• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.66 no.3
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• pp.218-227
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• 2022

The purpose of this study is to analyze the opinions of students by using the text mining to the good points and improvements among the descriptive course evaluation written by the students who participated in the university chemistry laboratory class, and to derive the improvement for the class. We analyzed the frequency of occurrence, co-occurrence and network of key words. As a result of the study, in the network of good points in the class, the most frequent mentions were made between class and professor, along with explanation, understanding, student, passion, fun, TA, experiment, help, etc. In the network of improvements in the class, the most frequent mentions were made between class and student, along with professor, content, explanation, exam, wish, experiment, understanding, difficult, thought, problem, etc. In other words, the students suggested the opinion that the contents of the class were well understood and that they felt fun and satisfied with the experimental process due to 'easy and detailed explanation' and 'TA's assistance' as good points of the class. On the other hand, the students suggested the negative opinions that the understanding and concentration in the class was decreased due to 'difficulty of content and exam', 'excessive assignments', and 'class environment' as improvements of the class.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.6
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• pp.947-960
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• 2021

In this study, we examine the AI ethics perception of university students to explore the direction of AI ethics education. For this, 83 students wrote their thoughts about 5 discussion topics on online bulletin board. We analyzed it using language networks, one of the text mining techniques. As a result, 62.5% of students spoke the future of the AI society positively. Second, if there is a self-driving car accident, 39.2% of students thought it is the vehicle owner's responsibility at the current level of autonomous driving. Third, invasion of privacy, abuse of technology, and unbalanced information acquisition were cited as dysfunctions of the development of AI. It was mentioned that ethical education for both AI users and developers is required as a way to minimize malfunctions, and institutional preparations should be carried out in parallel. Fourth, only 19.2% of students showed a positive opinion about a society where face recognition technology is universal. Finally, there was a common opinion that when collecting data including personal information, only the part with the consent should be used. Regarding the use of AI without moral standards, they emphasized the ethical literacy of both users and developers. This study is meaningful in that it provides information necessary to design the contents of artificial intelligence ethics education in liberal arts education.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.4
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• pp.97-107
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• 2020

This study aims to conduct a comprehensive meta-study from the perspective of content analysis to explore trends in Korean academic research on the sharing economy by using the big data analytics. Comprehensive meta-analysis methodology can examine the entire set of research results historically and wholly to illuminate the tendency or properties of the overall research trend. Academic research related to the sharing economy first appeared in the year in which Professor Lawrence Lessig introduced the concept of the sharing economy to the world in 2008, but research began in earnest in 2013. In particular, between 2006 and 2008, research improved dramatically. In order to grasp the overall flow of domestic academic research of trends, 8 years of papers from 2013 to the present have been selected as target analysis papers, focusing on titles, keywords, and abstracts using database of electronic journals. Big data analysis was performed in the order of cleaning, analysis, and visualization of the collected data to derive research trends and insights by year and type of literature. We used Python3.7 and Textom analysis tools for data preprocessing, text mining, and metrics frequency analysis for key word extraction, and N-gram chart, centrality and social network analysis and CONCOR clustering visualization based on UCINET6/NetDraw, Textom program, the keywords clustered into 8 groups were used to derive the typologies of each research trend. The outcomes of this study will provide useful theoretical insights and guideline to future studies.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.31 no.1
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• pp.30-41
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• 2017

