There have been enormous technological advances in science & technology domain and frequent convergences between its sub-domains. Topic analysis with science & technology corpus is a key process to grasp topic trends and relations between topics. The main objective of this research is to show various analytic approaches with topics extracted from CiteSeer corpus, which is widely used in information technology domain. This paper will also show a case study of Onto-Frame, an R&D support system developed by KISTI, to reveal the role of topics on the system.
his study classified the development process of artificial intelligence (AI) speakers through analysis of the news text of artificial intelligence (AI) speakers shown in traditional news reports, and identified the characteristics of each product by period. The theoretical background used in the analysis are news frames and topic frames. As analysis methods, topic modeling and semantic network analysis using the LDA method were used. The research method was a content analysis method. From 2014 to 2019, 2710 news related to AI speakers were first collected, and secondly, topic frames were analyzed using Nodexl algorithm. The result of this study is that, first, the trend of topic frames by AI speaker provider type was different according to the characteristics of the four operators (communication service provider, online platform, OS provider, and IT device manufacturer). Specifically, online platform operators (Google, Naver, Amazon, Kakao) appeared as a frame that uses AI speakers as'search or input devices'. On the other hand, telecommunications operators (SKT, KT) showed prominent frames for IPTV, which is the parent company's flagship business, and 'auxiliary device' of the telecommunication business. Furthermore, the frame of "personalization of products and voice service" was remarkable for OS operators (MS, Apple), and the frame for IT device manufacturers (Samsung) was "Internet of Things (IoT) Integrated Intelligence System". The econd, result id that the trend of the topic frame by AI speaker development period (by year) showed a tendency to develop around AI technology in the first phase (2014-2016), and in the second phase (2017-2018), the social relationship between AI technology and users It was related to interaction, and in the third phase (2019), there was a trend of shifting from AI technology-centered to user-centered. As a result of QAP analysis, it was found that news frames by business operator and development period in AI speaker development are socially constituted by determinants of media discourse. The implication of this study was that the evolution of AI speakers was found by the characteristics of the parent company and the process of co-evolution due to interactions between users by business operator and development period. The implications of this study are that the results of this study are important indicators for predicting the future prospects of AI speakers and presenting directions accordingly.
Purpose: The primary purpose of this study is to integrate text mining and Quality Function Deployment (QFD) to automatically extract valuable information from customer reviews, thereby establishing a QFD frame- work to confirm genuine customer needs for New Product Development (NPD). Methods: Our approach combines text mining and QFD through topic modeling and sentiment analysis on a large data set of 56,873 customer reviews from Zappos.com, spanning five running shoe brands. This process objectively identifies customer requirements, establishes priorities, and assesses competitive strengths. Results: Through the analysis of customer reviews, the study successfully extracts customer requirements and translates customer experience insights and emotions into quantifiable indicators of competitiveness. Conclusion: The findings obtained from this research offer essential design guidance for new product develop- ment endeavors. Importantly, the significance of these results extends beyond the running shoe industry, presenting broad and promising applications across diverse sectors.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.87-88
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2008
As an information service system based on semantic web technology, $OntoFrame^{(R)}$ takes aim at a framework for providing analysis and fusion services of academic information. It currently consists of three parts: ontologies representing knowledge schema derived from academic information, $OntoURI^{(R)}$ which makes academic information into knowledge, and $OntoReasoner^{(R)}$ which performs inference and search on the knowledge. Unlike existing search engines which provides simple search services, our system provides, based on semantic web technology, several semantic and analytic services such as year-based topic trends in academic information, related topics, topic-based researchers and institutes, researcher network, statistics and regional distribution of academic information.
