Purpose The traditional topic modeling technique makes it difficult to distinguish the semantic of topics because the key words assigned to each topic would be also assigned to other topics. This problem could become severe when the number of online reviews are small. In this paper, the extended model of topic modeling technique that can be used for analyzing a small amount of online reviews is proposed. Design/methodology/approach The extended model of being proposed in this paper is a form that combines the traditional topic modeling technique and the Word2Vec technique. The extended model only allocates main words to the extracted topics, but also generates discriminatory words between topics. In particular, Word2vec technique is applied in the process of extracting related words semantically for each discriminatory word. In the extended model, main words and discriminatory words with similar words semantically are used in the process of semantic classification and naming of extracted topics, so that the semantic classification and naming of topics can be more clearly performed. For case study, online reviews related with Udo in Tripadvisor web site were analyzed by applying the traditional topic modeling and the proposed extension model. In the process of semantic classification and naming of the extracted topics, the traditional topic modeling technique and the extended model were compared. Findings Since the extended model is a concept that utilizes additional information in the existing topic modeling information, it can be confirmed that it is more effective than the existing topic modeling in semantic division between topics and the process of assigning topic names.
This study aimed to understand the effect of the characteristics of the influencer of public officials and the characteristics of internet live broadcasting in China on the brand image of local agricultural products, purchase intention, and word-of-mouth intention. A survey was administered to Chinese consumers who had purchased local agricultural products after watching live broadcasts on the internet by influencers of government officials. A total of 317 questionnaires were collected and the data were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 28.0. The key results were as follows. First, regarding the characteristics of the influencer of public officials, reliability, attractiveness, and expertise had a positive effect on the brand image of local agricultural products. Second, among the characteristics of internet live broadcasting, interaction and information had a positive effect on the brand image of local agricultural products, but entertainment did not. Third, the brand image of local agricultural products had a positive effect on purchase intention and word-of-mouth intention. Finally, the mediating effect of local agricultural brand image was evident in the reliability, attractiveness, and expertise characteristics of the influencer of public officials and purchase intention and word-of-mouth intention. Finally, the mediating effect of local agricultural brand image was evident in the interaction and information characteristics of internet live broadcasting and purchase intention and word-of-mouth intention.
본 연구는 콘텐츠산업정책을 포괄하는 문화정책에 대한 학술적 연구의 동향을 알고자 언어네트워크분석을 통해 국내의 가장 대표적인 문화정책 분야 전문학술지인 '문화정책논총'에 수록된 186편의 논문 주제어 832개를 대상으로 분석을 시도하였다. 시간적 범위는 한국연구재단 한국학술지인용색인 홈페이지(www.kci.go.kr)에 수록되어 있는 2008년 10월부터 2017년 1월까지로 하였다. 언어네트워크 분석은 주제어 빈도수, 밀도분석과 중심성을 지표로 분석하였으며, 이를 바탕으로 Netdraw 프로그램에 의한 시각화를 시도하였다. 언어네트워크분석 결과 가장 많은 빈도수를 기록한 주제어는 '문화'였고, '문화정책/행정', '문화산업/문화콘텐츠', '정책'이 최다의 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 빈도수가 높은 '문화정책/행정'과 '문화산업/문화콘텐츠'는 대부분의 중심성에서 우위를 차지했으나, 매개중심성은 낮아 다른 주제어들과의 중매 역할에는 한계를 드러냈다.
본 연구는 국내 장애인복지 연구의 동향을 주제어 연결망 분석의 방법으로 접근함으로써 기존의 기술적 분석 위주의 연구가 지니는 한계를 보완하는 대안적 분석을 시도한 연구이다. 이를 위해 1996년부터 2015년까지의 20년간 박사학위논문, "한국사회복지학", "재활복지" 등을 통해 발표된 관련 연구 1,034편의 논문 주제어를 분석의 자료로 삼았으며, 주제어와 함께 연구방법의 동향도 함께 살펴보았다. 이러한 연구를 통해 연구방법의 경향과 흐름, 관심의 대상이 된 장애유형과 인구집단 및 쟁점 등의 우선순위, 주어진 기간 동안의 장애인복지 연구의 지적 구조 등을 밝혀 보았다. 지적 구조는 개별 주제어의 국지적 중심성 지수인 최근접이웃중심성, 전역 중심성 지수의 하나인 평균프로파일연관성 값의 비교, 군집분석 결과의 검토, 연결망의 시각화 등을 통하여 규명해 보았다. 이렇게 하여 발견 혹은 확인된 점들에 비추어 향후 연구에서 고려할 필요가 있는 연구방법, 연구관점, 연구대상, 연구주제 등의 방향에 관하여 논의하였다.