Mammals in Korea have been studied in various fields such as animal science, veterinary medicine, laboratory animal science, ecology, and genetics. As the importance of biodiversity has been emphasized recently, conservation and management of mammals have attracted much public attention. However, in spite of such an increase in scientific research and public interest, it is still difficult to find a report or summary to grasp the trend of mammalian research in Korea. The purpose of this study is to provide the basic data for future plans of the detailed research area and the related policies by grasping the research trends of mammals in Korea. Using text-ming and co-word analysis, we analyzed 392 mammalian research papers published in Korean national journals as of 2015. Our results showed that the number of mammalian research papers published in Korea has gradually increased and that the research target species have also become increasingly diverse. The major research areas identified through text-mining and co-word analysis are (1) evolution/phylogenetics/genetics, (2) environmental science/ecology, (3) embryology/reproductive biology/cell biology, (4) veterinary medicine related to parasites, (5) parasitology related to rodents, (6) bacteriology/virology, (7) anatomy/cell biology/laboratory animal science, (8) veterinary science related to morphology and anatomy, (9) animal science, (10) marine mammalogy, and (11) Chiroptera (bat) research. Environmental science/ecology has been the most active field among the 11 research areas in recent times, and the proportion of research has increased sharply compared to the past. Environmental science/ecology is the core of biodiversity conservation, and as the importance of biodiversity has been emphasized in recent years, researchers' interest in mammal ecology appears to have increased. We expect that the results of this study will be useful for future research plan and related policies on mammals in Korea.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.248-251
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• 2010

현재의 멀티미디어 서비스는 기존의 텍스트 위주의 사용자 환경에서 벗어나 오디오, 비디오뿐만 아닌 이미지, 그래픽, 텍스트 및 미디어 관련 정보 등의 다양한 데이터를 포함하는 멀티미디어 서비스 환경으로 변화하고 있다. 이러한 멀티미디어 서비스는 과거 TV와 컴퓨터 등 한정된 기기에서만 제공되었지만, 최근 휴대폰, MP3 플레이어, PMP 등 미디어 기기의 발전에 따라, 다양한 단말을 대상으로 서비스를 확장하고 있다. 이러한 멀티미디어 서비스를 다양한 단말을 대상으로 제공하기 위하여, 기존의 기술에서는 동일한 콘텐츠를 각각의 단말의 환경에 따라 서로 다른 서비스를 통해 제공하였다. 그러나 IPTV와 홈 네트워크 시스템 등 방송과 통신이 융합되고, 유선과 무선 간에 자유롭게 데이터를 주고받는 환경에서 단말 마다 서로 다른 서비스를 제공하는 것은 서비스 시나리오의 복잡도를 높이고, 다양한 단말을 사용하는 사용자에게 통합되지 않은 서비스를 제공 받게 되는 결과를 가져오게 된다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠의 메타데이터를 활용하여 동일한 멀티미디어 서비스를 단말기의 다양한 환경에 따라 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 방법인 적응적 장면 기술을 제시하고, 그 효율성에 관하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.155-156
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• 2016

대학 교육현장에서 수많은 비정형화된 데이터가 생산되고 있는데 그중 관심 있게 볼 부분은 학생들의 서술적 강의평가이며, 본 논문에서는 대학에서 시행하는 서술적 강의평가를 활용하여 컴퓨터를 활용하는 수업에서 학생들이 원하는 상호작용을 분석하였다. 분석을 위해 빅데이터에서 활용하는 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 분석결과 컴퓨터관련 관련 수업에서 필요한 학습자 상호작용은 주로 흥미, 기회, 열정, 재미, 참여, 유익, 친절 등으로 나타났다. 현재 5점 척도로 보여 지는 강의평가 점수는 진정 학습자가 원하는 것이 무엇인지 파악이 어렵기 때문에 관련 연구가 지속적으로 필요하다. 또한 향후 컴퓨터를 활용하지 않은 수업과 비교함으로써 대학 컴퓨터 관련 수업의 특징을 구분할 필요가 있을 것으로 여겨진다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.209-212
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• 2010

오늘날 학교 현장에서 교실에 비치된 TV를 통한 멀티미디어 자료 제시를 빼놓고는 수업을 진행할 수 없을 정도로 멀티미디어 자료는 큰 역할을 하게 되었고, 그런 관계로 멀티미디어 자료와 아동의 학성성취도의 연관관계를 분석하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중 멀티미디어 학습자료 제시 유형이 학생의 학업성취도에 미치는 영향에 대한 분석이 있다. 여러 가지 논문에서 애니메이션 학습자료는 텍스트보다 녹음자료와 함께 사용되는 것이 아동의 학업성취에 유리하다는 결론을 내리고 있다. 하지만 정확하게 읽고 텍스트를 해독하는 능력이 뛰어난 아동들, 즉 읽기 유창성이 뛰어난 아동들에게서 어떤 결과가 나오는지 분석된 결과는 없다. 따라서 본 논문에서는 읽기 유창성이 우수한 집단과 그렇지 않은 집단과의 비교 결과를 통해 과거의 분석된 결과가 그대로 유의미한지를 검증할 것이며 이러한 결과를 통해 좀 더 효율적인 멀티미디어 학습 자료의 쓰임을 제시하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.137-139
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• 2019

