revealed that the student language used in analyzing data, interpreting evidence, or constructing explanations did not precisely conform to the grammatical features in science language use. However, they provided examples of grammatical metaphors by nominalizing observed events in the classroom discourses and those of causal relations in their writings. Thus, elementary students can use science language grammatically from science language-use experiences through listening to a teacher's instructional discourses or recognizing the grammatical structures of science texts in workbooks. The opportunities in which elementary students experience the language-use model in science learning need to be offered to understand the appropriate language use in the epistemic context of evidence-based reasoning and learn literacy skills in science.
In this paper, we propose a sound event detection method using a multi-channel multi-scale neural networks for sound sensing home monitoring for the hearing impaired. In the proposed system, two channels with high signal quality are selected from several wireless microphone sensors in home. The three features (time difference of arrival, pitch range, and outputs obtained by applying multi-scale convolutional neural network to log mel spectrogram) extracted from the sensor signals are applied to a classifier based on a bidirectional gated recurrent neural network to further improve the performance of sound event detection. The detected sound event result is converted into text along with the sensor position of the selected channel and provided to the hearing impaired. The experimental results show that the sound event detection method of the proposed system is superior to the existing method and can effectively deliver sound information to the hearing impaired.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.6
no.1
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pp.64-74
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2002
The purpose of this paper is to review the importance of situated cognition and the features of MOO(Multi-user Object Oriented)environments for effective foreign language learning. Learning foreign languages is beyond simply recalling for the vocabularies or expression usages of targeted languages. As much the same as children naturally acquire their mother languages among active and social interactions with other surrounding people, foreign languages should be told in the circumstances and contexts for authentic applications of foreign languages. The MOO, one of the virtual realities with spatial metaphors on the text basis, has been gaining high attentions from educational fields, thanks to the strong functions of social contexts and learner interactions. This paper approaches the features of MOO as foreign language learning environments, in terms of activity, context and interaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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