Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
/
v.12
no.2
/
pp.53-60
/
2012
In this paper, we present new methods for identifying keywords for foresight topics that utilize the internet and textmining techniques to draw objective and quantified information that support experts' qualitative opinions and evaluations in foresight. Furthermore, by applying this fabricated procedure, we have derived keywords to analyze priorities in architectural engineering. Not much difference between qualitative methods of experts and quantitative methods such as text mining has been observed from comparison between technologies derived via qualitative method from "The Science Technology Vision" (control group). Therefore, as a quantitative tool useful for drawing keywords for foresight, textmining can supplement quantitative analysis by experts. In addition, depending on the level and type of raw data, text mining can bring better results in deriving foresight keywords. For this reason, research activities accommodating Internet search results and the development of textmining methods for analyzing current trends are in demand.
For preventing the accidents generated from the chemical materials, thus far, MSDS (Material Safety Data Sheet) data have been made to notify how to use and manage the hazardous and chemical materials in safety. However, it is difficult for users who handle these materials to understand the MSDS data because they are only listed based on the alphabetical order, not based on the specific factors such as similarity of characteristics. It is limited in representing the types of chemical materials with respect to their characteristics. Thus, in this study, a lots of MSDS data are visualized based on relationships of the characteristics among the chemical materials for supporting safety managers. For this, we used the textmining algorithm which extracts text keywords contained in documents and the Self-Organizing Map (SOM) algorithm which visually addresses textual data information. In the case of Occupational Safety and Health Administration (OSHA) in the United States, the guide texts contained in MSDS documents, which include use information such as reactivity and potential risks of materials, are gathered as the target data. First, using the textmining algorithm, the information of chemicals is extracted from these guide texts. Next, the MSDS map is developed using SOM in terms of similarity of text information of chemical materials. The MSDS map is helpful for effectively classifying chemical materials by mapping prohibited and hazardous substances on the developed the SOM map. As a result, using the MSDS map, it is easy for safety managers to detect prohibited and hazardous substances with respect to the Industrial Safety and Health Act standards.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.22
no.2
/
pp.721-732
/
2021
This study analyzed keywords for agricultural R&D using the textmining method to examine the trend of agricultural R&D. Data used for the analysis included R&D project information provided by NTIS, and the research and development step by year from 2003 to 2018 were classified and applied. The TF-IDF approach was used as the analysis method, and ranking was derived based on score. Furthermore, we analyzed by grouping for similar keywords. The main analysis results are as follows. First, agricultural R&D trends are changing according to the introduction of new technologies and changes in the external environment. Second, keyword changes appeared with a time lag in the R&D step. The main keywords are changing in the order of basic research - applied research - development research. Third, the main keyword of agricultural R&D was 'rice.' However, the direction and purpose of the research were changing according to changes in the domestic and foreign agricultural environments.
Report documents of industrial and occupational accidents have continuously been accumulated in private and public institutes. Amongst others, information on narrative-texts of accidents such as accident processes and risk factors contained in disaster report documents is gaining the useful value for accident analysis. Despite this increasingly potential value of analysis of text information, scientific and algorithmic text analytics for safety management has not been carried out yet. Thus, this study aims to develop data processing and visualization techniques that provide a systematic and structural view of text information contained in a disaster report document so that safety managers can effectively analyze accident risk factors. To this end, the risk factor map using text mining and self-organizing map is developed. Text mining is firstly used to extract risk keywords from disaster report documents and then, the Self-Organizing Map (SOM) algorithm is conducted to visualize the risk factor map based on the similarity of disaster report documents. As a result, it is expected that fruitful text information buried in a myriad of disaster report documents is analyzed, providing risk factors to safety managers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.27
no.8
/
pp.219-224
/
2022
The Korea Meteorological Administration(KMA) has been released life-related indexes such as 'Life industrial weather information' and 'Safety weather information' while other countries' meteorological administrations have been made 'Human-biometeorology' and 'Health meteorology' indexes that concern human sensibility effections to diverse criteria. Although human sensibility changes have been studied in psychological research criteria with diverse and innumerous application areas, there are not enough studies that make data mining based validation of sensibility change factors. In this research I made models to estimate sensibility change caused by weather factors such as temperature and humidity, and validated by collecting sensibility data from SNS text crawling and weather data from KMA public dataset. By Logistic Regression, I clarify factors affecting sensibility changes.