본 논문은 다양한 음성 특징과 텍스트를 이용한 멀티 모드 순환신경망 네트워크를 사용하여 음성을 통한 범주형(categorical) 분류 방법과 Arousal-Valence(AV) 도메인에서의 분류방법을 통해 감정인식 결과를 제시한다. 본 연구에서는 음성 특징으로는 MFCC, Energy, Velocity, Acceleration, Prosody 및 Mel Spectrogram 등의 다양한 특징들의 조합을 이용하였고 이에 해당하는 텍스트 정보를 순환신경망 기반 네트워크를 통해 융합하여 범주형 분류 방법과 과 AV 도메인에서의 분류 방법을 이용해 감정을 이산적으로 분류하였다. 실험 결과, 음성 특징의 조합으로 MFCC Energy, Velocity, Acceleration 각 13 차원과 35 차원의 Prosody 의 조합을 사용하였을 때 범주형 분류 방법에서는 75%로 다른 특징 조합들 보다 높은 결과를 보였고 AV 도메인 에서도 같은 음성 특징의 조합이 Arousal 55.3%, Valence 53.1%로 각각 가장 높은 결과를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.454-460
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• 1997

여러 응용 분야에 따라 많은 공동작업 시스템이 있다. 이러한 시스템들은 각 응용 영역에 따라 요구되는 문제가 다르다. 이 논문에서는 공동작업객체의 개념을 제시한다. 이 개념은 어떠한 멀티미디어 공동작업 시스템에도 적용할 수 있는 시스템 소프트웨어의 구조적인 모델이다. 이 모델은 지식베이스에서 이벤트를 자동으로 공유하고 각 이벤트에 대한 동작을 비동기적 동기적으로 수행한다. 이 논문에서의 공동작업객체는 멀티미디어 객체의 집합인데, 개념 그래프와 지식 쉘로 표현된다. 이 공동작업객체에서 수행되는 한글 공동텍스트 편집기는 한글 편집 지식에 의하여 공동으로 편집할 수 있다. 또한 한글 공동텍스트 편집기는 공동작업을 위하여 공동작업 객체를 관리, 유지하는 기능을 제공한다. 앞으로는 일반적인 공동작업 객체의 이론적 모델을 연구한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.516-518
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• 2003

본 논문은 특허 문서에 맞게 벡터스페이스 모델을 적용하여 특허정보 검색기를 구현한다. 기존의 상용 특허 검색 시스템의 문제점을 제시하고, 특허 문헌의 특징을 분석하여, 이를 반영한 특허 문헌 검색등의 벡터 스페이스 모델을 제시한다. 하나의 특허 문서는 서로 상이한 특성을 지닌 텍스트와 데이터의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 이를 하나의 벡터로 표현하는 것이 용이하지 않다. 이에 대해 본 연구에서는 내용 필드들을 특성에 따라 둘 이상의 벡터로 표현하고, 수치 및 고유명 필드는 불린검색형태로 처리되는 혼합형 벡터 모델을 제안한다. 각 필드의 특징에 맞게 색인어를 추출하며, 텍스트 필드의 색인어률 벡터로 표현하는 과정에서는 잘 알려진 TF-IDF 가중치를 사용하되, 특허 문서가 IPC 특허 분류 기준에 따라 완전 분류되어 있는 문서라는 특징을 이용, 보다 정확한 가중치를 부여한다. 실험과 성능평가를 통하여 제안한 특허 모델의 유용성을 보인다.