Kim, Jin-Suk;Choe, Ho-Seop;You, Beom-Jong;Seo, Jeong-Hyun;Lee, Suk-Hoon;Ra, Dong-Yul
Journal of Computing Science and Engineering
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v.3
no.3
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pp.165-180
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2009
The HKIB, or Hankookilbo, test collections are two archives of Korean newswire stories manually categorized with semi-hierarchical or hierarchical category taxonomies. The base newswire stories were made available by the Hankook Ilbo (The Korea Daily) for research purposes. At first, Chungnam National University and KISTI collaborated to manually tag 40,075 news stories with categories by semi-hierarchical and balanced three-level classification scheme, where each news story has only one level-3 category (single-labeling). We refer to this original data set as HKIB-40075 test collection. And then Yonsei University and KISTI collaborated to select 20,000 newswire stories from the HKIB-40075 test collection, to rearrange the classification scheme to be fully hierarchical but unbalanced, and to assign one or more categories to each news story (multi-labeling). We refer to this modified data set as HKIB-20000 test collection. We benchmark a k-NN categorization algorithm both on HKIB-20000 and on HKIB-40075, illustrating properties of the collections, providing baseline results for future studies, and suggesting new directions for further research on Korean text categorization problem.
Customized information analysis system is a software system that can help to extract useful information from non-structured natural language data, process the information to customized form, and provide future forecast and reasoning information. To implement the information analysis system, we need natural language processing technology to analyze natural language, information extraction technology to detect necessary entity and its relationship from text, and data mining technology to discover new and unknown information from extracting data. This paper suggest virtual customized information analysis system processing national defense news data and introduce base technologies for information analysis.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.24
no.4
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pp.453-462
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2018
Purpose: This study analyzed how the four nurse-related news items 'talent show,' 'neonatal death,' 'nurse's death,' and 'sexual harassment' were portrayed in Korean daily newspaper articles. Methods: A total of 392 newspaper articles published from November 2017 to May 2018 were retrieved through the internet homepages of three newspapers, the Chosun Ilbo, the Dong-a Ilbo, and the JoongAng Ilbo and through a database for 13 other newspapers. Articles were analyzed for their views on nurses and their structural and contextual frames. Results: Articles with the highest frequency of mentioning nurses' death appeared in the JoongAng Ilbo; these were written as straight news articles. In the analyzed articles, nurses were portrayed mostly as victims, troublemakers, passive, or selfish. Articles were written mostly in episodic, incident notice, or attribution of responsibility frames. Conclusion: It was not uncommon to read articles with negative views on nurses; most of these articles focused only the four major incidents as straight news type stories. Future efforts are needed to study the implications of newspaper articles with negative views on nurses and the frames most commonly used.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.543-546
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2017
Recently, people are using the data analysis in order to follow the new trend in information and communication technology. Media plays an important role to expand the new issue in our society, especially affected to establish social awareness about science and technology. So, We find some major technologies (Machine Learning & Blockchains) of future communication and information based on the 200 news articles through two data analysis methods such as keyword analysis and sentiment analysis. We look forward this paper to constantly develop the technology of information and communication as the guiding frame of the new scientific world.
In this study, we recognize that the interest about construction safety and disaster increases, and check the status of current research about construction safety. And we obtain the direction of future researches and implications for development. For this study, we analyzed the published researches in the last 11 years about construction safety, and addressed annual trends and research topics for a lot of construction safety research. And the future prospects of construction safety research were analyzed with the latest news articles.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.2
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pp.117-122
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2019
This paper aims to investigate ideological preferences of news media outlets by looking at the news coverage of North Korea-Russia summit in April, 2019. The meeting has gained attention in South Korea, China, Japan and America in that the historical meeting will reflect the future direction for denuclearization on the Korean peninsular and the peace in the world. Given this, in particular, a special attention is paid to the editorials and headlines of news articles reported in two Korean quality newspapers, DongA Ilbo and Hankyoreh because both are quality newspapers, but are ideologically different. To achieve objectivity and fairness, the same issues dealt with during the summit were compared and analyzed within Martin and White (2005)'s Appraisal framework. As a result, it was found that in editorials of DongA Ilbo showed a negative stance to the summit by employing the 'attitude' factor, whereas the Hankyoreh was overwhelmingly positive toward the issue, also by employing the 'attitude' factor. The political stance is likely to be in line with those shown in the headlines of news articles from each newspaper. That is, it is clear that each news outlet shows its ideological stances to news consumers through linguistic expressions, in that both editorials and the headlines of news articles express their political preferences to the summit by means of linguistic appraisals.
