Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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제42권6호
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pp.11-18
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2005
In this paper, English pronunciation system and the methods of its notations which is used in the internet web sites or in electronic English dictionaries are analyzed and new font table and its key layout are presented to input it efficiently. By using this method, English pronunciation can be inputted to the spreadsheets, databases and presentations as well as word-processors, and each application program's data can have compatibility. Furthermore, it can have compatibility within another type of computers and increase inputting speed. In the result of experiments, every data can have the compatibility in all of application programs and inputting speed is increased highly compare with using the pre-existing functions of word-processors.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제23권11호
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pp.193-201
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2018
In this paper, we extracted relevant patent data and conducted statistical analysis to understand the technical development trend related to Wireless Power Transfer (WPT) for Light Rail Transit (LRT). Recently, with the development of WPT technologies, the Light Rail Transit (LRT) industry is concentrating on applying WPT to the power supply system of trains because of their advantages compared wired counterpart, such as low maintenance cost and high stability. This technology is divided into three areas: wireless feeding and collecting technology, high-frequency power converter technology and orbital and infrastructure technology. From each specific area, key words in patent document were extracted by TF-IDF method and analyzed by social network. In the keyword network, core word of each specific technology were extracted according to their degree centrality. Then, the multi-word phrases were also built to represent the concept of core technologies. Finally, based on the analysis results, the development strategies for each specifics technical area of WPT in LRT filed will be provided.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권2호
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pp.41-49
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2011
This paper introduces a new search model which can retrieve information instantly and easily about a given search word on Internet and control search spaces diversely. In the existing web searches, because the user has to stop his work, run web browsers, connect to special internet sites, and type the search word by keyboard. it is a long way and not a simple way. Also the search result is too much. The user suffers difficulties of multiple searches for different categories such as dictionary, image, video clips, etc. The software implemented in this paper enables for the user to select search word simply at any documents on the screen and make search started by simply pressing CRTL key and left button of the mouse simultaneously. The software is a mash up style using the Open API which is provided by a web site and can be freely available in any other sites. By calling different Open APIs of several web sites, the mash-up software can integrate search functions of many different sites. We evaluate that the software implemented in this paper will be a good reference of mash-up as one with characteristics of easy and instant search, simple result, diversity of search category, and scalability of search functions.
As the value of the multimedia data is getting high, the study on the semantic recognition and retrieval about the multimedia information is strongly demanded. In this paper, we build the motion ontology and adopt it for representing the meaning of the moving objects in video data. By referencing the WordNet structure, we extend its semantic meaning based on the reclassification of motion verbs, which are used to represent the semantic meaning of moving objects. The represented information is receded in OWL/RDF(S). Here, we could expect the 'Is-A' and 'Equivalent' reasoning of the data as we use the ontologies. And the semantic representation about the moving objects is possible through the video annotation using ontology. And we tested the accuracy of the system comparing with the key-word based system. As a result, we could get the approximately 10% improvement of the system performance.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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제47권3호
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pp.343-361
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2013
We proposed and evaluated a tag semantic analysis method in which original tags are expanded and the semantic relations between original or expanded tags are used to extract key sentences from lecture speech transcripts. To do that, we first investigated how useful Flickr tag clusters and WordNet synonyms are for expanding tags and for detecting the semantic relations between tags. Then, to evaluate our proposed method, we compared it with a latent semantic analysis (LSA) method. As a result, we found that Flick tag clusters are more effective than WordNet synonyms and that the F measure mean (0.27) of the tag semantic analysis method is higher than that of LSA method (0.22).
Database Semantics (DBS) attempts to provide a comprehensive and integrated approach to human communication which seeks theory-implementation transparency. Two key components of DBS are Word bank as a data structure and left-Associative Grammar (LAG) as an algorithm. This study aims to provide a pilot implementation of Korean in DBS. First, it is shown how the three separate modules of grammar in DBS, namely, Hear, Think, and Speak, combine to form an integrated system that simulates a cognitive agent by making use of a simple Korean sentence as an example. Second, we provide a detailed analysis of the structure in Korean that is a characteristic of Korean involving numerals, classifiers, and nouns, thereby illustrating how DBS can be applied to Korean. We also discuss an issue raised in the literature concerning a problem that arises when we try to apply the LAG algorithm to the analysis of head-final language like Korean, and then discuss some possible solution to the problem.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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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.
