Since stress can cause a variety of diseases, the relaxation of stress is an important factor for preventing diseases. One way to relieve stress is to use auditory or visual materials. If auditory and visual ones are used together, the effect of stress relaxation will be maximized. In this context, we analyze mood distribution of genre of music and color distribution of mood from the mood data for musics and color data for mood words collected directly from volunteers. Based on these two distributions, we also perform the $X^2$-test with Minitab for checking that color distributions are different from genre to genre. The results show that a different genre has a different color distribution and that the distributions of color, brightness and saturation depend on mood (P<0.0001). The results will be used to develop an emotional lighting system which plays lighting according to music mood, which can be applied to psychotherapy but more data and analysis are needed for clinical trials.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.2
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pp.172-178
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2020
In order to recommend contents, the company generally uses collaborative filtering that takes into account both user preferences and video (item) similarities. Such services are primarily intended to facilitate user convenience by leveraging personal preferences such as user search keywords and viewing time. It will also be ranked around the keywords specified in the video. However, there is a limit to analyzing video similarities using limited keywords. In such cases, the problem becomes serious if the specified keyword does not properly reflect the item. In this paper, I would like to propose a system that identifies the characteristics of a video as it is by the system without human intervention, and analyzes and recommends similarities between videos. The proposed system analyzes similarities by taking into account all words (keywords) that have different meanings from training videos, and in such cases, the methods handled by big data clusters are applied because of the large scale of data and operations.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.3
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pp.11-39
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2018
The study examines the research trends of doctoral dissertations in Library Science and Information Science published in the U.S. for the last 5 years. Data collected from PQDT Global includes 1,016 doctoral dissertations containing "Library Science" or "Information Science" as subject headings, and keywords extracted from those dissertations were used for a network analysis, which helps identifying the intellectual structure of the dissertations. Also, the analysis using 103 subject heading keywords resulted in various centrality measures, including triangle betweenness centrality and nearest neighbor centrality, as well as 26 clusters of associated subject headings. The most frequently studied subjects include computer-related subjects, education-related subjects, and communication-related subjects, and a cluster with information science as the most central subject contains most of the computer-related keywords, while a cluster with library science as the most central subject contains many of the education-related keywords. Other related subjects include various user groups for user studies, and subjects related to information systems such as management, economics, geography, and biomedical engineering.
This study aims to analyze online news articles to identify social issues related to patient safety and compare the changes in these issues before and after the implementation of the Patient Safety Act. This study performed text mining through the R program, wherein 7,600 online news articles were collected from January 1, 2010, to March 5, 2020, and examined using keyword analysis, topic modeling, and word co-occurrence network analysis. A total of 2,609 keywords were categorized into 8 topics: "medical practice", "medical personnel", "infection and facilities", "comprehensive nursing service", "medicine and medical supplies", "system development and establishment for improvement", "Patient Safety Act" and "healthcare accreditation". The study revealed that keywords such as "patient safety awareness", "infection control" and "healthcare accreditation" appeared before the implementation of the Patient Safety Act. Meanwhile, keywords such as "patient safety culture". and "administration and injection" appeared after the act's implementation with improved ranking of importance pertaining to nursing-related terminology. Interest in patient safety has increased in the medical community as well as among the public. In particular, nursing plays an important role in improving patient safety. Therefore, the recognition of patient safety as a core competency of nursing and the persistent education of the public are vital and inevitable.
