In recent years, text mining has been used to extract meaningful insights from the large volume of unstructured text data sets of various domains. As one of the most representative text mining applications, topic modeling has been widely used to extract main topics in the form of a set of keywords extracted from a large collection of documents. In general, topic modeling is performed according to the weighted frequency of words in a document corpus. However, general topic modeling cannot discover the relation between documents if the documents share only a few terms, although the documents are in fact strongly related from a particular perspective. For instance, a document about "sexual offense" and another document about "silver industry for aged persons" might not be classified into the same topic because they may not share many key terms. However, these two documents can be strongly related from the R&D perspective because some technologies, such as "RF Tag," "CCTV," and "Heart Rate Sensor," are core components of both "sexual offense" and "silver industry." Thus, in this study, we attempted to discover the differences between the results of general topic modeling and R&D perspective topic modeling. Furthermore, we package social issues from the R&D perspective and present a prototype system, which provides a package of news articles for each R&D issue. Finally, we analyze the quality of R&D perspective topic modeling and provide the results of inter- and intra-topic analysis.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.247-253
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2020
It has emerged Food-content among various forms of 1-person media through social media. Food-content influencer also market products through 1-person media, generating revenue through increased views and subscribers of 1-person media. It also sells products through sponsorship. In general, there is a profit structure through 1-person media viewing, but research on how restaurant companies generate profits directly through food-content is insufficient. In addition, research on converting subscribers to consumers through food-contents is minimal. In this paper, we propose an experiential application system based on the behavior of food-content creators. The proposed system collects and categorizes food-content information, and maps between highly related words to organize into keyword categories. The ontology tag-based concept network applied to the proposed system connects representative information by pre-extracting/mapping information related to information requests among a wide range of data. This method maps relevant food-content information to provide the user with data collected/storage in the form of an application. The user uses the application while watching the food eaten by the influencer and creator. And, it is meaningful that the user could be provided is provided with information about the food they want to eat.
데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.
본 논문은 대중에 의해 자유롭게 생성된 분류 체계인 폭소노미, 즉 대규모의 태깅 데이터로부터 태깅 온톨로지를 학습하는 방법을 제시하고 있다. 기존 소셜웹 시스템간에는 태깅의 의미에 대해 공통의 합의가 이루어지지 않았기 때문에, 시스템마다 태깅 정보를 표현하기 위해 내부적으로 다른 방법을 쓰고 있으며, 따라서 소프트웨어 에이전트를 이용하여 시스템간의 정보처리를 자동으로 할 수가 없다. 이를 해결하는 방법으로 폭소노미를 위한 태깅 온톨로지가 필요하다. 태깅의 본질적인 속성을 분석하여 태깅 온톨로지를 정의하고, 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그와 사용자 그룹 정보를 획득한 후, 태깅 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로 학습된 태깅 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.
본 연구는 RFID(Radio Frequency Identification) 기반의 비즈니스 카드를 활용한 유비쿼터스 사회 연결망 서비스모델을 설계하고 분석한다. 웹 환경에서 제공되는 있는 사회 연결망 서비스는 인맥 관리, 고용관련 비즈니스 분야에서 새롭게 활용되고 있으나, 오프라인과 온라인의 이음매 없는 연결이 어렵고, 정보의 신뢰성이 부족하다는 점에 그 한계를 드러내고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 사회적 제스처의 미디어 기능이 어떻게 변화할 것인지를 제시하고, 유비쿼터스 비즈니스 카드를 활용한 사회 연결망 서비스 모델을 설계한다. 이를 위하여 발생할 수 있는 시나리오를 제시하고, 서비스 모델 참여자들의 역할 및 제공 가치와 그들의 잠재적 이익을 검토한다. 그리고 본 연구에서 제안하고자 하는 'u-비즈니스 카드'를 활용한 서비스 모델과 관련 유사 연구 또는 제품들을 비교함으로써, 본 연구에서 제시하고자 하는 모델의 우수성을 입증하고자 한다.
인터넷이 급속히 발달하는 가운데 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등의 기기에서 수집되는 방대한 영상 데이터가 소셜 미디어 사이트를 통해 빠르게 공유되고 있다. 소셜 미디어 공유 사이트에서는 일반적으로 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 멀티미디어를 공유하는 방법이 쉬워지고 그 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이미지에 태그를 붙여야 하는 일은 번거로움이 되고 있다. 또한 태그가 잘못 붙여지거나 안 붙은 경우에는 이미지 검색 정확도가 떨어질 가능성이 있다. 본 논문에서는 이미지의 내용정보를 이용하여 자동으로 이미지로부터 태그를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ImageNet에서 제공하는 대용량의 이미지 데이터와 라벨을 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법으로 학습시킨 후, 인스타그램 이미지로부터 라벨 정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨 정보를 이용하여 자동 태깅한 후, 검색에 활용했을 때 인스타그램의 기존 검색보다 높은 정확도를 가지고 있음을 알 수 있었다.
