• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.555-562
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• 2016

Semantic Role Labeling (SRL) is to determine the semantic relation of a predicate and its argu-ments in a sentence. But Korean semantic role labeling has faced on difficulty due to its different language structure compared to English, which makes it very hard to use appropriate approaches developed so far. That means that methods proposed so far could not show a satisfied perfor-mance, compared to English and Chinese. To complement these problems, we focus on suffix information analysis, such as josa (case suffix) and eomi (verbal ending) analysis. Korean lan-guage is one of the agglutinative languages, such as Japanese, which have well defined suffix structure in their words. The agglutinative languages could have free word order due to its de-veloped suffix structure. Also arguments with a single morpheme are then labeled with statistics. In addition, machine learning algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Condi-tional Random Fields (CRF) are used to model SRL problem on arguments that are not labeled at the suffix analysis phase. The proposed method is intended to reduce the range of argument instances to which machine learning approaches should be applied, resulting in uncertain and inaccurate role labeling. In experiments, we use 15,224 arguments and we are able to obtain approximately 83.24% f1-score, increased about 4.85% points compared to the state-of-the-art Korean SRL research.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.6
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• pp.415-423
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• 2017

This study explored research trends by investigating articles published in the Journal of Korean Society of Fashion Design from 2001 through 2015. English key words and abstracts were analyzed using text mining and topic modeling techniques. The findings are as followings. By the text mining technique, 183 core terms, appeared more than 30 times, were derived from 7137 words used in total 338 articles' key words and abstracts. 'Fashion' and 'design' showed the highest frequency rate. After that, the well-received topic modeling technique, LDA, was applied to the collected data sets. Several distinct sub-research domains strongly tied with the previous fashion design field, except for topics such as fashion brand marketing and digital technology, were extracted. It was observed that there are the growing and declining trends in the research topics. Based on findings, implication, limitation, and future research questions were presented.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.2
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• pp.61-74
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• 2009

With an exponential growth of blogs, lots of important data have appeared on blogs. However, since main topics mentioned in blog pages are quite different from general web pages, there are problems which can't be solved by general search engines. Therefore, many researchers have studied searching methods only for blogs to help users who want to have useful information on blog. We also present a blog classifying method based on similarity of titles. First, we analyze blogs and blog search engines to find problems and solution of current blog search. Second, applying our similarity algorithm on blog titles, we discuss a way to develop clustering method only for blog. Finally, by making a prototype system of our algorithm, we evaluate our algorithm's effectiveness and show conclusion and future work. We expect this algorithm could add its power to current search engine.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.2
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• pp.289-296
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• 2020

The purpose of this study was to identify article measuring treatment outcome for children with Cerebral Palsy in participation. The 6 database included EBSCohost was used for literature search. Key words for search strategy were "Cerebral Palsy and Children and Participation and Interventions". A total of 11 studies were searched and studies of evidence level I was 6(54.5%), studies of intervention method focused on physical function, activity and participation was 7(63.7%). The dependent variables of 2 studies(18.2%) were body structure and function, activity and participation, that of 4 studies(36.4%) were both body structure and function and participation, that of 3 studies(27.3%) were activity and participation, that of 2 studies(18.2%) were only participation. The COPM were used in 5 studies(45.5%).

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.119-133
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• 2022

One of the most important current features of food related industry is the growth of food delivery service. Another notable food related culture is, with the advent of Youtube, the popularity of Mukbang, which refers to content that records eating. Based on these background, this study intended to focus on two things. First, we tried to see the impact of Youtube Mukbang and the sentiments of Mukbang comments on the number of related food deliveries. Next, we tried to set up the predictive modeling of chicken delivery order with machine learning method. We used Youtube Mukbang comments data as well as weather related data as main independent variables. The dependent variable used in this study is the number of delivery order of fried chicken. The period of data used in this study is from June 3, 2015 to September 30, 2019, and a total of 1,580 data were used. For the predictive modeling, we used machine learning methods such as linear regression, ridge, lasso, random forest, and gradient boost. We found that the sentiment of Youtube Mukbang and comments have impacts on the number of delivery orders. The prediction model with Mukban data we set up in this study had better performances than the existing models without Mukbang data. We also tried to suggest managerial implications to the food delivery service industry.

• Information Systems Review
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• v.26 no.1
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• pp.173-192
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• 2024

The phenomenon of consumers referring to the opinions of other consumers when choosing a hotel based on review platforms is rapidly increasing. Previous research has mainly focused on how online reviews affect travelers' information acceptance and decision making. However, there are only a few studies on how hotels' CSR activities are reflected in online reviews and how this information affects potential consumers. As the importance of CSR in the hotel industry continues to grow, it is meaningful to analyze whether a hotel's CSR activities are communicated to other potential consumers through online reviews. In this study, we explored the relationship by considering the reviewer's culture as a leading factor of CSR information included in online reviews and review usefulness as a subsequent factor. For empirical analysis, 6,632 online reviews of hotels located in Seoul were collected and analyzed using multilevel regression analysis. The LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count) methodology was used to measure CSR information, and national culture was measured separately into East and West. As a result of the analysis, consumers in Asian countries tend to write relatively more CSR information in online reviews, and CSR information included in reviews had a positive effect on review usefulness.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.1
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• pp.55-67
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• 2021

Hornbeams (Carpinus spp.), which are widely distributed in South Korea, are recognized as one of the most abundant species at climax stage in the temperate forests. Although the distribution and vegetation structure of the C. laxiflora community have been reported, little ecological information of C. tschonoskii is available. Little effort was made to examine the distribution shift of these species under the future climate conditions. This study was conducted to predict potential shifts in the distribution of C. laxiflora and C. tschonoskii in 2050s and 2090s under the two sets of climate change scenarios, RCP4.5 and RCP8.5. The MaxEnt model was used to predict the spatial distribution of two species using the occurrence data derived from the 6th National Forest Inventory data as well as climate and topography data. It was found that the main factors for the distribution of C. laxiflora were elevation, temperature seasonality, and mean annual precipitation. The distribution of C. tschonoskii, was influenced by temperature seasonality, mean annual precipitation, and mean diurnal rang. It was projected that the total habitat area of the C. laxiflora could increase by 1.05% and 1.11% under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, respectively. It was also predicted that the distributional area of C. tschonoskii could expand under the future climate conditions. These results highlighted that the climate change would have considerable impact on the spatial distribution of C. laxiflora and C. tschonoskii. These also suggested that ecological information derived from climate change impact assessment study can be used to develop proper forest management practices in response to climate change.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.20 no.2
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• pp.121-143
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• 2010

In this article, I reviewed current state of researches about mathematics instruction in Korea and sought ways and methodologies of future research. I analyzed articles which were published after year 2000 and were targeted to mathematical instruction itself. After collecting articles, I classified them according to research subject, method and analysis framework, purpose and focus, research perspective and keyword. Subsequently, I analyzed tendency of each research and theoretical framework of them. Based on upper results, I drew directivity of mathematics instruction research at two aspects. First, I found and suggested elements with which framework of mathematics instruction analysis should equip. Secondly, I explored main tasks of mathematics instruction research.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2015.11a
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• pp.927-945
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• 2015

본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.