On movie review sites, movie ratings are determined by netizens' subjective judgement. This means that inconsistency between ratings and opinions from netizens often occurs. To solve this problem, this paper proposes sentiment sentence sets which affect movie evaluation, and apply sets to comments to infer ratings. Creation of sentiment sentence sets is consisted of two stages, construction of sentiment word dictionary and creation of sentiment sentences for sentiment estimation. Sentiment word dictionary contains sentimental words and its polarities included in reviews. Elements of sentiment sentences are combined with movie related noun and predicate from words sentiment word dictionary. In this study, to make correspondence between polarity of sentiment sentence and sentiment word dictionary, sentiment sentences which have different polarity with sentiment word dictionary are removed. The scores of comments are calculated by applying averages of sentiment sentences elements. The result of experiment shows that sentence scores from sentiment sentence sets are closer to reflect real opinion of comments than ratings by netizens'.
Ahn, Tong Mahn;Kim, In Ho;Choi, Hyung Suk;Lee, Jae Young;Lee, Ji Young;Lee, Young;Ryu, Sun Jung;Min, So Young;Yoon, Min Ho
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.11
no.2
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pp.87-103
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2008
Despite its high level of symbolic and ecological values, BaigDooDaeGahn, about 684km long stretch of mountains in the eastern part of Korean peninsular, has been widely destroyed and barely recovered. While Korean government enacted a special law in 2005 to protect these areas and designated about 2,658 $km^2$ as the protection zone in 2007, there were a number of sites inside that had been disturbed by mining, illegal crop cultivations, stone quarry, development of resort facilities, construction of roads, and other human activities. To restore these damaged areas in a sustainable manner, the integrative system to categorize damaged areas for participatory restoration by local residents was suggested by this study. The most distinguished feature of the proposed system was to integrate the existing restoration approach focusing on biophysical conditions into the sustainability-building approach to reactivate socio-economic conditions of local society, called 'restoration of eco-cultural community'. As an entry stage to design the new restoration system including processes and procedures, the damaged areas had to be re-categorized by two characteristics, their physical conditions in terms of possibility of public participatory restoration and the readiness of local society required for pursuing endogenous development. More detailed considerations regarding these two characteristics and three different categories has been suggested and discussed.
The state of in situ stress is an important factor in considering the suitability of a site as a geological repository for nuclear waste. In this study, three-dimensional distinct numerical analysis was conducted to investigate the effect of deformation zones on the state of stress in the Oskarshamn area, which is one of two candidate sites in Sweden. A discontinuum numerical model was constructed by explicitly representing the numerous deformation zones identified from site investigation and far-field tectonic stress was applied in the constructed model. The numerical model successfully captured the variation of measured stress often observed in the rock mass containing large-scale fractures, which shows that numerical analysis can be an effective tool in improving the understanding of the state of stresses. Discrepancies between measured and modelled stress are attributed to the inconsistent quality of measured stress, uncertainty in geological geometry. and input data for fractures.
In Korea, the number of mining operations are getting smaller. But buried accidents are on the increase every year. For this reason, it is important to safety management in construction process, especially the worker's safety. In the field of construction needs utilization of integration system according to purpose of utilization, particularly in underground construction sites utilizing is emphasized even more. The current element technologies of location tracking, sensors and wireless communication possible to utilize but it is still difficult to utilization of integration system in construction field because a study is not complete on commercialization and availability. In this study, for real time 3-dimensional management of ubiquitous construction site in ground and underground, measure data using MEMS sensor, EDM and DGPS in 2 test site. Also results were analysed by MATLAB. As a result, error is verification less than 3 meter that possible to distinguish with the naked eye and construct direction of study based on result of former.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.4
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pp.267-291
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2021
Due to the global pandemic caused by COVID-19 in 2020, there have been major changes in the education sites. Universities have fully introduced remote learning, which was considered as an auxiliary education, and non-face-to-face classes have become commonplace, and professors and students are making great efforts to adapt to the new educational environment. In order to improve the quality of non-face-to-face lectures amid these changes, it is necessary to study the factors affecting lecture satisfaction. Therefore, This paper presents a new methodology using big data to identify the factors affecting university lecture satisfaction changed before and after COVID-19. We use Topic Modeling method to analyze lecture reviews before and after COVID-19, and identify factors affecting lecture satisfaction. Through this, we suggest the direction for university education to move forward. In addition, we can identify the factors of satisfaction and dissatisfaction of lectures from multiangle by establishing a topic classification model with an F1-score of 0.84 based on KoBERT, a deep learning language model, and further contribute to continuous qualitative improvement of lecture satisfaction.