스케줄이 아무리 빡빡해도 칼같이 조정해내는 사람이 인정받는 이유는 그만큼 그 일이 어렵기 때문이다. 어떤 일의 목표를 세우고 추구하는 과정에서 자기통제력은 중요한 역할을 한다. 다이어트에서도 예외는 아니다. 다이어트를 하겠다는 의지는 시시때때로 강해지거나 약해지기 때문에 더욱 확실한 동기와 자기통제력을 강화하려는 노력이 필요하다.
1997년 Yuliang Zheng에 의해 제안된 Signcryption은 서명과 암호 기법을 결합한 하이브리드 공개키 프리미티브로서 서명 기법 후 암호 기법을 각각 적용한 기법보다 계산 및 통신비용 측면에서 높은 효율성을 갖는 기법이다. 또한 PAK(Pass-word-Authenticated Key Exchange) 프로토콜은 사용자가 암기하거나 휴대하기 쉬운 짧은 길이의 패스워드를 기반으로 통신주체를 상호 인증하고, 결과적으로 안전한 통신을 위하여 충분히 큰 길이의 세션키를 분배하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 PAK와 Signcryption의 특징을 이용하여 참여자의 비밀 정보를 이용한 상호 인증 및 안전한 통신을 위한 키 분배 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안 프로토콜의 보안성을 증명하고 효율성을 비교한다.
수학적 모델링은 일반적으로 수학적인 방법으로 해석되고 이해되어야 하는 실제적인 문제 상황을 해결하기 위해 상황에 대한 적절한 수학적 모델을 구성하여 문제를 해결하는 일련의 과정이라고 할 수 있다. 문장제는 실제적인 측면과 형식적인 측면, 모두를 포함하고 있으므로 수학적 모델링 활동에 이상적인 도구가 될 수 있다. 이에 본 연구는 실세계의 맥락을 고려해야 하는 진정성있는 문장제를 바탕으로 한 수학적 모델링 학습이 문장제 해결 행동, 문장제 해결에서 실생활 경험을 활용하는 능력, 문장제에 대한 신념 등에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 결과 문장제에 대한 수학적 모델링 학습은 직접번역 접근(DTA) 대신에 의미기반 접근(MBA)으로 문장제 해결 행동을 이끄는데 효과적이었으며, 문장제를 해결하는데 있어서 실생활 맥락을 고려하는 태도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 수학적 모델링 학습은 문장제에 대한 긍정적인 신념을 형성하는데 중요한 역할을 했음을 알 수 있었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 초등학교에서 문장제를 어떻게 다루어야 하는지에 대한 시사점을 살펴보았다.
본 연구는 세라믹 연결재로 사용되는 Perovskite 구조의 LSTO조성의 실제 SOFC stack 적용을 위한 소결온도를 낮출 수 있는 방법에 관해 연구하였다. SOFC 단전지에서 IC 소재는 $1300{\sim}1400^{\circ}C$에서 소결이 이루어져야만 하나 현재 사용하고 있는 LCO계 조성의 경우 $1500{\sim}1600^{\circ}C$의 높은 온도에서 소결이 이루어지며 고온에서 $Cr_2O_3$의 휘발로 인해 낮은 전기전도성을 갖는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 IC 소재에 소결조제를 첨가하여 소결특성을 평가하였고, SEM과 XRD분석을 통하여 perovskite 단일상이 합성된 것을 확인하였다. 또한 Archimedes법을 사용하여 흡수율 및 겉기공율을 측정하였고, DC analyzer를 사용하여 전기전도도를 측정한 결과 대기분위기 $750^{\circ}C$에서 높은 값을 나타냄을 확인할 수 있었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.133-139
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2020
The purpose of this study is to contribute to the provision of basic data for psychological quarantine policy and counseling by examining the public perception of the "corona blue" phenomenon through analysis of social media big data. To do this, key words related to the word 'Corona Blue' were derived and analyzed using the big data analysis program 'Textom'. As a result of the analysis, words such as 'Corona 19', 'depression', 'problem' and 'overcome' were derived as key words. For the analysis results,"pride and awarenes as the public perception of Corona 19", "depression and anxiety as a group trauma as the corona blue phenomenon", "spreading a psychological quarantine culture and demanding social healing as the perception of overcoming corona Blue," and "hope for return to daily life and changes in daily life as the perception of post corona" were discussed. In conclusion, we have identified the need for active psychological support from the community By revealing that Corona Blue is a depression as a group trauma. At this time, it is confirmed that it is necessary to prioritize social healing and psychological quarantine for the main risk groups such as youth or the vulnerable, who are the socially weak.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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