본 연구는 인터넷 쇼핑시이트의 웹디지인 구성형식에 띠른 소비자의 쇼핑 프로세스의 차이점을 밝히고, 인터넷 쇼핑 사이트에 대한 소비자 만족도와 그 차원을 규명하고, 인터넷 편의성, 만족도 및 구매의도와의 관계를 조사하였다. 본 연구는 설문지조사법과 관찰법을 이용히여 인터넷을 사용하는 소비자로, 남여 대학생 101명을 편의추출히여 조사를 실시하였고, 자료분석방법으로는 기술통계, paired t-test, 요인분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 대부분의 응답자들이 인터넷사용과 인터넷 쇼핑에 어려움을 느끼지 않았으며, 인터넷 정보의 질은 소비자들이 기대수준에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한 상품정보 제공 시 사진과 설명을 동시에 사용하는 것을 선호하고 상품 홈페이지 구성의 중요도 중 속도와 정보의 질을 중요시 여기는 것으로 나타났다. 둘째, 인터넷 쇼핑 프로세스의 관찰 결과 처음 쇼핑을 시도할 경우 인석하기 쉬운 기능키나 단어로 된 메뉴를 이용하는 경우가 대부분이며, 쇼핑 과정은 대부분 10번의 클릭으로 이루어졌고, 쇼핑과정 동안 쇼핑에 재미를 느끼지 못하는 경우도 많았으며 마음에 들지 않거나 선호하는 상품이 없는 경우 쇼핑을 중단하는 것이 대부분이었다. 그리고 매장구성은 텍스트보다는 그림을 선호하는 경우가 많았다. 셋째, 인터넷 쇼핑에 대한 소비자 만족요소 중에 '직접 가지 않아도 되는 것'과 '시간, 장소에 구애받지 않는다'는 항목에 대한 만족도가 높게 나타났으나 상품의 구색이나 가격, 유통업자 및 상품의 신뢰도 요인에 대한 만족도가 낮게 나타났으며 만족/불만족 요인으로는 주문처리의 정확성/다양성, 인터넷 쇼핑의 편의성, 상품의 다양성/신뢰성, 주문 방법의 편의/경제성, 쇼핑 방법의 용이성의 5가지 요인으로 나타났다. 넷째, 인터넷 편의성은 소비자 만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나, 인터넷 쇼핑의 만족은 구매의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 쇼핑의 만족도가 높을수록 구매의도가 높은 것으로 나타났고, 상품의 다양성/신뢰성 요인에 대한 만족도가 높을수록 구매의도가 가장 높아지는 것으로 조사되었다. 인터넷 쇼핑 사이트에서 소비자들은 전형적인 의복구매행동과 유사하거나 오히려 더 많은 정보와 서비스롤 요구하는 것으로 나타났다. 직접 보지 못하고 구매해야 한다는 데 대한 두려움과 거부감을 많이 나타내고 쇼핑 시 즐거움에 대한 중요도도 높게 나타났다.
Seo, Hyun-Jin;Choi, Yeong-Hyeon;Oh, Seung-Taek;Lee, Kyu-Hye
The Research Journal of the Costume Culture
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v.27
no.3
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pp.193-205
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2019
A trend analysis of research articles in a field of knowledge is significant because it can help in finding out the structural characteristics of the field and the future direction of research through observing change in a time series. We identified the structural characteristics and trends in text data (keywords) gathered from research articles which in itself is an important task in various research areas. The titles and keywords were crawled from research articles published from 2016 to 2018 in the Research Journal of the Costume Culture (RJCC), one of the representative Korean journal in the field of clothing and textile. After we extracted data comprising English titles and keywords from 195 published articles, we transformed it into a 1-mode matrix. We used measures from network analysis (i.e., link, strength, and degree centrality) for evaluating meaningful patterns and trends in the research on clothing and textile. NodeXL was used for visualizing the semantic network. This study observed change in the clothing and textile research trend. In addition to covering the core areas of the field, the subjects of research have been diversifying with every passing year and have evolved onto a developmental direction. The most studied area in articles published by the RJCC was fashion retailing/consumer psychology while aesthetic/historic and fashion industry/policy studies were covered to a more limited extent. We observed that most of the studies reflecting the identity of RJCC share subject keywords to a significant extent.
