Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.142-151
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2023
Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.
Purpose The purpose of this study is to examine the current operational status and problems of the Public Warning System (PWS) in China, and to propose feasible solutions to improve the performance and efficiency of the PWS through a comparative analysis with the Cell Broadcast Service (CBS)-based disaster SMS system adopted by other developed countries in the world. Design/methodology/approach In this study, the characteristics of PWS using SMS, applications, and CBS, respectively, are analyzed in detail, and compared and analyzed in terms of convenience, standardization, data security, speed, and location accuracy. In addition, CBS-based PWS in developed countries, such as U.S., E.U., Korea and Japan, were studied and their performance on key criteria was evaluated. Findings Based on the results of the study, the problems of China's PWS are summarized and recommendations are made to improve the PWS through the introduction of CBS technology. To this end, specific improvement measures are proposed in terms of the application of CBS technology, system construction and operation, and improvement of data security. In addition, the comparative analysis of PWSs in other developed countries is conducted to provide reference for the direction of PWS's improvement.
In order to develop and take full advantage of pasture fiber and waste concrete, this article studied how different amounts of pasture fiber influenced the toughness and pore structure of concrete with different replacement rates of recycled fine aggregate. Pasture fiber recycled concrete constitutive equations were established under idealized stiffness and toughness damage rate, based on fracture energy and damage mechanics theories. The relationship between pore structure and toughness was studied utilizing nuclear magnetic resonance and fractal theory. The toughness of text groups (0% (JZ), 10% (ZS10), 20% (ZS20)) first increased and then decreased with increasing amounts of pasture fiber, based on the damage rate of toughness. The toughness of concrete samples with recycled fine aggregate and pasture fiber is negatively correlated to the fractal dimension of small and medium-sized pores with a pore size of 0-500 nm. At a replacement rate of 10% of the recycled fine aggregate, the fractal dimension of the air voids (r: 500-9000 nm, i.e., Lg(r) ∈ [2.7, 3.9]) shows a gradual decrease with the increase of grass fiber dosage, indicating that with such a replacement rate of the recycled fine aggregate, the increase of pasture fiber can reduce the complexity of the pore structure of the air voids (500-9000 nm).
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.141-155
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2017
As the use of SNS becomes more active, many people are posting their thoughts about specific events in their SNS in the form of text. As a result, SNS is used in various fields such as finance and distribution to conduct service satisfaction surveys and consumer monitoring. However, in the transportation area, there are not enough cases to utilize unstructured data analysis such as emotional analysis. In this study, we developed an emotional analysis methodology that can be used in transportation by using highway VOC data, which is atypical data collected by Korea Expressway Corporation. The developed methodology consists of morpheme analysis, emotional dictionary construction, and emotional discrimination of the collected unstructured data. The developed methodology was verified using highway related tweet data. As a result of the analysis, it can be guessed that many information and information about the construction and the accident were related to the highway during the analysis period. Also, it seems that users complain about the delay caused by construction and accident.
Hyeok Seo;Yeongpan Ha;Junyoung Choi;Kyungho Park;Daehyeon Kim
The Journal of Engineering Geology
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v.34
no.2
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pp.249-262
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2024
Retaining walls are widely used in the construction of underground structures. This study reviews the stability of the high-strength joint buried pile method at a site in Korea. [Consider giving details of the location.] The method is assessed by considering the amount of ground settlement, as calculated by finite element analysis and measured at the site. Comparison of the measured and numerical results confirmed the method's stability and field applicability. Settlement of 13.42~13.65 mm was calculated for seven cross-sections [The Abstract should be comprehensible without reference to the main text. The labels A-A' to G-G' should not be introduced here without explanation.] using numerical analysis, and the measured settlement reached a maximum of 2.00 mm. The observed differences and variations [Please state what differed/varied.] did not exceed the design expectations in any section. Instruments installed at the back of the excavation area were used to assess the conditions. An underground gradient meter recorded a cumulative horizontal displacement of between -0.40 and 0.60 mm, and an underground water meter recorded slight displacements of between -0.21 and 0.28 m compared with the initial measurements. A surface settlement meter observed very little movement, with a maximum of -2.00 mm compared with the initial measurement, thereby confirming the establishment of a stable state within the management criteria.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.12
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pp.3052-3062
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1997
An Information Retrieval (IR) is to retrieve relevant information that satisfies user's information needs. However a major role of IR systems is not just the generation of sets of relevant documents, but to help determine which documents are most likely to be relevant to the given requirements. Various attempts have been made in the recent past to use syntactic analysis methods for the generation of complex construction that are essential for content identification in various automatic text analysis systems. Unfortunately, it is known that methods based on syntactic understanding alone are not sufficiently powerful to Produce complete analyses of arbitrary text samples. In this paper, we present a document ranking method based on two-level ranking. The first level is used to retrieve the documents, and the second level to reorder the retrieved documents. The main keywords used in the first level can be defined as nouns and/or compound nouns that possess good document discrimination powers. The sub-keywords used in the second level can be also defined as adjectives, adverbs, and/or verbs that are not main keywords, and function words. An empirical study was conducted from a Korean encyclopedia with 23,113 entries and 161 Korean natural language queries collected by end users. 850% of the natural language queries contained sub-keywords. The two-level document ranking methods provides significant improvement in retrieval effectiveness over traditional ranking methods.
