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Hot Keyword Extraction of Sci-tech Periodicals Based on the Improved BERT Model

  • Liu, Bing;Lv, Zhijun;Zhu, Nan;Chang, Dongyu;Lu, Mengxin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권6호
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    • pp.1800-1817
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    • 2022
  • With the development of the economy and the improvement of living standards, the hot issues in the subject area have become the main research direction, and the mining of the hot issues in the subject currently has problems such as a large amount of data and a complex algorithm structure. Therefore, in response to this problem, this study proposes a method for extracting hot keywords in scientific journals based on the improved BERT model.It can also provide reference for researchers,and the research method improves the overall similarity measure of the ensemble,introducing compound keyword word density, combining word segmentation, word sense set distance, and density clustering to construct an improved BERT framework, establish a composite keyword heat analysis model based on I-BERT framework.Taking the 14420 articles published in 21 kinds of social science management periodicals collected by CNKI(China National Knowledge Infrastructure) in 2017-2019 as the experimental data, the superiority of the proposed method is verified by the data of word spacing, class spacing, extraction accuracy and recall of hot keywords. In the experimental process of this research, it can be found that the method proposed in this paper has a higher accuracy than other methods in extracting hot keywords, which can ensure the timeliness and accuracy of scientific journals in capturing hot topics in the discipline, and finally pass Use information technology to master popular key words.

초·중등 인공지능 교육을 위한 데이터 리터러시 정의 연구 (A Study on the Definition of Data Literacy for Elementary and Secondary Artificial Intelligence Education)

  • 김슬기;김태영
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.59-67
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    • 2021
  • AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

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18대 대통령 선거 후보자의 연설문 네트워크 분석: 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 중심으로 (Presidential Candidate's Speech based on Network Analysis : Mainly on the Visibility of the Words and the Connectivity between the Words)

  • 홍주현;윤해진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권9호
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    • pp.24-44
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    • 2014
  • 이 연구는 제18대 대통령 선거에 출마했던 후보자들의 연설문 담화를 네트워크 관점에서 접근 해 구조적으로 분석하고 연설문에 내재된 의미를 파악하고자 했다. 이를 위해 연설문 담화에서 언급된 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 살펴보았다. 단어의 가시성은 특정 단어가 얼마나 자주 등장 하는지로, 단어 간 연결성은 네트워크 분석을 통해 연설문에 언급된 단어 간 상호작용을 그래프로 나타내 파악하였다. 박 후보의 경우 '국민행복'과 '약속'이 핵심 키워드로, 문 후보의 경우 '정권교체'와 '한반도,' 안 후보의 경우 '국민'과 '변화'가 핵심 키워드로 나타났다. 이 단어를 중심으로 어떤 단어들이 서로 연결되었는지 네트워크 분석을 하였다. 단어 간 중심성을 분석한 결과 박 후보의 경우 국민과 대한민국, 국민행복, 신뢰가, 문 후보의 경우 대한민국, 보통사람, 국민, 정권교체가, 안 후보의 경우 국민, 정치, 변화가 단어들 간의 관계에서 중심 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 연구는 이론적인 측면에서 단어의 네트워크 분석을 통해 대통령 연설문에 내재된 의미를 실증적으로 파악했다는 점에서 의미가 있다. 방법론적인 측면에서는 대통령 후보자의 연설문 담화에 대한 단어 간 연결성을 구조적 측면에서 파악했다는 점에서 정치 커뮤니케이션 연구 분야의 확장에 기여하였다.

중국고객 해외의료관광국가 선택의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구: 구전 조절효과를 중심으로 (Factors Influencing Chinese Customers' Selection of Health Care Service Countries: Focusing on Word-of-Mouth Moderating Effects)

