본 연구에서는 웹 뉴스 채널 컨텐츠의 키워드 분석을 이용한 개인화된 모바일 웹 컨텐츠 생성 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹 사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 키워드 분석을 통한 개인화 기법을 적용하여 컨텐츠를 필터링한다. 제안한 방법을 사용함으로써 수많은 뉴스 채널에서 보다 빠르고 쉽게 모바일용 웹 컨텐츠를 생성할 수 있어 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있다. 또한 키워드 분석을 이용하여 무선 인터넷 사용자들의 보다 세밀한 관심영역에 대응할 수 있으며 컨텐츠 필터링과 컨텐츠 접근에 대한 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 방송 제작현장을 가장 충실히 담고 있는 월간 <방송문화>와 의 주제어 분석을 통해 제작체계의 구성요소를 분석했다. 분석 결과, 월간 <방송문화>의 경우, 편성 제작 중심에서 점점 방송에 영향을 미치는 중요한 요소들인 제도 정책, 산업, 기술에 대해 관심을 높여왔다는 것을 확인했다. 의 경우, 제도 정책, 조직, 편성 제작, 단체행동의 순서대로 높은 빈도를 나타냈다. 두 매체의 다소 상이한 성격에도 불구하고, 제도 정책, 산업, 기술, 조직이 편성 제작을 둘러싼 담론의 중요한 요소라는 것을 확인할 수 있었다.
VOCs have been used as the most definitive resource to reflect customer feedback when developing products and services. However, due to the development of the Internet and the emergence of SNS, VOC is no longer the only channel that represents customer opinions. There are also a number of studies showing that many customers express complaints through channels other than VOCs. In this paper, we analyze the difference between the official VOC data and the data collected through the external channel, and suggest ways to reflect the various opinions of customers. To do this, this study uses keyword analysis that can identify differences according to frequency through social network, modular analysis to distinguish topics according to centrality and similarity, and emotional analysis to confirm word polarity (positive and negative). The results of this study show that the opinions of the customers were different depending on channels such as VOCs and external channels. Therefore, the collected data through VOC as well as external channels should be used in order to reflect the opinions of customers. In particular, this paper confirms that the results of one channel may vary depending on the channel characteristics even for the same channel. This confirms that collecting voc only on certain channels may differ from what real customers require. Therefore, data collected through VOCs as well as external channels must be used to reflect various customer feedback.
Purpose: This study aims to conduct a systematic literature review to suitably identify wide and specific issues and topics on service quality in supply chain. Methods: This study is to investigate service quality in supply chain research using a systematic literature review methodology. In order to extract influential journals and papers, we used the SJR impact factor provided by the SCOPUS database. The collected 169 papers were analyzed using bibliometric analysis, citation analysis as well as keywords network. Results: We conducted a bibliometric analysis to identify top authors contributing to service quality in supply chain and their issues, and further examined important keywords and new emerging keywords. In addition, we extracted five influential papers by PageRank to clarify critical issues and divided into five clusters to identify topics of service quality in supply chain by using network-based approach. In order to examine comprehensive issues and topics of service quality in supply chain, we constructed a keyword network to observe difference in the classification of important keywords across network centrality measures. Conclusion: Our study reviewed literature on service quality in supply chain and explored the future directions and trends of service quality in supply chain.
Purpose: This study aims to conduct a systematic literature review to suitably identify wide and specific issues and topics on service quality in supply chain. Methods: This study is to investigate service quality in supply chain research using a systematic literature review methodology. In order to extract influential journals and papers, we used the SJR impact factor provided by the SCOPUS database. The collected 169 papers were analyzed using bibliometric analysis, citation analysis as well as keywords network. Results: We conducted a bibliometric analysis to identify top authors contributing to service quality in supply chain and their issues, and further examined important keywords and new emerging keywords. In addition, we extracted five influential papers by PageRank to clarify critical issues and divided into five clusters to identify topics of service quality in supply chain by using network-based approach. In order to examine comprehensive issues and topics of service quality in supply chain, we constructed a keyword network to observe difference in the classification of important keywords across network centrality measures. Conclusion: Our study reviewed literature on service quality in supply chain and explored the future directions and trends of service quality in supply chain.
In the era of COVID-19 pandemic, COVID related keywords, news and SNS data are pouring out. With the help of the data and LDA topic modeling, we can check out what media reports about COVID-19 and vaccines. Also, we can be clear how the public reacts to the vaccine on social media and how this is related with the increasing number of COVID-19 patients. By using sentimental analysis methodology, we can get to know about the different kinds of reports that Korea media send out and get to know what kind of emotions that each media company uses in majority. Through this procedure, we can know the difference between the Korean media and the foreign ones. Ultimately, we can find and analyze the keyword that suddenly rose during the COVID-19 period throughout this research.
본 연구는 코로나19 이후 공급사슬 리스크에 대한 주요 이슈와 연구 동향을 살펴보기 위해 해외 및 국내 저널을 바탕으로 키워드 네트워크 분석을 수행하였고, 뉴스와 기사를 대상으로 네트워크 텍스트 분석을 실시하였다. 선행연구에서 상대적으로 부족했던 코로나19 이후에 대한 공급사슬 리스크를 분석한 결과, 코로나19 이후 해외 및 국내 저널, 나아가 뉴스 기사에서 이전 선행연구와는 다른 공급사슬 리스크 회복, 대응 및 민생 등과 같은 연구 동향을 알 수 있었고, 기업에 있어 공급사슬 리스크에 대한 실무적 전략 및 통찰력을 제안할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.68-74
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2023
The food industry has been hit hard since the first outbreak of COVID-19 in 2019. However, as of April 2022, social distancing has been resolved and the restaurant industry has gradually recovered, interest in restaurant start-ups is increasing. Therefore, in this paper, 'restaurant start-up' was cited as a key keyword through social media big data analysis using TexTom, and word frequency and cone analysis were conducted for big data analysis. The keyword collection period was selected from May 1, 2022, when social distancing due to COVID-19 was lifted, to May 23, 2023, and based on this, a plan to develop chatbot services for restaurant start-ups was proposed. This paper was prepared in consideration of what to consider when starting a restaurant and a chatbot service that allows prospective restaurant founders to receive information more conveniently. Based on these analysis results, we expected to contribute to the process of developing chatbots for prospective restaurant founders in the future
문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
SNS를 이용하는 사람들은 매일 자신의 다양한 생각을 SNS에 게시한다. SNS에 게시된 데이터는 수많은 사람들의 생각과 의견이 담겨있다고 할 수 있다. 특히 트위터에서 서비스되는 인기 화제어는 사용자가 올린 글에서 자주 등장한 단어의 횟수를 집계해 순위를 결정한다. 하지만 이와 같은 방법은 단순히 중복된 단어가 나열된 불필요한 데이터에 민감하다. 제안하는 방법은 단어간의 관계도를 이용한 단어의 화제성을 기반으로 순위를 결정하므로 불필요한 데이터의 영향을 적게 받고 주요단어를 안정적으로 추출할 수 있다. 성능 비교를 위하여 내림차순 화제어 순위와 상위 20개중에서 의미 없는 화제어의 비율 측면에서 형태소 분석과 PageRank 기반의 제안 방식과 단순 등장 횟수 기반의 기존 방식을 비교한다. 제안하는 방안과 기존 방안은 상위 20개중에서 무의미한 화제어를 각각 55%과 70%를 순위권에 포함시켰으며 제안한 방법이 기존 방법과 비교할 때 15% 정도 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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