Understanding dialogue participant's emotion is important as well as decoding the explicit message in human communication. It is well known that non-verbal elements are more suitable for conveying speaker's emotions than verbal elements. Written texts, however, contain a variety of linguistic units that express emotions. This study aims at analyzing components for constructing an emotion ontology, that provides us with numerous applications in Human Language Technology. A majority of the previous work in text-based emotion processing focused on the classification of emotions, the construction of a dictionary describing emotion, and the retrieval of those lexica in texts through keyword spotting and/or syntactic parsing techniques. The retrieved or computed emotions based on that process did not show good results in terms of accuracy. Thus, more sophisticate components analysis is proposed and the linguistic factors are introduced in this study. (1) 5 linguistic types of emotion expressions are differentiated in terms of target (verbal/non-verbal) and the method (expressive/descriptive/iconic). The correlations among them as well as their correlation with the non-verbal expressive type are also determined. This characteristic is expected to guarantees more adaptability to our ontology in multi-modal environments. (2) As emotion-related components, this study proposes 24 emotion types, the 5-scale intensity (-2~+2), and the 3-scale polarity (positive/negative/neutral) which can describe a variety of emotions in more detail and in standardized way. (3) We introduce verbal expression-related components, such as 'experiencer', 'description target', 'description method' and 'linguistic features', which can classify and tag appropriately verbal expressions of emotions. (4) Adopting the linguistic tag sets proposed by ISO and TEI and providing the mapping table between our classification of emotions and Plutchik's, our ontology can be easily employed for multilingual processing.
An analysis was done on the “inquiry sections” of Earth Science chapters of 10th grade science textbooks. The Inquiry sections were classified into different types and the frequencies of basic process skills, integrated process skills, and inquiry activities were measured in section to find out whether they sufficiently satisfy the requirements based on the 7th National Curriculum. The number of selected science textbooks that have been used in high school for this study were eleven. The number of inquiry tasks were on an average of 24.0. The types of inquiry sections and the elements of basic and integrated process skills were different in every textbooks. The number of inquiry activities were also different and analyzed more than those presented. They were not integrated activities but presented as scientific process skills. The basic process skills and integrated process skills presented in textbooks were $16\%\;and\;77.2\%$, respectively. However, the distribution of two kinds of process skills were analyzed to be $45.6\%\;and\;55.4\%$, respectively. In the process skills, the frequencies of inferring $(49.5\%)$ and data interpretation (68.7%) were the highest; however, the other process skills including recognizing problem, formulating hypothesis and generalization were not even presented in any of the text books. Due to the lack of the definitions of Science process skills and inquiry activities in the 7th National Curriculum, each text book defined these terms differently. It suggests that the meaning of inquiry, science process skills, and inquiry activities should be operationally defined in the national curriculum and the criteria for construction of inquiry activities are required.
The purpose of this study is to investigate and analyze the current status of unit tasks, unit task operation, and record management problems used by local governments, and to present improvement measures using text-based big data technology based on the implications derived from the process. Local governments are in a serious state of record management operation due to errors in preservation period due to misclassification of unit tasks, inability to identify types of overcommon and institutional affairs, errors in unit tasks, errors in name, referenceable standards, and tools. However, the number of unit tasks is about 720,000, which cannot be effectively controlled due to excessive quantities, and thus strict and controllable tools and standards are needed. In order to solve these problems, this study developed a system that applies text-based analysis tools such as corpus and tokenization technology during big data analysis, and applied them to the names and construction terms constituting the record management standard. These unit task operation support tools are expected to contribute significantly to record management tasks as they can support standard operability such as uniform preservation period, identification of delegated office records, control of duplicate and similar unit task creation, and common tasks. Therefore, if the big data analysis methodology can be linked to BRM and RMS in the future, it is expected that the quality of the record management standard work will increase.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.43
no.2
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pp.73-86
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2023
This study compared the characteristics of scientific emoticons made by general and science-gifted elementary students. To do this, fifth graders (n=53) at a general elementary school in Gyeonggi province and fifth graders (n=35) at a gifted science education institute in Seoul were selected. Scientific emoticons written by the students were compared according to the number and types. Analysis of the results reveal that the science-gifted students made more scientific emoticons than the general students for thirty minutes. In the comparison of the types of scientific emoticons, there were some similarities and significant differences between general students and science-gifted students. Overall, however, it was found that science-gifted students made more various types of scientific emoticons than general students in 'form' aspects (e.g., generative form of text, descriptive form of text, and expressive form of image) and 'information' aspects (e.g., emotion, construction level, excess of curriculum level, scientific disciplines, and use of scientific knowledge) of the texts and the images in the scientific emoticons. The scientific emoticons made by general and science-gifted elementary students included very few misconceptions. Educational implications of these findings are discussed.
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