  • 장준;이훈영
    • 유통과학연구
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    • 제13권12호
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    • pp.41-52
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    • 2015
  • Purpose - Given globalization, the new niche market of medical tourism is likely to experience sustainable growth for various reasons, such as aging populations and a shift in the medical consumerism paradigm toward prevention. Importantly, understanding medical customers' behavior is necessary to benefit from a competitive advantage in this industry. The existing research primarily accessed the key factors of medical quality and costs to explain health customers' behavior but is limited in terms of enabling an understanding of the decision process. This limitation exists because, given the intangibility and greater associated risks in the highly professional industry of international medical tourism, most customers lack the knowledge and experience needed to evaluate the central factors-such as the medical competence of health care countries-before purchases. Therefore, they actively search for useful information through various distributions to reduce uncertainty and to make better choices. Interestingly, most of these information channels are associated with word-of-mouth (WOM). However, no evidence is found in the literature to estimate the effect of WOM in the medical tourism field. Thus, this study focuses on WOM to explore its interaction with key medical characteristic factors and the attractiveness of destinations referred to by sources. This study also affects customers' evaluations and, in turn, influences their intention to seek health care services abroad. Research design, data, and methodology - The literature review addressed an interesting research model for estimating the relations among WOM, medical characteristics, attractiveness, and customers' choice intention regarding international health care. In the key economic regions in China, such as Beijing, Shanghai, Jiangsu, Shandong, and Guangdong, 2,500 survey questionnaires were distributed to potential customers of different ages, education, and income levels. A resulting 1,717 (68.68 percent of the original 2,500) usable surveys were obtained for analysis. Moderated regression analysis was used to determine the effects of WOM in the decision process regarding international health care destinations. Results - The results indicate that WOM is a good moderator of the relationships between the factors evaluated by sources and customers. More importantly, the WOM effects reflect the factors of tie strength, credibility, and vividness. The results also reveal that, given the moderating role of WOM, the intention of potential Chinese customers to seek the referred health care country varies according to the medical characteristics of medical competency and reputation as evaluated by customers. In contrast, the travel attractiveness of the attractions, facilities, accessibility, and social environment are critical determinants of destination choice intention. Conclusions - The moderating role of WOM has been confirmed through the international healthcare destination selection process. Medical tourism managers should user WOM as an effective marketing tool for industry development. Specially, marketers should consider the effects of WOM determinants, such as tie strength, credibility, and vividness, to develop an effective strategy. Furthermore, this study estimates the factors that affect customers' selection of medical tourism destinations. Health care managers or policy makers should consider a broad variety of variables that may attract more Chinese customers to international health care.

산림치유 효과 검증 연구의 주요어 분석을 통한 치유 발현과정 해석 (Interpretation of the Forest Therapy Process and Effect Verification through KeyWord Analysis of Literature on Forest Therapy)

  • 박경자;신창섭;김동수
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권1호
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    • pp.82-90
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    • 2021
  • 본 연구는 산림치유인자를 활용한 숲 활동이 면역력증진과 건강증진으로 이어지는 산림치유 효과의 발현과정을 이론적 그리고 정성적으로 분석하고 산림치유 개념을 정밀화하고 체계화하기 위하여 수행되었다. 연구분석자료는 산림치유 관련 기관 웹사이트와 2000년에서 2020년 3월까지 산림치유로 검색되는 33편의 석·박사 학위논문과 33편의 전문학술지 논문의 주요어, 2016년 산림치유 체험수기 공모전 입상작에 나타난 명사와 형용사 빈도수에 근거하여 워드클라우드를 생성하였다. 단어 빈도수를 근거로 한 해석으로 산림치유 요인을 도출하고 치유 효과의 발현과정을 추론하여 산림치유에 대한 개념을 정의하였다. 산림 치유력의 원천은 산림치유인자와 함께 숲에 대한 긍정적 경험과 자연에 대한 태도가 중요한 것으로 나타났다. 치유효과는 산림치유프로그램을 통해 극대화되고, 신체적 정신적 회복력과 저항력으로 이어지며, 결과적으로 건강증진, 면역력 증진으로 나타난다. 본 연구는 산림치유란 "대상자들의 숲에 대한 긍정경험 및 태도와 산림의 환경요소를 매개로 대상자들의 심리적, 신체적, 영적 회복력을 위한 건강증진 활동"이라 제안한다.

모바일 단말기를 위한 추천 소프트 키보드 (Preliminary Study on Soft Keyboard with Recommendation for Mobile Device)

  • 황기태;이재문
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.137-145
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    • 2013
  • 최근 대부분의 모바일 단말기는 LCD 터치 화면에 소프트 키보드를 장착한다. 그러나 소프트 키보드의 터치화면의 크기가 작기 때문에, 인접키가 실수로 눌러지고, 한 키를 여러 키 입력에 중복 사용함에 따라 사용자의 키 입력 오류가 많이 발생한다. 본 논문에서는 사용자가 텍스트를 입력하는 동안 적절한 어휘를 추천하여 키 입력 오류를 쉽게 수정하도록 돕는 알고리즘을 제안하고 MissLess 소프트 키보드를 구현한 내용에 대해 기술한다. 3개의 간단한 테스트 셋을 작성하여 MissLess 키보드의 추천 성능을 평가한 결과 다소 차이가 있지만 90%에 달하는 추천 성능을 얻었다. 그러나 추천 워드가 4개인 것을 고려하면 추천 성능을 해석할 필요가 있다.