스마트폰이 빠르게 보급되면서 음악을 생활 속의 배경음악처럼 항상 모든 곳에서 듣는 것이 일반화되어 개인의 상황과 조건에 맞는 추천을 할 수 있는 음악 데이터베이스를 필요하다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 통한 음악추천 모델을 제안한다. 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 음악 데이터베이스를 작성하고 기존의 음원 제공 플랫폼이 주로 사용하는 협업필터링과는 다른 방식으로 음악을 분류한다. 웹크롤링으로 음악 제목이 해시 태그로 달린 게시글을 찾아 해당 글에 함께 달린 다른 해시 태그들을 수집하고 분류하여 실제 청취자의 음악에 관한 의견을 데이터베이스에 사용한다. 소셜 미디어를 작성할 때의 감정, 상황, 시간대, 날씨 등 많은 조건이 해시 태그에는 포함되어 있으므로 다양한 사람의 의견이 집단지성으로 반영된 소셜 미디어 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.
본 연구는 베이비붐 세대의 사회적 자본이 심리적 정체성과 실제적 안녕감에 미치는 영향을 알아보고자 대구시에 거주하는 노인복지관과 문화센터 이용중인 286명을 대상으로 실증 조사하였다. 연구 결과, 베이비붐 세대의 사회적 자본의 신뢰(t=6.893, p<.05), 참여(t=5.157, p<.05), 네트워크(t=8.093, p<.05), 규범 및 호혜성(t=4.787, p<.05)은 실제적 안녕감에 유의한 영향을 미치고, 사회적 자본의 신뢰가 실제적 안녕감에 미치는 영향에서 심리적 정체성에 따른 조절효과(t=2.023, p<.05)를 보이는 것으로 나타나 부분 채택되었다. 이러한 결과는 급속한 경제성장기 속에서 쌓은 사회적 유대와 가족 친척간의 돈독한 신뢰관계가 사회적 자본에 대한 긍정적인 기대심리와 작용하여 실제적 안녕감에 중요한 영향을 미치며, 신뢰관계가 높고 심리적 정체성이 상위일수록 실제적 안녕감 또한 높다는 것을 의미한다. 따라서 은퇴 시점에서 사회적 역할의 상실과 활동 축소 등으로 심리적 정체성이 낮아질 경우 실제적 안녕감이 떨어질 수 있다는 점에서 이들이 참여할 수 있는 다양한 교류 프로그램과 단체 활동 및 봉사활동 프로그램에의 참여를 증진시킬 수 있는 방안이 마련되어야 한다. 현재 베이비부머 세대들의 대다수는 노후에 대한 실질적인 대비 부족으로 국가의 제도적 혜택마저 제대로 보장받지 못하는 현실에서 이들을 위한 국가 복지적 관점에서의 제도적 보완이 요구됨을 시사한 것으로 평가할 수 있다.
As the environmental pollution by the drastic increase of vehicles becomes one of the social major concerns, the method of reducing the harmful exhaust emission is being the subject of interest. Utilization of used frying oil as a raw material for biodiesel production is helpful not only for the stable supply of raw materials but also costing down the biodiesel price. This study was conducted the measurement the combustion and thermal characteristics with mixing ratio of biodiesel/diesel fuel. In this study, flash points and fire points were measured by using Tag Closed cup apparatus and Cleveland open cup apparatus. As the result, flash points, fire points and AIT increased with percentage of more contained biodiesel.
With NFC technology, visitors can easily enjoy exhibit-related information and services. The participating firms can accumulate the visitor data and build up networks with potential visitors. This paper is to report an implementation and operation case of an NFC-based exhibition support service which creates new value as above. For this objective, we introduce the issues in constructing NFC-based exhibition support service. Moreover, we analyze visitor behaviors based on the tag touch data collected, and calculate the economic values generated. The NFC-based exhibition support service in this paper was applied to Hyundai Motors' booth in the 2013 Seoul Motor Show. This paper concludes with implications for business operators that are interested in applying NFC technology to exhibition spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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