For several decades in history of cartoon, it was about the era of publishing tendency based on printing technique just until few years before now. The media critic Marshall McLuhan said, "The cartoon of the 20th century have characters of printing or woodblock printing yet. Coming in to the 1980s, unlike traditional printing, cartoons of more various form appeared such as 'Moving cartoon, CD-ROM cartoon, Click-cartoon'. These phenomenons diversified and accelerated during the electronic equipments and internet that cartoon were able to be produced and distributed on not printing forms were progressing and popularizing. Like these, base on the progress of various forms in webtoon, this study will suggest 3 concept about expansion of Spatial Expressions of expression and cognition such as 'Reminiscent of The Vertical Image', 'The Vertical Panorama' and 'The Morphing into Spaces'. Also, , , the works of Doha Kang who is in the spotlight as the webtoonist of avant-garde and dynamic works, will be examined and analysed as the texts. Doha Kang was selectied as a 'Contemporary Twenty Webtoonist in Korea' from a survey of the cartoon's experts in korea by Bucheon Cartoon Information Center in 2009. He has recognized as the most experimental and be influential webtoonist from beginning of webtoon era to today. In this context, the analyses of his two works that was published in 2007, 2009 each, will helps understanding from diverse viewpoint about webtoon's expressions and structures. Furthermore, this study helps focus on values of webtoon as expansion art of Spatial Expression.
Complexity metrics have been developed for the structured paradigm of software development are not suitable for use with the object-oriented(OO) paradigm, because they do not support key object-oriented concepts such as inheritance, polymorphism. message passing and encapsulation. There are many researches on OO software metrics such as program complexity or design metrics. But metrics measuring the complexity of classes at the OO analysis phase are needed because they provide earlier feedback to the development project. and earlier feedback means more effective developing and less costly maintenance. In this paper, we propose the new metrics to measure the complexity of analysis classes which draw out in the analysis based on RUP(Rational Unified Process). By the collaboration complexity, is denoted by CC, we mean the maximum number of the collaborations can be achieved with each of the collaborator and determine the potential complexity. And the interface complexity, is denoted by IC, shows the difficulty related to understand the interface of collaborators each other. We verify theoretically the suggested metrics for Weyuker's nine properties. Moreover, we show the computation results for analysis classes of the system which automatically respond to questions of the user using the text mining technique. As a result of the comparison of CC and CBO and WMC suggested by Chidamber and Kemerer, the class that have highly the proposed metric value maintain the high complexity at the design phase too. And the complexity can be represented by CC and IC more than CBO and WMC. We can expect that our metrics may provide us the earlier feedback and hence possible to predict the efforts, costs and time required to remainder processes. As a result, we expect to develop the cost-effective OO software by reviewing the complexity of analysis classes in the first stage of SDLC(Software Development Life Cycle).
Kim, Myeongjin;Ryu, Jihye;Cha, Dongho;Sim, Min Kyu
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.25
no.4
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pp.61-75
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2020
The scope of data for understanding or predicting stock prices has been continuously widened from traditional structured format data to unstructured data. This study investigates whether commentary data collected from SNS may affect future stock prices. From "Stock Discussion Room" in Naver, we collect 20 stocks' commentary data for six months, and test whether this data have prediction power with respect to one-hour ahead price direction and price range. Deep neural network such as LSTM and CNN methods are employed to model the predictive relationship. Among the 20 stocks, we find that future price direction can be predicted with higher than the accuracy of 50% in 13 stocks. Also, the future price range can be predicted with higher than the accuracy of 50% in 16 stocks. This study validate that the investors' sentiment reflected in SNS community such as Naver's "Stock Discussion Room" may affect the demand and supply of stocks, thus driving the stock prices.
Understanding market convergence has became essential for small and mid-size enterprises. Identifying convergence items among heterogeneous markets could lead to product innovation and successful market introduction. Previous researches have two limitations. First, traditional researches focusing on patent databases are suitable for detecting technology convergence, however, they have failed to recognize market demands. Second, most researches concentrate on identifying the relationship between existing products or technology. This study presents a platform to identify the opportunity of market convergence by using product databases from a global B2B marketplace. We also attempt to identify convergence opportunity in different industries by applying Structural Hole theory. This paper shows the mechanisms for market convergence: attributes extraction of products and services using text mining and association analysis among attributes, and network analysis based on structural hole. In order to discover market demand, we analyzed 240,002 e-catalog from January 2013 to July 2016.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.18
no.2
s.40
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pp.135-149
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2006
This study analyzed the unit of child rearing in four Household textbooks approved by the Department of Education during the 1920s-30s. These Household textbooks is contained a unit related to child rearing among Household textbooks approved by the Department of Education at that time. The results of the analysis are summarized as follows. First, the structure of the child rearing unit in the Household textbooks were largely composed of 'part, chapter and section' and this structure and contents were similar among all the textbooks. Second. in general, the four textbooks spared a large space for 'childcare,' nursing' and 'new-born babies and infants,' suggesting the importance of these contents. Third, cautions for pregnant women were taught to call attention not only of pregnant women but also of their families to importance of pregnancy. Fourth, the child rearing unit contained many illustrations and pictures and some pictures were shared among the textbooks. Firth, in acquiring medical knowledge related to diseases, the textbooks demanded child-rearing mothers to 'observe' and 'scrutinize' any symptoms appearing in the child. These contents were connected with commercial products but far distant from the realities. The detailed method of 'nursing' also required a lot of time and accuracy impractical in real life.