키워드 네트워크 분석을 통해 살펴본 초등학생이 인식하는 과학 학습 참여의 의미 (Exploration on Elementary Students' Perceptions of Science Learning Engagement Using Keyword Network Analysis)

  • 임희준
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제39권2호
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    • pp.255-267
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    • 2020
  • Students' engagement is important for meaningful learning and it has multifaceted aspects for their science learning. This study investigated elementary students' perceptions of science learning engagement. The subjects of this study were 341 4th to 6th elementary students. The survey questionnaires were 5-Likert scale questions and free response questions on science learning engagement. The results showed that elementary students' perceptions of behavioral engagement were higher than emotional and cognitive engagement. Keyword network analysis with NetMiner program showed that the frequent key words of science learning engagement were 'experiment', 'listening', and 'teachers' explanation', which were mostly the behavioral types of engagement. The degree centrality and eigenvector centrality of these key words appeared high. 'Interest', which is emotional engagement, were also one of the frequent key words, but the centralities of this word were relatively low. The Frequent key words of science learning disengagement were mostly related with off-tasks, not doing expected behaviors and negative emotions about science and science learning. Educational implications on science learning engagement were discussed.

Integral Attacks on Some Lightweight Block Ciphers

  • Zhu, Shiqiang;Wang, Gaoli;He, Yu;Qian, Haifeng
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권11호
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    • pp.4502-4521
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    • 2020
  • At EUROCRYPT 2015, Todo proposed a new technique named division property, and it is a powerful technique to find integral distinguishers. The original division property is also named word-based division property. Later, Todo and Morii once again proposed a new technique named the bit-based division property at FSE 2016 and find more rounds integral distinguisher for SIMON-32. There are two basic approaches currently being adopted in researches under the bit-based division property. One is conventional bit-based division property (CBDP), the other is bit-based division property using three-subset (BDPT). Particularly, BDPT is more powerful than CBDP. In this paper, we use Boolean Satisfiability Problem (SAT)-aided cryptanalysis to search integral distinguishers. We conduct experiments on SIMON-32/-48/-64/-96, SIMON (102)-32/-48/-64, SIMECK-32/-48/-64, LBlock, GIFT and Khudra to prove the efficiency of our method. For SIMON (102)-32/-48/-64, we can determine some bits are odd, while these bits can only be determined as constant in the previous result. For GIFT, more balanced (zero-sum) bits can be found. For LBlock, we can find some other new integral distinguishers. For Khudra, we obtain two 9-round integral distinguishers. For other ciphers, we can find the same integral distinguishers as before.

디지털 정보를 체계화하는 지식 데이터베이스 모델링에 관한 연구

  • 이창균;최선호;김정태
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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    • pp.609-614
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    • 2008
  • 본 연구는 정보를 자원으로 지식사회에 있어 사용자들이 필요로 하는 지식 데이터베이스 모델링 기법에 대한 설계 및 구축에 대한 연구를 실시 하였다. 기존의 Key-word검색을 통한 나열식 정보 서비스 관점에서 벗어나, 디지털 정보들의 속성을 분해, 연계, 창출하는 3단계 Framework을 통해 지식 데이터베이스를 구축하는 과정과 활용에 대한 Case Study를 통해 지식 데이터베이스를 활용방안을 제시하고 있다. 지식 데이터베이스를 통해 기존의 데이터베이스모델링 패러다임에서 벗어나 사용자에게는 지식탐험의 즐거움과 서비스 및 지식제공자 들에게는 새로운 수익창출의 기회를 제시해 주고 있다.

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KAISER: 워드 임베딩 기반 개체명 어휘 자가 학습 방법을 적용한 개체명 인식기 (KAISER: Named Entity Recognizer using Word Embedding-based Self-learning of Gazettes)

  • 함영균;최동호;최기선
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.337-339
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    • 2016
  • 본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

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