아ㆍ태 무선통신포럼(AWF)은 기존의 APT IMT-2000 Forum을 2003년 APT 관리이사회에서 한국의 제안으로 확대 개편한 조직으로, IMT-2000 등 무선 통신 전반에 관한 선진 기술 및 문제점 등 각종 이슈에 대하여 회원국 간 의견조율 및 협력체제 구축을 목적으로 함
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.391-406
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2024
The current distribution of digital news has the potential to produce politically biased information for users as a result of individual choices and media selection based on those choices. Consequently, this research explored the factors affecting individual news selection and the effects of opinion changes and political participation that can occur when news tailored to users' partisan preferences is recommended. The phenomenon of selective exposure has been shown to be stronger when individuals utilize more limited information processing, experience higher discussion efficacy among groups with similar political beliefs. Furthermore, When a selective exposure group was randomly provided with a one-way message news that matched their partisan leanings, it was found that opinion consolidation, opinion-reinforcing information processing, and online political participation. On the other hand, when they were randomly presented with two-way messaging news in which the media balanced two competing partisan positions, they were found to be more likely to understand the other side's views and arguments, and more willing to adjust their existing opinions. We are confirmed that the balanced use of various opinions is very important in deliberative democratic process.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.3
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pp.197-208
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2023
The purpose of this study is to establish definitions on Metaverse and Metaverse literacy and to develop a framework for Metaverse literacy utilizing a Delphi study and in-depth interview methods with experts on Metaverse and digital, and future education. 9 experts participated in the Delphi study and 4 took part in the in-depth interview, and Delphi study data was collected via emails from January 12th to 17th and in-depth study data was gathered via zoom from March 1st to 19th in 2022. To establish the definition of Metaverse, 6 existing definitions were presented and ranked with calculated means of each definition, and additional comments were collected. To build the definition of Metaverse literacy, 1 existing definition was shown and calculated with the degree of agreement, and additional feedback was gathered. To develop a framework for Metaverse literacy, 12 sub-concepts were presented and ranked with calculated means of each concept. After applying feedback of the Delphi study, the authors re-established the definitions of Metaverse and Metaverse literacy, and re-develop the framework for Metaverse literacy. In the in-depth interview, feedback on these definitions and the framework was collected. After these processes, the definitions of Metaverse and Metaverse literacy were finalized, and the framework for Metaverse literacy was developed. Based on the results, implications and limitations of the study, and possible future study are discussed.
With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through these reviews. However, since online shopping malls do not provide ranking results, it is not easy for users to read all the relevant review documents effectively. Product reviews include subjective and emotional opinions. Thus, the review search is different from the general web search in terms of ranking strategy. In this paper, we propose an effective method of ranking the reviews that can reflect user's intention by using opinion mining techniques. The proposed method analyzes product reviews with query words, and sentimental polarity of subjective opinions. Through diverse experiments, we show that our proposed method outperforms conventional ones.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.125-132
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2005
Visual programs consist of user interfaces and process logics. Because most visual IDEs(Integrated Development Environment) are utilized by only one developer, many developers can't cooperate simultaneously in one large-scaled visual Program to promote the development efficiency. This paper suggests a co-development environment for visual programs through which developers can cooperate with each other in the type of distribution. Developers can maintain the coincidence and the confidence of cooperation through a communication window and a job controller to process the Priority of the events that developers make in co-development work. Especially in large-sealed visual Program, the suggested environment reduces the burden that developer takes about the heavy development work, and many developers can divide and take the complex and large program modules according to their ability. We hope that the suggested environment can improve the development productivity and effectivity because it can reduce the time and effort for developing user interfaces in visual programs.
대한인쇄문화협회는 '출판및인쇄진흥법' 제정에 따른 후속조치의 일환으로 마련한 출판인쇄진흥제안서에 인쇄분야 진흥방안을 제출했다. 출판 인쇄 서점 전자책 분야가 총망라된 이 제안서는 앞으로 인쇄출판 정책의 기본 자료로 이용될 예정이며 대통력직인수위원회에도 보고됐다. 대한인쇄문화협회는 지난해 10월 문화부와의 협의를 통해 동 제안서에 인쇄진흥 방안을 담기로 하고 인쇄연합회와 서울인쇄조합 등 각 단체에 의견 제출을 요청하는 한편 오세익전문이사와 유창준국장이 집필진으로 참여하여 12월 초에 문화부에 제출한 바 있다. 다음은 제출된 원고중 진흥방안 부분을 발췌, 요약한 내용이다.
Following the recent advancement in the use of social networks, a vast amount of different online reviews is created. These variable online reviews which provide feedback data of contents' are being used as sources of valuable information to both contents' users and providers. With the increasing importance of online reviews, studies on opinion mining which analyzes online reviews to extract opinions or evaluations, attitudes and emotions of the writer have been on the increase. However, previous sentiment analysis techniques of opinion-mining focus only on the classification of reviews into positive or negative classes but does not include detailed information analysis of the user's satisfaction or sentiment grounds. Also, previous designs of the sentiment analysis technique only applied to one content domain that is, either product or movie, and could not be applied to other contents from a different domain. This paper suggests a sentiment analysis technique that can analyze detailed satisfaction of online reviews and extract detailed information of the satisfaction level. The proposed technique can analyze not only one domain of contents but also a variety of contents that are not from the same domain. In addition, we design a system based on Hadoop to process vast amounts of data quickly and efficiently. Through our proposed system, both users and contents' providers will be able to receive feedback information more clearly and in detail. Consequently, potential users who will use the content can make effective decisions and contents' providers can quickly apply the users' responses when developing marketing strategy as opposed to the old methods of using surveys. Moreover, the system is expected to be used practically in various fields that require user comments.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.12
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pp.3045-3051
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1997
Generally, multi-criteria decisions are made by group of people because of their complexity. In the existing fuzzy aggregation method, the operators using minimum, maximum and average are used to aggregate the viewpoints of many staffs. These methods have problems in that they do not reflect the decision situation in the decision process. In order to solve these problems we propose a new fuzzy multi-criteria decision support systems model that aids the decision maker to aggregate the viewpoints of many staffs according to the decision situation. Moreover, we design the algorithms which can be used in the fuzzy multi-criteria decision support systems and develop its prototying system.
Kim, Sang-Do;Yoon, Hee-Geun;Park, Seong-Bae;Park, Se-Young;Lee, Sang-Jo
Annual Conference on Human and Language Technology
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2009.10a
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pp.56-60
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2009
오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.2
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pp.149-156
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2021
Text mining is one of the useful tools to discover public opinion and perception regarding political issues from big data. It is very common that users of social media express their opinion with newly-coined words such as slang and emoji. However, those new words are not effectively captured by traditional text mining methods that process text data using a language dictionary. In this study, we propose effective methods to extract newly-coined words that connote the political stance and opinion of users. With various text mining techniques, I attempt to discover the context and the political meaning of the new words.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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