Plant Microbial Fuel Cells (P-MFCs) are biomass-based energy technologies that generate electricity from plant and root microbial communities and are suitable for natural fundamental solutions considering sustainable environments. In order to develop P-MFC technology suitable for domestic waterfront space, it is necessary to analyze international research trends first. Therefore, in this study, 700 P-MFC-related research papers were investigated in Web of Science, and the core keywords were derived using VOSviewer, a word analysis program, and the research trends were analyzed. First, P-MFC-related research has been on the rise since 1998, especially since the mid to late 2010s. The number of papers submitted by each country was "China," "U.S." and "India." Since the 2010s, interest in P-MFCs has increased, and the number of publications in the Philippines, Ukraine, and Mexico, which have abundant waterfront space and wetland environments, is increasing. Secondly, from the perspective of research trends in different periods, 1998-2015 mainly carried out microbial fuel cell performance verification research in different environments. The 2016-2020 period focuses on the specific conditions of microbial fuel cell use, the structure of P-MFC and how it develops. From 2021 to 2023, specific research on constraints and efficiency improvement in the development of P-MFC was carried out. The P-MFC-related international research trends identified through this study can be used as useful data for developing technologies suitable for domestic waterfront space in the future. In addition to this study, further research is needed on research trends and levels in subsectors, and in order to develop and revitalize P-MFC technologies in Korea, research on field applicability should be expanded and policies and systems improved.
Purpose: This study was designed to analyze the behavioral change of knowledge structures and the trends of research topics in the quality management field. Methods: The network structure and knowledge structure of the words were visualized in map form using co-word analysis, cluster analysis and strategic diagram. Results: Summarizing the research results obtained in this study are as follows. First, the word network derived from co-occurrence matrix had 106 nodes and 5,314 links and its density was analyzed to 0.95. Average betweenness centrality of word network was 2.37. In addition, average closeness centrality and average eigenvector centrality of word network were 0.01. Second, by applying optimal criteria of cluster decision and K-means algorithm to word co-occurrence matrix, 106 words were grouped into seven clusters such as standard & efficiency, product design, reliability, control chart, quality model, 6 sigma, and service quality. Conclusion: According to the results of strategic diagram analysis over time, the traditional research topics of quality management field related to reliability, 6 sigma, control chart topics in the third quadrant were revealed to be declined for their study importance. Research topics related to product design and customer satisfaction were found to be an important research topic over analysis periods. Research topic related to management innovation was emerging state and the scope of research topics related to process model was extended to research topics with system performance. Research topic related to service quality located in the first quadrant was analyzed as the key research topic.
Lee, Sang In;Seo, Jung Il;Lee, Yohan;Kim, Suk Woo;Chun, Kun Woo
Korean Journal of Environment and Ecology
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v.33
no.2
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pp.216-227
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2019
The purpose of this study is to propose the rational mountain stream management strategy considering the natural conditions and social needs of the Republic of Korea. We reviewed domestic and overseas studies related to mountain streams, identified the study areas by text mining and co-word analysis using the VOSviewer program, and then analyzed the spatial and temporal study trends and topics of each study area. The results showed that domestic studies on mountain streams are still in an initial stage compared to overseas studies. Overseas studies on mountain streams can be classified into four groups: (i) habitat and species composition of fish and invertebrates, (ii) hydrological phenomena and nutrient migration, (iii) transport of sediment and organic materials and the relevant morphological changes by runoff flows, and (iv) plant species composition in mountain streams. Of these study subjects, domestic studies belonging to the (i) group mainly focused on macroinvertebrates while domestic studies belonging to the (iii) group regarded transport of sediment and organic materials as not the ecological disturbance but the source of sediment-related disasters. We then analyzed the rate of each research group to all papers by period and country. The results showed that the overseas studies belonging to (iii) and (iv) groups have increased with time, and the increase was mostly due to the studies in the United States, Brazil, Canada, and China. On the other hand, domestic studies belonging to (i) and (iii) groups increased somewhat with time, but there was a slight lack of correlation between the two subjects. Therefore, the hybridity studies to complement the shortage is necessary for the future.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.1
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pp.169-190
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2021
Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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