This was originally from the preceding research, '50 years of Sade's Studies,' and we have submitted this thesis by reorganizing it carefully in a paper format. To understand Sade, we had to go through and consider certain characteristics that the critics were reluctant to reveal. In other words, the revelation of the polythony throughout the work, the contradictory philosophical discourse of the characters, and the fact that Marquis' work is a situational text are factors to consider in this case. People have studied Sade disregarding these characteristics for a long period of time. Especially those groups of professional critics, has taken only a certain amount of Sade's work for their theoretical justification. As a result, the work of Sade became unreadable. Fortunately, researchers since 1990 have refused to continue the habitual of regarding Sade in the same light as his characters, and have instead focused on the process of researching the fundamentals based on the correct data, history and ideological context. We think that the research of those who have caused reverberations to the academic world would be the key point to the Studies of Sade in the future research.
After COVID-19, the number of individuals participating in delivery platforms has increased. They are using the participation of the delivery platform as a means of creating a new source of income as well as a means of sports and hobbies. This phenomenon is related to a social phenomenon called 'N-jober'. However, there are still few studies examining this phenomenon. Therefore, this study intends to examine the phenomenon of individual participation in delivery platforms and their issues. Text mining was performed on news data from January 2019, when COVID-19 started. As a result, social issues related to the increase in individual participation in delivery platforms were derived into 5 topics(Introduction to the Phenomenon, Characteristics of Participants, Participant's Income and Fees, Characteristics as a Job, Concern about Potential Risks). This study has significance in that it expanded the perspective of academic discussion on delivery platform business to individual participants.
This study attempted to derive important factors of emerging infectious diseases by collecting and analyzing text data onto emerging infectious diseases. For this purpose, articles in the Naver News database were directly crawled, pre-processed, and used for data analysis. In addition, additional analysis was performed using Big Kinds. As a result of the priority analysis, the importance was shown in the order of corona, infectious disease, quarantine, vaccine, outbreak, virus, infection, and development. As a result of the proximity centrality analysis, the importance was shown in the order of government, death, and plan, and the analysis result of Big Kinds showed that Covid-19 and the Korea Centers for Disease Control and Prevention were important. Based on the results of this study, it can be said that the government's policy support is needed to raise public awareness of new infectious diseases, prevent disease, and develop vaccines and treatments.
The Army, which is dreaming of a military leap forward through the fourth industrial revolution, needs to also consider the side effects and adverse functions of the fourth industrial revolution. In particular, this study conducted an analysis of whether it was consistent with the global technological trend of normal 'military security'. This paper focuses on the countermeasures that could result from 4th industrial revolution by utilizing the text-mining technique and social network technique of big data. 1. Active promotion of a convergence program with private, public, militaryand industrial, academic, and solidarity, 2. Information Sharing for International Cooperation and Cooperation in Cyber security, 3. Military Innovation and Military Unsymmetric Cyber security innovation, 4.The Establishment of Military Security Convergence Interface Management System in accordance with the Fourth Industrial Revolution, 5. Cooperation in the transition from technology engineering to social technology, 6. Establishing a military security governance system in the military, 7. Specifying confidential military digital data We look forward to providing useful information so that the results of this study can help develop the military and enhance military confidentiality.
Purpose The development of the network and mobile industries has induced companies to invest in information systems, leading a new industrial revolution. The Journal of Information Systems, which developed the information system field into a theoretical and practical study in the 1990s, retains a 30-year history of information systems. This study aims to identify academic values and research trends of JIS by analyzing the trends. Design/methodology/approach This study aims to analyze the trend of JIS by compounding various methods, named as TLS mining analysis. TLS mining analysis consists of a series of analysis including Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) weight model, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling, and a text mining with Semantic Network Analysis. Firstly, keywords are extracted from the research data using the TF-IDF weight model, and after that, topic modeling is performed using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify issue keywords. Findings The current study used the summery service of the published research paper provided by Korea Citation Index to analyze JIS. 714 papers that were published from 2002 to 2012 were divided into two periods: 2002-2011 and 2012-2021. In the first period (2002-2011), the research trend in the information system field had focused on E-business strategies as most of the companies adopted online business models. In the second period (2012-2021), data-based information technology and new industrial revolution technologies such as artificial intelligence, SNS, and mobile had been the main research issues in the information system field. In addition, keywords for improving the JIS citation index were presented.
