• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권4호
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• pp.128-136
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• 2016

It is impossible for any human being to analyze the more than 500 million tweets that are generated per day. Lexical ambiguities on Twitter make it difficult to retrieve the desired data and relevant topics. Most of the solutions for the word sense disambiguation problem rely on knowledge base systems. Unfortunately, it is expensive and time-consuming to manually create a knowledge base system, resulting in a knowledge acquisition bottleneck. To solve the knowledge-acquisition bottleneck, a topic signature is used to disambiguate words. In this paper, we evaluate the effectiveness of various features of newspapers on the topic signature extraction for word sense discrimination in tweets. Based on our results, topic signatures obtained from a snippet feature exhibit higher accuracy in discriminating company names than those from the article body. We conclude that topic signatures extracted from news articles improve the accuracy of word sense discrimination in the automated analysis of tweets.

• 커뮤니케이션디자인학연구
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• 제38권
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• pp.312-320
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• 2012

본 연구는 아이폰을 선호하는 사용자의 감성경험디자인 요소의 주관적 관점을 밝히는데 초점을 두었으며 주관성 연구를 위해 Q 방법론을 통해 4개의 유형을 발견할 수 있었다. 제 1 유형은 사용편의성 추구 유형으로 아이폰에 대한 충분한 사용적 이해가 있는 개인의 사용행태에 따른 기능, 이해의 용이성, 물리적 느낌, 사용성 모두를 중요하게 생각하는 사람들로 구성되어 있음을 알 수 있었다. 제 2 유형은 심미성 추구 유형으로 제품의 시각적인 정보에 의한 직관적이고 주관적인 심미적 인상을 중요하시는 유형을 구분되었다. 제 3 유형은 차별적 감성 추구 유형으로 자기 이미지나 자기가 소유한 제품을 통해 다른 이에게 전달하고자 하는 메시지를 중요하게 여기는 유형이며 제 4 유형은 아이폰에 대한 적극적이며 절대적인 선호도를 가지고 있는 유형으로 파악되었다.