Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.764-770
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2019
In this research, text mining techniques were used to analyze the papers related to the "4th Industry". In order to analyze the papers, total of 685 papers were collected by searching with the keyword "4th industry" in Korea Journal Index(KCI) from 2016 to 2019. We used Python-based web scraping program to collect papers and use topic modeling techniques based on LDA algorithm implemented in R language for data analysis. As a result of perplexity analysis on the collected papers, nine topics were determined optimally and nine representative topics of the collected papers were extracted using the Gibbs sampling method. As a result, it was confirmed that artificial intelligence, big data, Internet of things(IoT), digital, network and so on have emerged as the major technologies, and it was confirmed that research has been conducted on the changes due to the major technologies in various fields related to the 4th industry such as industry, government, education field, and job.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.41
no.3
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pp.249-268
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2024
Information literacy is a necessary competency for all people living in the information society, but undergraduate students are especially in need of information literacy in the process of academic performance and career preparation. In this study, we conducted frequency analysis, network analysis, and topic modeling on the English abstracts of information literacy-related research on undergraduate students listed in KCI to identify trends in information literacy research on undergraduate students. The main keywords and subsequent research topics were derived by analyzing the frequency analysis and keyword network and comparing the results, and eight subtopics were derived from the topic modeling to observe the main research areas. Information literacy for college students was mainly studied for educational purposes, and nursing information and analysis model development were the main subtopics.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.3
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pp.35-46
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2016
Social network services (SNS) that help to build relationship network and share a particular interest or activity freely according to their interests by posting comments, photos, videos,${\ldots}$ on online communities such as blogs have adopted and developed widely as a social phenomenon. Several researches have been done to explore the pattern and valuable information in social networks data via text mining such as opinion mining and semantic analysis. For improving the efficiency of text mining, keyword-based approach have been applied but most of researchers argued the limitations of the rules of Korean orthography. This research aims to construct a database of non-standard Korean words which are difficulty in data mining such abbreviations, slangs, strange expressions, emoticons in order to improve the limitations in keyword-based text mining techniques. Based on the study of subjective opinions about specific topics on blogs, this research extracted non-standard words that were found useful in text mining process.
Cloud Native refers to the Technical Maturity Level of a cloud environment that can utilize all cloud resources to fully function. In converting public sector information resources to the cloud, the characteristics of the cloud are not being used well. Therefore, in this study, the qualitative research method cloud expert interview technique and the quantitative research method used text network analysis for domestic and foreign related articles. Through this, we analyzed the utilization trends related to domestic and foreign cloud natives and the cloud policies of developed countries. Through previous research, the core components of cloud-native were examined, and the need for agile methodologies that were not addressed in previous studies was raised. It is believed that these core components will be applied in the public sector to contribute to business innovation through digital innovation. In addition, this study aims to provide important implications for the use of cloud native in Korea through an in-depth discussion on how to spread cloud native in the public sector.