This study analysed changes in rural tourism between before and after COVID-19 using LDA topic analysis. In order to understand the changes in rural tourism, blog data including the keyword 'Gochang-gun travel' was used. As a result of LDA topic analysis with blog data retrieved, the study found nine topics in 2019 and 2020. 2019 and 2020 are, generally, consistent in topics, but the three topics related to rural experiential tourism that appeared in 2019 did not appear in 2020. In 2020, three new topics emerged: Beach vacations and campings. New travel activities of noncontact with other people(Untact tourism in Korean context) in the COVID-19 era, and The negative impacts on travel businesses and behaviours from COVID-19. Especially, the adverse effects of COVID-19 have made an enormous decline in rural experience tourism destinations and cancellation of local festivals. On the other hand, new tourism activities have emerged due to COVID-19. Those activities have included camping, drive-thru destinations, and cycling. Ecological and natural tourist sites such as Ungok Wetland, Seonunsan Mountain, Seonunsa Temple, and Gusipo Beach appeared. These tourist destinations have a quiet atmosphere and less density place noncontacting with other people when visiting. Also, because overseas travel has become difficult, long-term stay travel in rural areas has appeared. This study indicates that COVID-19 has less impacted rural tourism than other tourism destinations with these positive and negative impacts.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.287-294
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2022
The purpose of this study is to find out consumers' perceptions of "metaverse," a newly spotlighted technology, through big data analysis as a non-face-to-face society continues after the outbreak of COVID-19. This study conducted a big data analysis using text mining to analyze consumers' perceptions of metaverse before and after COVID-19. The top 30 keywords were extracted through word purification, and visualization was performed through network analysis and concor analysis between each keyword based on this. As a result of the analysis, it was confirmed that the non-face-to-face society continued and metaverse emerged as a trend. Previously, metaverse was focused on textual data such as SNS as a part of life logging, but after that, it began to pay attention to virtual reality space, creating many platforms and expanding industries. The limitation of this study is that since data was collected through the search frequency of portal sites, anonymity was guaranteed, so demographic characteristics were not reflected when data was collected.
Doo Young Jung;Sang-Jun Lee;MIN KYUNG IL;Seogsong Jeong;HyunWook Han
The Journal of Bigdata
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v.7
no.2
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pp.103-111
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2022
There are many institutions, organizations, and sites related to responding to infectious diseases, but as the pandemic situation such as COVID-19 continues for years, there are many changes in the initial and current aspects, and accordingly, policies and response systems are evolving. As a result, regional gaps arise, and various problems are scattered due to trust, distrust, and implementation of policies. Therefore, in the process of analyzing social data including information transmission, Twitter data, one of the major social media platforms containing inaccurate information from unknown sources, was developed to prevent facts in advance. Based on social data, which is unstructured data, an algorithm that can automatically detect infectious disease threats is developed to create an objective basis for responding to the infectious disease crisis to solidify international competitiveness in related fields.
Soil samples collected from paddy field adjacent to zinc-mining sites were sequentially extracted to assess chemical fractions of Cd, Zn, Cu and Pb. The purpose of this study was two fold; (i) to examine the chemical forms of heavy metal in soils by sequential extraction. and (ii) to determine relationships between the chemical distribution of heavy metal in the soil and the heavy metal content of the brown rice. The results are summarized as follows. The content of exchangeable, organically bound and carbonate Cd and residual Zn was 73.9% and 63.8% of total Cd and Zn in the soil, respectively. The content of exchangeable Cd, Zn and Pb in soil showed highly negative correlations with pH, organically bound Cd, carbonate Cd, sulfide Cd, Zn and Pb in soil showed highly positive correlations with pH. The content of organically bound Cd, Zn, Pb and carbonate Cu in soil showed highly positive correlations with organic matter content, while the content of sulfide Cu and residual Cd in soil showed highly negative correlation with organic matter content. The content of carbonate Cd, Zn, Pb and residual Cu in soil showed highly positive correlations with CEC, but the content of exchangeable Cd, Zn, Cu, Pb and organically bound Cu in soil showed highly negative correlations with CEC. The content of total, organically bound, carbonate, sulfide and residual Cd in soil were highly correlated with that of Cd in brown rice. The content of any Pb fractions in soil were not correlated with that of Pb in brown rice. The content of water soluble and exchangeable Zn in soil were highly correlated with that of Zn in brown rice.
This study was conducted to evaluate heavy metal concentrations(Cd, Cu, Z, and Pb) in the soil of two zinc mines and to correlate heavy metal contents between the soils and trees growing near the mines. Soils and leaves, stems, and roots of five tree species(Corylus heterophylla, Pinus rigida. Populus alba${\times}$glandulosa, Rhododendron mucronulatum, and Robinia pseudoacacia) were collected from Sambo Zinc Mine located in Hwasung and Gahak Zinc Mine in Kwangmyung city in Kyonggido. Soils near two zinc mines were not seriously contaminated by heavy metals, but Zn and Pb concentrations were at toxic level. The heavy metal concentration in soils decreased in the order of Zn, Pb, Cu, and Cd, and decreased with increasing distance from zinc mining sites. Among the five tree species, Populus alba ${\times}$ glandulosa showed the highest heavy metal concentrations in the tissue except for Pb. Particulars, leaves of the species contained the high concentrations of heavy metals to reach the maximum of 91ppm Zn. The roots of Corylus heterophylla contained high concentrations of Cu and Pb. The order of heavy metal concentrations in the tree species was Zn, Cu, Pb and Cd. The concentration of heavy metals in the tree tissues showed a positive correlation with that in soil in which trees are growing. The ratio of heavy metal concentration of trees to that of soils(concentration factor : CF) was highest in Zn and lowest in Pb. Populus alba${\times}$glandulosa had the highest CF value among the five tree species. It was concluded that Populus alba${\times}$glandulosa, based on the high metal uptake ability, could be used for decontaminating of heavy metals from contaminated soils, and Pinus rigida could be used to reflect the level of contamination in soils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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