Kim, Jung-Hoon;Kim, Sung-Jin;Kwon, Gi-Yeol;Ju, Da-Hye;Oh, Jae-Yong;Lee, Jun-Dong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2020.07a
/
pp.253-255
/
2020
기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.
International conference on construction engineering and project management
/
2015.10a
/
pp.678-679
/
2015
Recently, safety accidents in construction sites are increasing. Accordingly, in this study, development of 'Big-Data Analysis Modeling' can collect articles from last 10 years which came from the Internet News and draw the cause of accidents that happening per season. In order to apply this study, Web Crawling Modeling that can collect 98% of desired information from the internet by using 'Xml', 'tm', "Rcurl' from the library of R, a statistical analysis program has been developed, and Datamining Model, which can draw useful information by using 'Principal Component Analysis' on the result of Work Frequency of 'Textmining.' Through Web Crawling Modeling, 7,384 out of 7,534 Internet News articles that have been posted from the past 10 years regarding "safety Accidents in construction sites", and recognized the characteristics of safety accidents that happening per season. The result showed that accidents caused by abnormal temperature and localized heavy rain, occurred frequently in spring and winter, and accidents caused by violation of safety regulations and breakdown of structures occurred frequently in spring and fall. Plus, the fact that accidents happening from collision of heavy equipment happens constantly every season was acknowledgeable. The result, which has been obtained from "Big-Data Analysis Modeling" corresponds with prior studies. Thus, the study is reliable and able to be applied to not only construction sites but also in the overall industry.
Scientific literature is the most reliable and comprehensive source of knowledge for scientific and biomedical information. Citation information in the literature is also reliable source for linking between literatures. We proposed CiNet, a graphic user interface based tool that extracts the trend of the research using citation information. We can navigate related literatures and extract keywords from the linked literature using this tool. These extracted keywords will be helpful to researchers who want to survey the information.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
/
v.28
no.1
/
pp.191-207
/
2017
This paper employs entitymetrics analysis on the research works of Dong-ju Yun. He was a Korean poet who was studied by many researchers on his works, religion and life. We collected 1,076 papers about Dong-ju Yun and conducted various approaches including co-author citation analysis, topic modeling analysis to identify the topic trend in the study of Dong-ju Yun. Also we extracted entities like person's name and literature's title from abstract to examine the relationship among them. The result of this paper enables us to objectively identify the topic trend and infer implicit relationships between key concept associated with Dong-ju Yun based on text data. Moreover, we observed sub-research topics such as life, poem, aesthetic existence, comparative literature, literary translation, and religious beliefs. This paper shows how entitymetrics can be utilized to study intellectual structures in the humanities.
Recently, a lot of accident report documents have accumulated in almost all of industries, including critical information of accidents. Accordingly, text data contained in accident report documents are considered useful information for understanding accident processes. However, there has been a lack of systematic approaches to analyzing accident report documents. In this respect, this paper aims at proposing text analytics approach to extracting critical information on accident processes. To be specific, major causes of the accident occurrence are classified based on text information contained in accident report documents by using both textmining and latent Dirichlet allocation (LDA) algorithms. The textmining algorithm is used to structure the document-term matrix and the LDA algorithm is applied to extract latent topics included in a lot of accident report documents. We extract ten topics of accidents as accident types and related keywords of accidents with respect to each accident type. The cause-and-effect diagram is then depicted as a tool for navigating processes of the accident occurrence by structuring causes extracted from LDA. Further, the trends of accidents are identified to explore patterns of accident occurrence in each of types. Three patterns of increasing to decreasing, decreasing to increasing, or only increasing are presented in the case of a chemical plant. The proposed approach helps safety managers systematically supervise the causes and processes of accidents through analysis of text information contained in accident report documents.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.