Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.4
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pp.140-146
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2017
As energy conservation and environmental issues are emerging as a hot topic around the world, consumers are demanding high-efficiency, eco-friendly products. In this study, the author proposed 120W LED lighting system that replace metal halide lamp (MHL) which is currently used in the industry. Furthermore, it would be possible to provide a perfect opportunity for Korea to rise as a global leader in the LED lighting industry through soundness evaluation of the LED lighting system that is applied.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.14
no.2
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pp.123-141
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1997
This study examined the extent to which variations in relevance assessments affect the evaluation of the performance of full-text retrieval system. Four sets of relevance judgments obtained by examining the full-text of documents were used to test the retrieval effectiveness. There was no noticeable difference in retrieval performance among the four relevance judgment sets. It implies that a variety of definitions of relevance has no effect on the evaluation of the performance of the full-text retrieval system. Furth r retrieval experiments on this topic incorporating relevance feedback, which is one of the sophisticated retrieval techniques using relevance information, are suggested.
Parallel-computation is very interesting topic. This paper describes that we apply it into the Boltzmann machine with the Parallel-Transit-Evaluation Method successfully.
An attempt has been made to summarize the research and development on the topic of assessing the status of composite Insulators used for outdoor power delivery. Advances made in the evaluation of the electrical performance are discussed. The findings are applicable to other composite insultaing systems, as well. Aspects that have been understood well enough to be of practical use, and those needing further research are outlined.
The domestic tourism industry mostly relies on quantitative surveys for customer satisfaction. However, customer participation of the questionnaires is extremely low and the improvement of the dissatisfactory factors is not being performed promptly. In this paper, we propose a new topic map system and prove its empirical effectiveness to improve the accuracy of customer feedback information and the efficiency of the analysis process. The topic map system is a system for analyzing large amounts of customer feedback data in real time. It uses text mining and ontology techniques by integrating data collected over a certain period from real-time SNS and quantitative data obtained from existing survey systems. The effect after improving the analyzed factors of dissatisfaction is also a new and innovative evaluation system for monitoring customer satisfaction in real time. The classification based on this integrated data is a classification system that is specific to the product or the customer. According to this classification, it is possible to measure the effect of the recognition and improvement of the complaint factor in real time on the topic map system. This provides a sophisticated prioritization of the improvement factors and enables customer satisfaction quality control as a PDCA feedback system. In addition, the survey period and costs are greatly shortened, and responses can be more precise to the existing survey method. As a practical application, this system is applied to the largest H travel agency in Korea to prove the accuracy and efficiency of the proposed system.
< My Little Television > with the new format which extends one person media broadcasting to terrestrial broadcasting is creating a huge Topic Index. It started the first broadcast on April 2015 and has continued the number one in viewer rating in the same time. While viewers directly participate in the program through the Daum TV Pod and a host communicates with viewers in a real time, various opinions are being reflected on the program. While a lot of information about the program has spread through SNS, it has led to raising the viewer rating of program. Recently, the Topic Index on the program has been published through the big data analysis rather than the program evaluation only by the viewer rating. The research on the correlation between the program viewer rating and amount of buzz has increased. In this study, it has analyzed how the Topic Index which is an extended concept of the amount of buzz affects the viewer rating. Study results show that the Topic Index is analyzed to positively influence the viewer rating. It will give a lot of help in studying big data of SNS on the program.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.4
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pp.23-48
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2022
The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.
Marine Casualties cause the loss of hmm lives, properties and marine pollution. The prevention of marine accidents has been a major topic in marine society and various policies and countermeasures have been developed, applied to the industries. The coastal VTS and navigational aids are considered as one of the effective methods to promote marine safety but they need relatively huge amount of budgets to build. Thus prior to establishing these coastal VTS and navigational aids, it should be evaluated the navigational safety level in the coastal waterways in concern. So far as human beings are concerned, there are many types of fuzziness in the evaluation of navigational safety level. In order to reflect these fuzziness on this evaluation, this paper introduces the fuzzy measure and integral to represent the fuzziness in the evaluation process. Therefore this paper aims to develop the method for this evaluation using the fuzzy measure and integral. In this paper, Korean coastal area is divided into 8 sectors and evaluated the priority for the needs of coastal VTS and navigational aids. The results are found as order as Mokpo, Yosu, Pohang, Busan, Inchon, Geoje, Gunsan, Donghae coastal area.
Recently, interests in detecting hot topics have been significantly growing as it becomes important to find out and analyze meaningful information from the large amount of data which flows in from social network services. Since it deals with a number of random writings that are not confirmed in advance due to the characteristics of SNS, there is a problem that the reliability of the results declines when hot topics are predicted from the writings. To solve such a problem, this paper proposes a high reliable hot topic prediction scheme considering user influences in social networks. The proposed scheme extracts a set of keywords with hot issues instantly through the modified TF-IDF algorithm based on Twitter. It improves the reliability of the results of hot topic prediction by giving weights of user influences to the tweets. To show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through performance evaluation. Our experimental results show that our proposed method has improved precision and recall compared to the existing method.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.4
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pp.65-79
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2022
This study identified smart manufacturing technologies using patent and topic modeling, and compared the technology development trends in countries such as the United States, Japan, Germany, China, and South Korea. To this purpose, this study collected patents in the United States and Europe between 1991 and 2020, processed patent abstracts, and identified topics by applying latent Dirichlet allocation model to the data. As a result, technologies related to smart manufacturing are divided into seven categories. At a global level, it was found that the proportion of patents in 'data processing system' and 'thermal/fluid management' technologies is increasing. Considering the fact that South Korea has relative competitiveness in thermal/fluid management technologies related to smart manufacturing, it would be a successful strategy for South Korea to promote smart manufacturing in heavy and chemical industry. This study is significant in that it overcomes the limitations of quantitative technology level evaluation proposed a new methodology that applies text mining.
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