This study was to analyze the visual preference of the port landscapes for North port in Busan. Preference related variables came from Semantic Differential(SD) method and then were conducted by the factor analysis. Multiple regression was done for the relationship between the preference and factors. The result found 4 factors, including dynamics, stability, pleasantness and healthiness. Much importance was placed on dynamics among them. Therefore, building port landscapes and their image attracting viewers should consider dynamics in terms of port landscape plan and user attraction development for visual quality management.
In usual safety signs are final means to transmit hazard information so that the importance of them cannot be emphasized too much. Nevertheless, in Korea, few people are interested in functions of safety signs so that evaluation of safety signs are seldom committed. This research was conducted to evaluate and compare perceptional characteristics of safety signs, especially "Fall" signs, by Semantic Differential Method and Multi-dimensional Scaling Method, with undergraduate students as well as industrial workers. According to research results on several signs evaluated high through suggested procedure, action inducibility was different for students majoring in different sciences, but it had common elements in the sense of 'openness' or 'arrangements'. Besides, perceptional images on safety signs were mainly recognized with bases of 'arrangement' for student group and 'simplicity' for industrial workers, respectively, and their maps corresponded well with each other by partial rotating so that students and workers seemed to recognize safety signs with similar factors though their name might be different. However, since perceptional characteristics including image map, comprehensibility, and action inducibility were similar for student group whereas those were not for worker group, it was concluded that the test for action inducibility would be absolutely necessary for safety signs for workers' group.
Kim, Moonjong;Lee, Jaean;Han, Kyouyeol;Ahn, Youngmin
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.22
no.1
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pp.50-55
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2016
To attain an understanding of customers' opinions or demands regarding a companies' products or service, it is important to consider VOC (Voice of Customer) data; however, it is difficult to understand contexts from VOC because segmented and duplicate sentences and a variety of dialog contexts. In this article, POS (part of speech) and morphemes were selected as language resources due to their semantic importance regarding documents, and based on these, we defined an LSP (Lexico-Semantic-Pattern) to understand the structure and semantics of the sentences and extracted summary by key sentences; furthermore the LSP was introduced to connect the segmented sentences and remove any contextual repetition. We also defined the LSP by categories and classified the documents based on those categories that comprise the main sentences matched by LSP. In the experiment, we classified the VOC-data documents for the creation of a summarization before comparing the result with the previous methodologies.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.51
no.2
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pp.1-21
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2020
The purpose of this study is to explore semantic characteristics of IFLA school library guidelines through network analysis. There are two versions, 2002 edition and 2015 revision of the guidelines. This study analyzed the 2002 edition and 2015 revision of the IFLA school library guidelines view point of semantic network, and compared characteristics of two versions. The keywords were to extracted from two texts, semantic network were composed based on co-occurrence relations with keywords. The centrality(degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality) was analyzed from the network. In addition, this study conducted topic modeling analysis using LDA function of NetMiner4.0. The result of this study is following these. First, When comparing the centrality, the 'Program, Teaching, Reading, Inquiry, Literacy, Media' keyword was higher in the 2015 revision than in the 2002 edition. Second, 'Inquiry' in degree centrality and 'Achievement' in closeness centrality which were not included in the 2002 edition top-ranked keyword list, have new appeared in 2015 revision. third, As a result of the analysis of topic modeling, compared to the 2002 version, the importance of topics on programs and services, teaching and learning activities of librarian teacher, and media and information literacy is increasing in the 2015 revision.
This study explores the importance of semantic web-based network construction in art data archiving, as well as its meaning and value in the context of arts management along with its potential for future application. The study focuses on oral history obtained from the Arko Arts Archives that contained records of the lives and artistic views of early artists. In this study, the possibility of applying semantic web-based technology to materials concerning culture and the arts was discussed in five aspects based on the results of the case analysis. First, checking the relationship and discovering hidden artists are possible by revealing relationships between characters. Second, understanding and studying society and culture at a given time is possible by interpreting the contextual meaning of information. Third, art exploration can be done broadly and deeply, encompassing various genres from the perspective of the consumer. Fourth, through art construction, history can be reconstructed using a new and rich method. Fifth, expanding the scope beyond the boundaries of art is possible through convergence and collaboration of programs that handle big data. The network data can be used in various methods, such as art history research, art planning, and creation, throughout the art ecosystem. The results of the study suggest that digitizing a large quantity of data concerning culture and the arts is meaningful in arts management as well as identifying and analyzing the relationship network among data clusters using semantic web-based technology.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.9
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pp.205-210
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2009
This paper proposes an ontology-based context aware system model for the purpose of storing and managing agricultural products using ubiquitous sensors to share and distribute information. In these days, according to penetrating ubiquitous technologies into our way of life, the importance of information is increasing gradually. The importance of ontology in a domain is getting as well. Therefore, this paper designs and build an ontology-based agricultural products warehouse model using context aware state information obtained by using wireless sensors. Also, it shows the result described by graphical ontology results to share common understanding on the structure of context information among users, devices and services to enable semantic interoperability owing to the information of the context aware state of the warehouse.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.2
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pp.163-170
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2018
The purpose of this study is to describe quantitatively the characteristics and the structure of the Act on the development, management, etc. of Marinas (the Marinas Act) by analysing its provisions using semantic network analysis. The method of semantic network analysis has its advantages in overcoming limitations of the traditional content analysis method, as it is easy for the user to understand the structure and the shape of a network by figuring out the structural network among words. The object of the analysis is the full text of Marinas Act recently revised from Chapters 1 to 4, while partial analysis is carried out respectively for each chapter from Chapters 2 to 4. The structural characteristic of the Marinas Act shows that the act focuses on the development of marinas, as its main goal is interpreted to set up hardwares and to construct facilities rather than to promote the marina industry itself. Even though some clauses for human capital development and business development are included, they are of less importance compared to the development of marina facilities. This study provides some basic information on the structural characteristics of the current act, which can be referred to in subsequent studies. In the future, it also needs to be complemented through comparative analysis with government policy outcomes and performance of diverse analytical approaches.