This study investigates consumer experiences and word-of-mouth (WOM) intentions in luxury brand pop-up stores, including standalone and department store setups. Grounded in experience economy theory, this study examines the experiential elements based on the types of pop-up stores and the relationships among consumer experience, pop-up store image, and WOM intentions for each type. Data were collected from 300 visitors to luxury brand pop-up stores between January and July 2023 and analyzed using Smart PLS 4.0. The findings reveal several key insights. First, standalone pop-up stores offer educational and escapist experiences, while pop-ups within department stores have a single identified factor of consumer experience. Second, regardless of the store type, luxury pop-up store experiences significantly influence pop-up image perceptions. Third, luxury pop-up store image drives WOM intentions for both standalone and department store pop-ups. Notably, the unique image significantly impacts solely department store pop-ups and does not influence standalone pop-ups. Moreover, image perceptions in both pop-up store types do not significantly affect brand WOM intentions. Finally, WOM intentions for pop-up stores significantly influence WOM intentions for brands. This study contributes to the theoretical understanding of consumer experiences in luxury pop-up stores, providing practical insights for stakeholders in the luxury brand industry to enhance pop-up store image perceptions and WOM intentions.
Purpose - As recently social contributions of firms are positioned as key strategic actions, it is demanding to review the effects of social contributions on overall corporate management. The research aims to effects of social contributions on social values and word of mouth in firm level and product level. Further roles of consumer identification with firm and product eco-friendliness are also analyzed. Research design, data, and methodology - The paper conducted a survey in which two scenarios are used for manipulating the degree of corporate social contributions. The survey sample consist of 165 undergraduate and graduate students in a university, located in Seoul. For analyzing data, analysis of variance is applied, in conjunction with analysis of moderating effects, through version 23 of SPSS statistical package. Results - In the firm level, social contributions by firms have a positive effect on social values of firms. Consumer identification showed a moderating role in the effect. Social value of the firm with passive social contribution perceived by respondents with a high degree of identification was higher than social value of the firm with active social contribution perceived by respondents with a low degree of identification. Corporate social value has positive effect on word-of-mouth of firms. In the product level, social contributions by firms has a positive effect on social values of product. Product eco-friendliness showed a moderating role in the effect. For eco-friendly product, social values are higher in the firm with active social contributions than in the firm with passive social contributions. However, for non eco-friendly product, the difference in social values between the two firms does not exist. Product social values has positive effect on intention for WOM of products. WOM of eco-friendly products with low social value showed no difference with WOM of non eco-friendly products with high social value. Conclusions - These results imply that firms should enhance consumer identification with firm in making social contributions for optimizing corporate social value and enhancing word-of-mouth(WOM). Managerial implications of the results suggest it would be more effective to improve social value of product by active social contributions for increasing word-of-mouth(WOM) of product.
The purpose of this study is to provide informations about cause of failures when students solve word problems by analyzing what errors students made in solving word problems and types of error and features of error according to problem solving strategy. The results of this study can be summarized as follows: First, $5^{th}$ grade students preferred the expressions, estimate and verify, finding rules in order when solving word problems. But the majority of students couldn't use simplifying. Second, the types of error encountered according to the problem solving strategy on problem based learning are as follows; In the case of 'expression', the most common error when using expression was the error of question understanding. The second most common was the error of concept principle, followed by the error of solving procedure. In 'estimate and verify' strategy, there was a low proportion of errors and students understood estimate and verify well. When students use 'drawing diagram', they made errors because they misunderstood the problems, made mistakes in calculations and in transforming key-words of data into expressions. In 'making table' strategy, there were a lot of errors in question understanding because students misunderstood the relationship between information. Finally, we suggest that problem solving ability can be developed through an analysis of error types according to the problem strategy and a correct teaching about these error types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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