Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.26
no.6
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pp.19-27
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2019
This study aims to design educational space that will respond to changing educational curriculum and creative educational activities. The study was conducted with user centered design method in which students and teachers who actually use space participate directly in space design, moving away from the one-sided approach by experts. The design of educational space, which is the subject of this study, was carried out by the opinions of users and the opinions of users were collected through the descriptive and mapping measure forms by analyzing previous researches and actual space cases on user centered design. Based on the opinions collected by the survey form, total four spaces, Type A, two Type B, and Type C, were designed. The fact that the user directly commented on the space plan to be used and actually participated in the space design would be helpful for users' deep interest in the results of this study and students' academic improvement.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.206-211
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2021
Internet users are increasingly invited to express their opinions on various subjects in social networks, e-commerce sites, news sites, forums, etc. Much of this information, which describes feelings, becomes the subject of study in several areas of research such as: "Sensing opinions and analyzing feelings". It is the process of identifying the polarity of the feelings held in the opinions found in the interactions of Internet users on the web and classifying them as positive, negative, or neutral. In this article, we suggest the implementation of a sentiment analysis tool that has the role of detecting the polarity of opinions from people about COVID-19 extracted from social media (tweeter) in the Arabic language and to know the impact of the pre-processing phase on the opinions classification. The results show gaps in this area of research, first of all, the lack of resources when collecting data. Second, Arabic language is more complexes in pre-processing step, especially the dialects in the pre-treatment phase. But ultimately the results obtained are promising.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.8
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pp.3070-3075
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2010
Through Web 2.0 days, the end users express their opinions and thoughts for blogs and community spaces on the Internet. These opinions and thoughts are used to purchase products, however, users only refer to a few comments not overall opinions. Opinion Analysis System is an opinion search, developed from a natural language search, which analyzes the product's positive or negative evaluations using opinions of products and services on the Internet. In this paper, we suggest a syntactic analysis and inverse processing system that studies and processes 'Positive', 'Negative', 'Neutral' in addition to 'Inverse' information to analyze 'positive' or 'negative' for the core of sentences in Opinion Analysis Service.
For mobile service organizations, it is one of the most important tasks to reflect users' opinions rapidly and accurately. In this study, the process is defined to elicit requirements of software/system improvement for mobile application by extracting and refining from users' opinion in mobile app, and detailed activities procession method in this processing are also proposed. The process consists of 3 activities to get requirements of software/system improvement for mobile app. First activity is to transform mobile app to software structure and define term dictionary. Second activity is to elicit simple sentences based on software from users' opinion and refine them. The last activity is to integrate and adjust refined requirements. To verify the usability and validity of the proposed process and the methods, the outputs of manual processing and semi-automated processing were compared. As a result, efficiency and improvement possibility of the process were confirmed through extraction ratio of requirements, comparison of execution time, and analysis of agreement ratio.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.48
no.4
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pp.808-822
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2024
This study aims to develop a smart uniform with embedded luminescence for street cleaners to enhance visibility, safety, and long-term usability, informed by real users' opinions. It employed mixed-methods research comprising three phases: first, a pre-interview to identify existing problems; second, experiments to evaluate the visibility and durability of the technology embedded in smart uniforms during machine washing; and third, a post-survey and observation to assess user satisfaction regarding safety, long-term usability, and aesthetic aspects. Prototypes were developed to evaluate long-term usability and safety based on users' opinions. The findings indicated users desired long-term usage without the need for additional wear and highlighted concerns about the glare from light-emitting devices. The developed prototypes demonstrated long-term usability, remaining functional after more than 25 machine washes without reducing brightness or structural integrity. Regarding participant satisfaction, 83.5% of users were satisfied with the design, both aesthetically and functionally. This study offers a viable approach to developing user-centered designs incorporating light-emitting devices, which enhance visibility and provide aesthetic satisfaction while ensuring long-term usability. The results hold significant implications for future design research focused on vulnerable populations, emphasizing integrated satisfaction in terms of safety and long-term usability.
The Web has become an excellent source for gathering consumer opinions. There are now numerous Web sites containing such opinions, e.g., customer reviews of products, forums, discussion groups, and blogs. This paper focuses on online customer reviews of products. It makes some contributions. Especially it proposes minimalism and chunking framework for analyzing and comparing consumer opinions of competing products. Users are able to clearly see the strengths and weaknesses of each product in the minds of consumers in terms of various product features. This comparison is useful to both potential customers and product manufacturers. For a product manufacturer, the comparison enables it to easily gather marketing intelligence and product benchmarking information. In this paper, we only focus on mining opinion/product features that the reviewers have commented on. Five types of online review presentations are presented to mine such features. Our experimental results show that these techniques are useful to identify customers' opinions and trends.
This research is about the design of an opinion drawing and analysis system through statistical based Web Mining of web contents, where data of opinions are automatically drawn and analyzed concerning web documents that are scattered around in various web sites that exist within the internet. Furthermore, provides a search service that can easily classify positive/negative opinions and also provide searching and statistical information. Users, who want to search for opinions, can input a specific keyword to observe opinions of others easily. In addition, there is a merit in materializing the monitoring system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.9-15
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2018
This study is intended to investigate that it is possible to analyze the public awareness and satisfaction of the weather forecast service provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) through social media data as a way to overcome limitations of the questionnaire-based survey in the previous research. Sentiment analysis and association rule mining were used for Twitter data containing opinions about the weather forecast service. As a result of sentiment analysis, the frequency of negative opinions was very high, about 75%, relative to positive opinions because of the nature of public services. The detailed analysis shows that a large portion of users are dissatisfied with precipitation forecast and that it is needed to analyze the two kinds of error types of the precipitation forecast, namely, 'False alarm' and 'Miss' in more detail. Therefore, association rule mining was performed on negative tweets for each of these error types. As a result, it was found that a considerable number of complaints occurred when preventive actions were useless because the forecast predicting rain had a 'False alarm' error. In addition, this study found that people's dissatisfaction increased when they experienced inconveniences due to either unpredictable high winds and heavy rains in summer or severe cold in winter, which were missed by weather forecast. This study suggests that the analysis of social media data can provide detailed information about forecast users' opinion in almost real time, which is impossible through survey or interview.
Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.
Developing a new commercial product, it is need to connect the end users demand of quality to the industrial technology of company. For this reason, this study is to build up the users demand for the imminent marketing product of a certain company by Analytic Hierarchy Process, analyze quantitatively users subjective thoughts collected by Group Consensus, calculate the added-value of users demands and verify the consistency of users opinions by consistency-exponential-calculation. The added value obtained by this method is substituted into a user-demand item of Quality Function Deployment. And, the technical characteristic data transferred from the extracted essential factor for developing and manufacturing a new product is substituted into a technical characteristic item of QFD. The faculty of quality is firstly finished by this procedure. But, because the relation a technical characterization with users demand do not be known in new product, Wassermans method was introduced for the correlation users demand with technology and for the processing and marketing of a new product. The all assumption on this thesis was based on the reliable real data of a certain company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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