The purpose of this exploratory study is to compare the differences in public perceptual characteristics of Korean and Chinese societies regarding the metaverse using big data analysis. Due to the environmental impact of the COVID-19 pandemic, technological progress, and the expansion of new consumer bases such as generation Z and Alpha, the world's interest in the metaverse is drawing attention, and related academic studies have been also in full swing from 2021. In particular, Korea and China have emerged as major leading countries in the metaverse industry. It is a timely research question to discover the difference in social awareness using big data accumulated in both countries at a time when the amount of mentions on the metaverse has skyrocketed. The analysis technique identifies the importance of key words by analyzing word frequency, N-gram, and TF-IDF of clean data through text mining analysis, and analyzes the density and centrality of semantic networks to determine the strength of connection between words and their semantic relevance. Python 3.9 Anaconda data science platform 3 and Textom 6 versions were used, and UCINET 6.759 analysis and visualization were performed for semantic network analysis and structural CONCOR analysis. As a result, four blocks, each of which are similar word groups, were driven. These blocks represent different perspectives that reflect the types of social perceptions of the metaverse in both countries. Studies on the metaverse are increasing, but studies on comparative research approaches between countries from a cross-cultural aspect have not yet been conducted. At this point, as a preceding study, this study will be able to provide theoretical grounds and meaningful insights to future studies.
Rural areas, which account for about 90% of the country's land area, are increasing in importance and value as a space that performs various public functions. However, facilities that adversely affect residents' lives, such as livestock facilities, factories, and solar panels, are being built indiscriminately near residential areas, damaging the rural environment and landscape and lowering the quality of residents' lives. In order to prevent disorderly development in rural areas and manage rural space in a planned manner, detection and monitoring of hazardous facilities in rural areas is necessary. Data can be acquired through satellite imagery, which can be acquired periodically and provide information on the entire region. Effective detection is possible by utilizing image-based deep learning techniques using convolutional neural networks. Therefore, U-Net model, which shows high performance in semantic segmentation, was used to classify potentially hazardous facilities in rural areas. In this study, KOMPSAT ortho-mosaic optical imagery provided by the Korea Aerospace Research Institute in 2020 with a spatial resolution of 0.7 meters was used, and AI training data for livestock facilities, factories, and solar panels were produced by hand for training and inference. After training with U-Net, pixel accuracy of 0.9739 and mean Intersection over Union (mIoU) of 0.7025 were achieved. The results of this study can be used for monitoring hazardous facilities in rural areas and are expected to be used as basis for rural planning.
As multimedia information recently increases fast, various types of retrieval of multimedia data are becoming issues of great importance. For the efficient multimedia data processing, semantics based retrieval techniques are required that can extract the meaning contents of multimedia data. Existing retrieval methods of multimedia data are annotation-based retrieval, feature-based retrieval and annotation and feature integration based retrieval. These systems take annotator a lot of efforts and time and we should perform complicated calculation for feature extraction. In addition. created data have shortcomings that we should go through static search that do not change. Also, user-friendly and semantic searching techniques are not supported. This paper proposes to develop S-MARS(Semantic Metadata-based Multimedia Annotation and Retrieval System) which can represent and extract multimedia data efficiently using MPEG-7. The system provides a graphical user interface for annotating, searching, and browsing multimedia data. It is implemented on the basis of the semantic metadata model to represent multimedia information. The semantic metadata about multimedia data is organized on the basis of multimedia description schema using XML schema that basically comply with the MPEG-7 standard. In conclusion. the proposed scheme can be easily implemented on any multimedia platforms supporting XML technology. It can be utilized to enable efficient semantic metadata sharing between systems, and it will contribute to improving the retrieval correctness and the user's satisfaction on embedding based multimedia retrieval algorithm method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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