The distinction between main structure and side structure in discourse which was central to narrative studies has lacked an adequate. formal definition. This study supports the contention that there exists a hierarchical structure between discourse units constituting main structures, substructures, and side structures. The aim of this study is twofold: (j) to present an adequate. formal definition that provides a general identification criterion for distinguishing main structure from substructure and side structure proposed by Kuppevelt, and (jj) to propose conceptual relations representing hierarchical structures in discourse based on Sowa's Conceptual Structure Theory. The proposed conceptual relations which represent hierarchy and pragmatic relations of discourse segments are: DIGR (digression). T-SHFT (topic shift), and FRAM (frame). This s study shows pragmatic functions can be incorporated within CST in a systematic way.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3357-3376
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2015
Wireless sensor network is an important research topic that has attracted a lot of attention in recent years. However, most of the interest has focused on wireless sensor network to gather scalar data such as temperature, humidity and vibration. Scalar data are insufficient for diverse applications such as video surveillance, target recognition and traffic monitoring. However, if we use camera sensors in wireless sensor network to collect video data which are vast in information, they can provide important visual information. Video sensor networks continue to gain interest due to their ability to collect video information for a wide range of applications in the past few years. However, how to efficiently store the massive data that reflect environmental state of different times in video sensor network and how to quickly search interested information from them are challenging issues in current research, especially when the sensor network environment is complicated. Therefore, in this paper, we propose a fast algorithm for extracting key frames from video and describe the design and implementation of key frame extraction and sharing in Android for wireless video sensor network.
Three-dimensional (3D) human pose reconstruction from single-view image is a difficult and challenging topic. Existing approaches mostly process frame-by-frame independently while inter-frames are highly correlated in a sequence. In contrast, we introduce a novel spatial-temporal 3D human pose reconstruction framework that leverages both intra and inter-frame relationships in consecutive 2D pose sequences. Orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, pre-trained pose-angle limits and temporal models have been implemented. Several quantitative comparisons between our proposed framework and recent works have been studied on CMU motion capture dataset and Vietnamese traditional dance sequences. Our framework outperforms others by 10% lower of Euclidean reconstruction error and more robust against Gaussian noise. Additionally, it is also important to mention that our reconstructed 3D pose sequences are more natural and smoother than others.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.129-153
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2023
This study was conducted in the context of the Covid-19 pandemic by analyzing a large amount of press report frames regarding the Covid-19 vaccine which is of great public interest, in order to explore the role and direction of trusted media as core elements of crisis communication. The study period lasted for eight months beginning in November 2020 when the development of the Covid-19 vaccine was in progress until June 2021. Set-up as research subjects were the Chosun Ilbo, Joongang Ilbo, Dong-A Ilbo and Hankyoreh according to their public confidence rankings and number of readers.The analysis method used structured topic Modeling (STM) and semantic network analysis. As a result, based on a clear cluster of word structures and a central analysis value, a total of 64 relevant frames, 16 for each news company, were gathered. In the third phase a comparative analysis of the four news companies was carried out to verify the organizational degree of the frames and substantial differences.
Kim, Young-Gon;Jie Yang;Lee, Hye-Joo;Hong, Jin-Woo;Lee, Moon-Ho
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2002.11a
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pp.169-172
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2002
Embedding information into video data is a topic that recently gained increasing attention. This paper proposes a new approach for digital watermarking and secure copyright protection of video, the principal aim being to discourage illicit copying and distribution of copyrighted material. The method presented here is based on the three dimensional discrete cosine transform of video scene, in contrast with previous works on video watermarking where each video frame was marked separately, or where only intra-frame or motion compensation parameters were marked in MPEG compressed videos. The watermark sequence used is encrypted, pseudo-noise signal to the video. The performance of the presented technique is evaluated experimentally
시맨틱 웹 기반의 차세대 정보 서비스인 OntoFrame2007은 시맨틱 웹과 웹 2.0 기술을 상호 보완하여 개발한 플랫폼으로 URI기반의 개체 중심적 통합 검색을 통해 Topic, Person, Event 기반의 개체 페이지를 구성한다. 각 페이지에는 Add-on 서비스를 통해 연구자 그룹, 연구자 네트워크, 통계 정보를 제공하며, 매쉬업 기술을 이용하여 매핑 서비스, 도서 서비스를 제공한다. OntoFrame2007은 서비스 설계 과정에서 Google, Google Scholar, CiteSeer, yesKisti 사이트와 비교하여 사용자의 요구사항 및 각 서비스의 장점을 최대한 반영시켰으며, 개발 단계마다 반복적 사용성 평가를 통해 사용자 중심의 서비스를 제공하도록 개선시켰다. 본 시스템에서는 URI를 통해 개체의 모호성을 제거하여 키워드 기반의 통합 검색의 한계를 극복하였으며, 사용자 질의어를 식별하여 단위 서비스로 구성된 최적 개체 페이지를 통해 정교한 검색 서비스를 제공해준다. 개체 페이지들은 키워드 검색 결과, 연구 동향 정보 및 연구자 그룹, 전문가 네트워크 및 지역별 연구 동향 등을 제공해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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