• Knowledge Management Research
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.193-212
• /
• 2022

Many studies have proposed several factors that affect review helpfulness. Previous studies have investigated the effect of quantitative factors (e.g., star ratings) and affective factors (e.g., sentiment scores) on review helpfulness. Online reviews contain titles and contents, but existing studies focus on the review content. However, there is a limitation to investigating the factors that affect review helpfulness based on the review content without considering the review title. However, previous studies independently investigated the effect of review content and title on review helpfulness. However, it may ignore the potential impact of similarity between review titles and content on review helpfulness. This study used text consistency between review titles and content affect review helpfulness based on the mere exposure effect theory. We also considered the role of information clearness, review length, and source reliability. The results show that text consistency between the review title and the content negatively affects the review helpfulness. Furthermore, we found that information clearness and source reliability weaken the negative effects of text consistency on review helpfulness.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.93-106
• /
• 2022

Objective : The COVID-19 pandemic has brought non-face-to-face healthcare service delivery system. Research into telehealth system and its efficacy remains unclear. Methods : Seven healthy adults participated in this study to investigate effects of tele-monitoring with the speech-to-text (STT) application to induce changes in occupational activities on occupational balance in healthy adults. Subjects were requested to choose occupational activities they wanted to have researched and then register them to the STT application. The STT application provided an alarm to check whether the pre-registered activities were performed on time, and whether the subjects performed it by their voice. The subjects were followed for 1 week, with assessments at baseline, and after 1-week's tele-monitoring. Results : Our findings showed that the subjects were willing to participate in tele-monitoring with the STT application with high adherence and satisfaction. In addition, there was a significant improvement in occupational activities related to health (p<.05). Specifically, adherence, satisfaction, and efficacy of the tele-monitoring with the STT application could successfully bring occupational balance in short-term periods. Conclusion : These findings highlight that tele-monitoring with a smartphone could be considered as one promising way to restore occupational balance in lockdown after the COVID-19 outbreak.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.123-139
• /
• 2011

This study focuses on how the characteristics of the comics make the medium a useful reading material. To highlight how the characteristics of comics enhance the media's capacity for reading, this study analyzed several patterns of adaptation from a comic to other media. The usefulness of comics as a reading text can be summarized as follows: First, comics have alternate phases of immersion and concentration. Second, comics provide the whole view as well as speed. These two factors make the comics as an interesting reading material.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.9 no.9
• /
• pp.1196-1207
• /
• 2006

In this paper, study on organization factors and algorithm of semiotics in Animation text within Roland Gerard Barthes's Structurism semiotics theory. It is possible through this approach that we can analyse the effective mechanism which delivers messages(or text) of animation, instead of plain analysis of classical semiotics. and then It will be able to keep watch on the blind viewpoint of the pure aesthetics which does not consider a social duty. In the expression of single sentence by the view of Barthes's semiotics theory, the text of animation is 'one sign has duplex role'. when it is explained another, the animation of mass media is special processing that makes conception and significance. in other words, the order of domination likely natural rule assimilate mass people to itself by the animation of mass media

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.324-329
• /
• 2006

Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.19B no.2
• /
• pp.135-148
• /
• 2012

This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.

• Journal of Information Management
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.35-56
• /
• 1996

SGML(Standard Generalized Markup Language) and its application to full-text database including a table, a figure and a picture are explained. A structure of SGML based full-text database Is defined by DTD(document type definition) written in SGML, and full-text itself is described with generalized markup depending on DTD. This article explains how to represent a document structure : a hierarchical structure like a chapter, a section, or a paragraph, or non-hierarchical(referencial) structure like a note, a table, a figure or a picture. Merits of SGML, electronic publishing, a retrieval system or hypertext and SGML tools are also described.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1999.10e
• /
• pp.89-96
• /
• 1999

본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 하이퍼링크는 문서간의 관계를 나타내는 유용한 정보로서 링크를 통해 연결된 두 문서는 내용적으로 관련이 있어 검색에 도움을 준다는 것은 이미 밝혀진바 있다. 본 논문에서는 이러한 과거 연구를 바탕으로 새로운 문서 분류 모델을 제안하는데, 이 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 문서의 범주를 결정한다. 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이 모델은 이웃한 문서의 범주가 미리 할당되어 있지 않은 경우 용어 기반 분류 방법으로 가용 범주를 할당하고, 이렇게 할당된 분류 정보가 다시 새로운 문서의 범주를 결정할 때 사용됨으로써, 문서 집합 전체의 분류가 점진적으로 이루어지며 그 정확도를 더해 나가는 효과를 가져올 수 있다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRI-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 18.5%의 성능 향상을 얻었다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.355-362
• /
• 2019

Elementary students are studying software training to teach coding education using text-based languages such as Python. In general, these higher-level languages support learning activities in combination with a kits for physical computing or various programming languages, in contrast to block-coding programming languages. In this study, we conducted a coding project based on computational thinking using the ARCS model to overcome the difficulties of text-based language. The results of the experiment show that students are generally confident and interested in programming. Especially, the understanding of repetition, function, and object was high in the change of computational thinking power, so this trend is believed to be due to the use of text-based languages and the Python module.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.251-256
• /
• 2022

범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.