The communication environment made by digital technologies has made it possible to exchange information and deliver messages fast and easily among people of various classes in virtual space beyond time and space. Net-generation, who is accustomed to this virtual space, couldn't be satisfied with the linear text-oriented language any more, and began to make signs by use of computers in order to differentiate itself from others and to express its desires. Among the signs, emoticon created by joint of popular culture and digital communication centering around young generation is a new visual sign and emotional sign that can deliver a sender's feelings contained in a message. This paper has studied social phenomena, their relationships with emoticon and background of its creation through documentary review of media development, changes in the communication environment and popular culture. Furthermore, it has analyzed the meaningful action and roles of emoticon as a sign in terms of semiotics and also, studied a possibility of using emoticon as a new emotional sign. The study results say that emoticon can play the roles of a non-linguistic sign just like general signs that make mutual exchange through meaningful action, and also that it can be used to effectively deliver messages not only in virtual space, but also in advertising, posters, magazines and CI. However, emoticon is better at emotional expressions yet than other textual signs or visual signs, but in order to position itself as a universal and popular sign, emotional expressions should be clear, any difference in understanding messages should be removed, and message delivery should be more efficient.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.169-177
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2020
In South Korea, the results of R&D in science and technology are submitted to the National Science and Technology Information Service (NTIS) in reports that have Korea national science and technology standard classification codes (K-NSCC). However, considering there are more than 2000 sub-categories, it is non-trivial to choose correct classification codes without a clear understanding of the K-NSCC. In addition, there are few cases of automatic document classification research based on the K-NSCC, and there are no training data in the public domain. To the best of our knowledge, this study is the first attempt to build a highly performing K-NSCC classification system based on NTIS report meta-information from the last five years (2013-2017). To this end, about 210 mid-level categories were selected, and we conducted preprocessing considering the characteristics of research report metadata. More specifically, we propose a convolutional neural network (CNN) technique using only task names and keywords, which are the most influential fields. The proposed model is compared with several machine learning methods (e.g., the linear support vector classifier, CNN, gated recurrent unit, etc.) that show good performance in text classification, and that have a performance advantage of 1% to 7% based on a top-three F1 score.
Journal of Korean Classical Literature and Education
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no.33
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pp.45-82
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2016
Class, the fundamental unit of school education and the meeting place of teacher and students, plays an important role in study of the subject matter of education. Class criticism is material to the theory or method that helps researchers deeply understand and analyze class phenomena or teachers' actions during a class. In this study, I make a critique on the features of a classic novel class as attempt to expand on new prospects in the field of research on classical literature education. The classic novel class in this class criticism is typical one, which reads the work analytically. Nevertheless, the teacher turns the students' vague repulsion into empathy and helps them appreciate and internalize the work. Students' empathy and response are reflected in the interpreting-centered class because the teacher's insights about the work and experience, knowledge, and method of literature education are projected during the class. Especially, a situation in which the teacher spends a relatively long time narrating the background of the work clearly shows the value and meaning disseminated in a classic novel class. Based on the aforementioned, attempts to collect a variety of cases of a classic novel class and to understand the meaning of these cases have to be part of future research. The research on the attributes of a class such as criticism of classic novels enables us to renew introspection to discover classical literature education.
In the era of the 4th industrial revolution, the development of information technology brought various benefits, but it also increased social interest in privacy issues. As the possibility of personal privacy violation by big data increases, academic discussion about privacy management has begun to be active. While the traditional view of privacy has been defined at various levels as the basic human rights, most of the recent research trends are mainly concerned only with the information privacy of online privacy protection. This limited discussion can distort the theoretical concept and the actual perception, making the academic and social consensus of the concept of privacy more difficult. In this study, we analyze the privacy concept that is exposed on the internet based on 12,000 news data of the portal site for the past one year and compare the difference between the theoretical concept and the socially accepted concept. This empirical approach is expected to provide an understanding of the changing concept of privacy and a research direction for the conceptualization of privacy for current situations.
This study explores consumers' responses to socially assistive robotics by using text-mining method focusing on Companion Pets from Hasbro as it gives emotional support. We conducted text frequency analysis, LDA analysis using R programming. The key findings are 1)the most frequently used words the mimicry of living pets and the appearance of companion pets, 2)the five topics were derived from the LDA analysis and classified keywords in each topic split between positive and negative, 3)user, product, environment affect the interaction between consumer and companion pets, 4)consumers who have difficulty in cognition and physical conditions use companion pets to replace living pets. This study provides an understanding of consumer responses in companion pets and gives practical implications that may improve the efficacy of usage for consumers and understand the companion robot, which provides emotional support in COVID-19.
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