As a result of the study, the poorest keywords were information, big data, management, policy, government, law, and smart. In addition, as a result of network analysis, related research was being conducted on topics such as data industry policy, data governance performance, defense, governance, and data public. The four topics derived through topic modeling were "DG policy," "DG platform," "DG in laws," and "DG implementation," of which research related to "DG platform" showed an increasing trend, and "DG implementation" tended to shrink. This study comprehensively summarized data governance-related studies. Data governance needs to expand research areas from various perspectives and related fields such as data management and data integration policies at the organizational level, and related technologies. In the future, we can expand the analysis targets for overseas data governance and expect follow-up studies on research directions and policy directions in industries that require data-based future industries such as Industry 4.0, artificial intelligence, and Metaverse.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1355-1362
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2021
Recently, not only congenital hearing impairment, but also the number of people with hearing impairment due to acquired factors is increasing. The environment in which sign language can be learned is poor. Therefore, this study intends to present a sign language (sign language number/sign language text) evaluation system as a sign language learning assistance tool for sign language learners. Therefore, in this paper, sign language is captured as an image using OpenCV and Convolutional Neural Network (CNN). In addition, we study a system that recognizes sign language behavior using MediaPipe, converts the meaning of sign language into text-type data, and provides it to users. Through this, self-directed learning is possible so that learners who learn sign language can judge whether they are correct dez. Therefore, we develop a sign language learning assistance system that helps us learn sign language. The purpose is to propose a sign language learning assistance system as a way to support sign language learning, the main language of communication for the hearing impaired.
This study explored the issues of industrial mathematics in online news articles and online forums in Korea and the US by using text mining and compared the results. Text data about industrial mathematics were collected from news articles of Naver, a major portal site, and postings and replies on Clien as resources of Korea, and from news articles by the New York Times and CNN as well as postings and replies on Reddit as resources of the US. Structural topic modeling analyses were performed, the major results of which were as follows. First, news articles in Korea mainly dealt with the necessity of industrial mathematics and government support. On the contrary, the news articles in the US focused more on various fields where industrial mathematics fields were utilized. Second, in Korea, the same number of issues with different topics were discussed in news articles and online forums, whereas in the US more issues were covered in news articles than in online forums. It was suggested academic implications for researchers and practical implications for the government for settling industrial mathematics in Korea.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.6
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pp.553-566
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2022
This study collects social data and academic research data from portal sites and RISS, and analyzes TF-IDF, N-Gram, semantic network analysis, and CONCOR analysis to analyze the social awareness and current aspects of 'AI Literacy' and 'AI Convergence Education'. Through this, we tried to understand the social awareness aspect and the current situation, and to suggest implications and directions. In the social data, the collection of 'AI Convergence Education' was more than twice that of 'AI Literacy', indicating that awareness of 'AI Literacy' was relatively low. In 'AI Literacy', the keyword 'human' in social data showed no cluster to which it belonged, indicating a lack of philosophical interest in and awareness of humanities and AI. In addition, the keyword 'Ministry of Education' showed high frequency, importance, and centrality of connection only in the social data of 'AI convergence education', confirming that 'AI convergence education' is closely related to government policy.
As we enter a super-aged society, senior citizens' health issues are affecting a variety of fields, including medicine, economics, society, and culture. In this study, we intend to draw implications from unstructured data analysis such as text mining and social network analysis in order to apply digital health care service design for improving the cognitive ability of senior citizens. The research procedure of this study improved the service design methodology into a process suited to the analysis of unstructured data, and six steps were applied. Related keywords that exist on social media, focusing on cognitive improvement and healthcare for senior citizens, were collected and analyzed, and based on these results, the direction of healthcare service design for improving on the cognitive abilities of senior citizens was derived. The results of this study are expected to have academic and practical implications for expanding the scope of the use of big data analysis methods and improving existing healthcare service development methodologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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