• The Journal of Society for e-Business Studies
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• 제25권3호
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• pp.77-93
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• 2020

The literature has reported that hierarchical classification methods generally outperform the flat classification methods for a multi-class document classification problem. Unlike the literature that has constructed a class hierarchy, this paper evaluates the performance of hierarchical and flat classification methods under a situation where the class hierarchy is predefined. We conducted numerical evaluations for two data sets; research papers on climate change adaptation technologies in water sector and 20NewsGroup open data set. The evaluation results show that the hierarchical classification method outperforms the flat classification methods under a certain condition, which differs from the literature. The performance of hierarchical classification method over flat classification method depends on class similarities at levels in the class structure. More importantly, the hierarchical classification method works better when the upper level similarity is less that the lower level similarity.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• 제26권4호
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• pp.546-558
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• 2006

The purpose of this study was to identify heuristically how abduction was used in a context of solving an earth-environmental problem. Thirty two groups of participants with different institutional backgrounds, i,e., inservice earth science teachers, preservice science teachers, and high school students, solved an open-ended earth-environmental problem and produced group texts in which their ways of solving the problem were written, The inferential processes in the texts were rearranged according to the syllogistic form of abduction and then analyzed iteratively so as to find thinking strategies used in the abductive reasoning. The result showed that abduction was employed in the process of solving the earth-environmental problem and that several thinking strategies were used for inferring rules from which abductive conclusions were drawn. The strategies found included data reconstruction, chained abduction, adapting novel information, model construction and manipulation, causal combination, elimination, case-based analogy, and existential strategy. It was suggested that abductive problems could be used to enhance students' thinking abilities and their understanding of the nature of earth science and earth-environmental problems.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.622-625
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• 2010

본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주 목적은 남북한 언어간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 한국어분석프로그램 KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 신문방송학적 해석을 제공하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• 제9권2호
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• pp.1-11
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• 2010

The provision of warning information on upcoming hazards leading to potential crash occurrence is a significant countermeasure to prevent crashes on the highway. This study presents a methodology for selecting more effective warning messages using a multi-criteria value function. The understandability, preference level, and message reading time were used as measures of effectiveness (MOE) for messages. Expert judgements were incorporated into the value function by analytical hierarchical process (AHP) technique. Field experiments to evaluate the warning messages were conducted in a testbed section on the Jungboo-Naeryuk freeway. The proposed methodology would be a useful tool to support the design of various traffic information messages.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• 제51권3호
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• pp.251-279
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• 2020

This study noted the recent impact of Coronavirus Disease-19 (Corona 19) on the environment surrounding the library, and investigated the libraries' response activities. In addition, related issues on news media and social media were detected based on text mining techniques to engage environmental changes surrounding the library. Key issues were derived from 1,852 news reports on the library related to the Corona 19 situation and 227,983 tweets related to the library during the Corona 19 epidemic. Through this, implications were derived: prolonged 'Untact' situations, increased e-book lending, improved expectations for online services and librarians, and re-conceptualized library space. In addition, the direction of future services was discussed by selecting representative examples of library services provided in the non-face-to-face (untact) situation and dividing them into books, services, and spaces.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• 제20권2호
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• pp.121-129
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• 2015

With the explosive growth of information about books, there is a growing number of customers who find it difficult to pick a book. Against the backdrop, the importance of a book recommendation system becomes greater, through which appropriate information about books could be offered then to encourage customers to buy a book in the end. However, existing recommendation systems based on the bibliographical information or user data reveal the reliability issue found in their recommendation results. This is why it is necessary to reflect semantic information extracted from the texts of a book's main body in a recommendation system. Accordingly, this paper suggests a method for extracting keywords from the main body of novels, as a preceding research, by using TF-IDF method as well as the text structure. To this end, the texts of 100 novels have been collected then to divide them into four structural elements of preface, dialogue, non-dialogue and closing. Then, the TF-IDF weight of each keyword has been calculated. The calculation results show that the extraction accuracy of keywords improves by 42.1% in performance when more weight is given to dialogue while including preface and closing instead of using just the main body.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• 제27권2호
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• pp.115-128
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• 2022

The purpose of this study is to conduct keyword trend analysis using articles data on the impact of Covid-19 in the aviation in dustry. In this study, related articles were extracted centering on the keyword "Airline" by dividing the period of 6months before and after Covid-19 occurrence. After that, Topic modeling(LDA) was performed. Through this, The main topic was extracted in the event of an epidemic such as Covid-19, It is expected to be used as primary data to predict the aviation industry's impact when occurrence like Covid-19.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.235-240
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• 2000

현재 웹 코스웨어의 대부분은 하이퍼텍스트 문서들간의 비선형적인 연결에 의한 학습 방식을 채택하고 있으나, 이는 단순한 페이지 링크형 학습으로서 그리 커다란 교육 효과를 발휘하기에는 어렵다는 한계를 맞이하고 있다. 이러한 상황에서 다중 학습자가 동기적으로 참여하는 시뮬레이션 게임 방식은 웹 코스웨어의 현재 한계를 뛰어넘을 수 있는 하나의 교수·학습 모델이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 논문에서는 다중 학습자가 동기적으로 참여하는 시뮬레이션 게임 방식의 웹 코스웨어에 대한 수업 모델을 제안하고 있다. 이 수업 모델은 Atkinson의 체제적 접근 방식의 게임 설계, Alessi와 Trollip의 시뮬레이션의 구조와 절차, Reigeluth와 Schwartz의 시뮬레이션에서의 학습자 역할에 대한 분석 연구를 기반으로 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.394-395
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• 2023

"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1020-1021
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• 2023

장애인의 사회활동 증대는 개인의 삶의 질 향상 및 사회의 다양성과 포용성 증진에 중요하다. 특히 청각장애인은 환경적, 신체적 장애로 인해 사회적 접근성에 제한을 받는다. 이를 해결하기 위해 AR 글래스 기반의 NEAR를 개발하였다. NEAR는 음성자막 변환 및 위험 알람 기능을 제공하여 청각장애인의 사회활동 제약을 해소한다. STT 기능은 입력 음성을 텍스트로 변환하며, MFCC 기능은 다양한 상황의 소리를 감지하여 위험 알림을 제공한다. 이 연구는 청각장애인의 사회적 참여 향상 및 사회의 포용성 증진에 기여할 것으로 기대된다.