Purpose: Recent trends have shown that the usage of big data analysis is becoming the core of identifying promising future technologies and emerging technologies. Accordingly, applying these trends by analyzing defense related data in such sources as journals, articles, and news will provide crucial clues in predicting and identifying core future technologies that can be used to develop creative and unprecedented future weapon systems that could change the warfare. Methods: To identify technology fields that are closely related to the 4th industrial revolution and recent technology development trends, environmental analysis, text mining, and military applicability survey have been included in the process. After the identification of core technologies that are militarily applicable, future weapon systems based on these technologies as well as their operation concepts are suggested. Results: Through the study, 73 important trends, from which 11 mega trends are derived, are identified. These mega trends can be expressed by 13 promising technology fields. From these technology fields, 248 promising future technologies are identified. Afterwards, further assessment is performed, which leads to the selection of 63 core technologies from the pool. These are named as "future defense technologies" which then become the bases for 40 future weapons systems that the military can use. Conclusion: Predicting future technologies using text mining analysis have been attempted by various organizations across the globe, especially in the fields related to the 4th industrial revolution. However, the application of it in the field of defense industry is unprecedented. Therefore, this study is meaningful in that it not only enables the military personnel to see promising future technologies that can be utilized for future weapon system development, but helps one to predict the future defense technologies using the method introduced in the paper.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.19
no.2
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pp.11-20
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2020
The goal of this study was to investigate the implementation and related issues of the school space innovation issued by key Korean mass media using text mining. To accomplish this goal, this study collected 519 news articles associated with the school space innovation issued by 54 Korean mass media companies. Based on this data, this study performed the frequency analysis and network analysis regarding the keywords. Based on the findings, the characteristics of school space innovation are summarized as follows: First, school space innovation has progressed in response to future education. Second, users are actively participating in school space innovation. Third, experts are supporting the innovation of school space by establishing a cooperative system. Fourth, the community is actively considering the innovation of school space. Fifth, the main projects of the Ministry of Education and the Provincial Offices of Education are actively conducted in a mix of top-down and bottom-up approaches. The findings of this study will contribute to providing a clear direction for contemporary school space innovation and implications for future research agenda and implementation.
When comparing media freedom in Malaysia, Myanmar, and Thailand, so-called "fake news" appears as threats to a deliberative (online) public sphere in these three diverse contexts. However, "racist propaganda", "information operations" and "negative campaigning" might be more accurate terms that explain these forms of systematic manipulative political communication. The three cases show forms of disinformation in under-researched contexts and thereby expand the often Western focused discourses on hate speech and fake news. Additionally, the analysis shows that harmful disinformation disseminated online originates from differing contextual trajectories and is not an "online phenomenon". Drawing on an analysis of connotative context factors, this explorative comparative study enables an understanding of different forms of harmful disinformation in Malaysia, Myanmar, and Thailand. The connotative context factors were inductively inferred from 32 expert interviews providing explanations for the formation of political communication (control) mechanisms.
In this paper, we propose a statistic to measure investor sentiment. It is a usual phenomenon that an asymmetric volatility (referred to as the leverage effect) is observed in financial time series and is more sensitive to bad news rather than good news. In a bubble state, investors tend to continuously speculate on financial instruments because of optimism about the future; subsequently, prices tend to abnormally increase for a long time. Estimators of the transformation parameter and the skewness based on Yeo-Johnson transformed GARCH models are employed to check whether a bubble or abnormality exist. We verify the appropriacy of the proposed interpretation through analyses of KOSPI and NIKKEI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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