The purpose of this exploratory study is to compare the differences in public perceptual characteristics of Korean and Chinese societies regarding the metaverse using big data analysis. Due to the environmental impact of the COVID-19 pandemic, technological progress, and the expansion of new consumer bases such as generation Z and Alpha, the world's interest in the metaverse is drawing attention, and related academic studies have been also in full swing from 2021. In particular, Korea and China have emerged as major leading countries in the metaverse industry. It is a timely research question to discover the difference in social awareness using big data accumulated in both countries at a time when the amount of mentions on the metaverse has skyrocketed. The analysis technique identifies the importance of key words by analyzing word frequency, N-gram, and TF-IDF of clean data through text mining analysis, and analyzes the density and centrality of semantic networks to determine the strength of connection between words and their semantic relevance. Python 3.9 Anaconda data science platform 3 and Textom 6 versions were used, and UCINET 6.759 analysis and visualization were performed for semantic network analysis and structural CONCOR analysis. As a result, four blocks, each of which are similar word groups, were driven. These blocks represent different perspectives that reflect the types of social perceptions of the metaverse in both countries. Studies on the metaverse are increasing, but studies on comparative research approaches between countries from a cross-cultural aspect have not yet been conducted. At this point, as a preceding study, this study will be able to provide theoretical grounds and meaningful insights to future studies.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1997.08a
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pp.183-186
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1997
고문헌의 텍스트와 이미지를 디지털 방식으로 축적하여 제공하는 사례가 많아지고 있다. 전자화된 고문헌은 기존의 보존방안이었던 영인본이나 마이크로필름의 단점을 극복하고, 네트워크와 발달된 정보기술을 통해 매우 효율적인 정보이용수단을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 영국 Electronic Beowulf와 한글과컴퓨터사의 삼국사기 CD 96의 사례를 분석하여 고문헌을 디지털 방식으로 축적하고자 할 때 고려해야 할 사항을 제시하고, 이렇게 축적된 정보자원이 어떻게 이용자의 정보요구를 충족시킬 수 있을지 활용방안을 논하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.319-321
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2002
인터넷 기반 네트워크 통신의 형태가 단순한 텍스트 위주의 데이터로부터 실시간 환경을 요구하는 멀티미디어 데이터 형태로 변하고 있으며, 실시간 분산처리 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 실시간 시스템은 분산 실시간 처리 시스템에 대한 전반적인 분야의 발전이 필요하며, 특히 그 중에서도 신뢰성이 높은 그룹 통신 시스템의 개발은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고장탐지 기능이 있는 실시간 그룹 통신 시스템을 설계하였다. 설계된 실시간 그룹통신 시스템은 이미 TMO 모델을 통하여 메시지 신뢰성과 고장탐지에 관한 시뮬레이션을 하였고, 그 결과를 분석하여 실시간 그룹통신 시스템 설계에 반영하였다.
IT시장분석기관인 KRG(Knowledge Research Group)가 국내 300개 대학을 대상으로 조사해 발표한 '국내 대학 원격교육 도입 현황 보고서'에 따르면 국내 대학(2년제 포함)의 원격교육에 관한 관심이 날로 높아지고 있음을 알 수 있다. 네트워크 성능이 발달과 쌍방향 비실시간 교육에 대한 수요확대에 힘입어 국내 대학들은 절반 가까이가 원격교육 시스템을 도입하고 있으며, 비 도입 대학들도 60% 이상이 원격교육 시스템을 도입하거나 도입을 검토하고 있다. 특히 텍스트 중심의 교육보다는 동영상과 연계된 멀티미디어 원격교육에 대한 관심이 높아지고 있는 것으로 보인다. 국내 대학들의 원격교육 솔루션 도입 실태를 살펴보고, 앞으로 원격교육 시장의 발전을 예측해 보고자 한다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.2
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pp.121-128
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2020
The Marine Safety Culture Index (MSCI) was developed in the year 2018 for objectively assessing the public safety culture levels and for incorporating it as data to spread knowledge regarding the marine safety culture. The method for calculating the safety culture index should include issues that may affect the safety culture and should consist of appropriate attributes for estimating the current status. In addition, continuous verification and supplementation are required for addressing social and economic changes. In this study, to determine whether the questionnaire designed by marine experts reflects the people's interests and needs, we analyzed 915 marine safety proposals. Text mining was employed for analyzing the unstructured data of the marine safety proposals, and network analysis and topic modeling were subsequently performed. Analysis of the marine safety proposals was centered on attributes such as education, public relations, safety rules, awareness, skilled workers, and systems. Eighteen questions were modified and supplemented for reflecting the marine safety proposals, and reliability of the revised questions was analyzed. Furthermore, compared to the previous year, the questionnaire's internal consistency was improved upon and was rated at a high value of 0.895. It is expected that by employing the derived marine safety culture index and incorporating the improved questionnaire that reflects the requirements of marine experts and the people, the improved questionnaire will contribute to the establishment of policies for spreading knowledge regarding the marine safety culture.
Personalized data of users at social network service can be used as a new resource for providing personalized nutrition information. Although providing personalized information for nutrition using social data, there are a few studies on providing personalized nutrition information with customized user preference based on social network service. The purpose of this study is to implement the clustering of data analysis with collected personal data of Facebook users. To find out the method for providing personalized information, this study described an effective method for providing nutrition information by analyzing web posting on Facebook that can be called a typical social network service. According to the result from clustering, sodium and sugars were important variables from diet of user. Furthermore, the importance of elements of user's diet has some differences according to vendor/manufactures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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