모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.
최근 소셜 빅데이터를 대상으로 한 키워드 분석은 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있다. 이와 관련하여, 이전 연구에서는 키워드 분석의 정확도를 높이기 위해 응집도 점수를 활용한 방법을 제안하였으나, 리뷰의 수가 적을 경우 오류율이 증가하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 응집도 점수 기반 알고리즘으로부터 추출된 키워드에 대해 간소화된 형태소 분석 단계를 후처리 형태로 적용함으로써 키워드 추출의 정확도를 개선하고자 하였다. 제안 방법은 입력 데이터가 주어질 때마다 필요한 형태소 분석 규칙을 점증적으로 추가할 수 있도록 지원함으로써, 사전의 크기를 최소화하고 분석의 효율을 높이고자 하였다. 또한 대화형 규칙 입력 시스템을 제공하여 분석 규칙 추가에 드는 노력을 최소화하고자 하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 온라인에서 수집된 실제 리뷰를 대상으로 실험을 수행하였으며, 제안 방법을 적용할 경우 오류율이 기존 10%에서 1%로 개선되는 동시에, 5,000개의 리뷰 처리에 450ms가 소요되어 실시간 처리가 가능한 수준임을 확인하였다.
Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on CSR, CSV and ESG by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on CSR, CSV and ESG. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "CSR", "CSV" and "ESG" as search terms, and the Korean abstracts and keyword were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, CSR 2,847 papers, CSV 395 papers, ESG 555 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; CSR, CSV, and ESG studies showed that research slowed down somewhat before 2010, but research increased rapidly until recently in 2019. Research have been found to be heavily researched in the fields of social science, art and physical education, and engineering. As a result of the study, there were many keyword of 'corporate', 'social', and 'responsibility', which were similar in the word cloud analysis. Looking at the frequent keyword and word cloud analysis by field and year, overall keyword were derived similar to all keyword by year. However, some differences appeared in each field. Conclusion: Government support and expert support for CSR, CSV and ESG should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to them. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.
본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 국내 공공도서관 분야 연구 동향을 파악하였다. 2003년부터 2022년까지 20년 동안 우리나라 문헌정보학 분야 유수 4대 학술지에 출판된 공공도서관 관련 논문 총 752편을 대상으로 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 2003년부터 2022년까지 연평균 37.6편이 간행되었으며, 상승과 하락을 반복하는 출판양상을 보였다. 둘째, '서비스'와 '문화' 키워드는 출현 빈도와 연결중심성 및 매개중심성 분석결과 모두에서 상위 5위 이내로 파악됨으로써 가장 논의가 많이 된 핵심 키워드로 확인되었다. 셋째, 키워드 쌍의 동시 출현 빈도 분석결과에서 교육-프로그램 키워드 쌍과 서비스-이용자와 서비스-어린이 및 서비스-장애 키워드 쌍이 주목되었다.
Purpose : This study aimed to analyze research trends in the field of integrative medicine through a bibliometric analysis of articles published in Integrative Medicine Research (IMR) journal from 2017 to 2022. Methods : Articles published in IMR journal between 2017 and 2022 were searched using the Web of Science database on August 22, 2023. The analysis was performed using the Bibliometrix and Biblioshiny tools in R (version 4.3.1) and VOSviewer (version 1.6.19). Results : The key findings were as follows: average citations per article (9.41), total authors (1,142), single-authored articles (12), average articles per author (0.27), average co-authors per article (5.27), and rate of international co-authorships (15.69 %). The most-cited article was on the cryopreservation of cells or tissues and their clinical applications. The top keyword analysis by author keywords showed that "acupuncture" was the most frequently used keyword (33 times). Co-occurrence network analysis showed 85 high-frequency keywords that appeared five or more times, and the top five keywords by total link strength were "acupuncture," "herbal medicine," "prevalence," "alternative medicine," and "complementary." The study found that, contrary to the trend in complementary and alternative medicine research in Korea, the IMR journal actively conducts intervention studies to provide clinical evidence. Conclusion : In the IMR journal, "acupuncture" was the most frequent of author keywords. The analysis of keyword trend topics over time showed that the keyword "systematic review" continued to appear from 2020 to 2022, and the keyword "clinical practice guideline" appeared for the first time in 2021. In particular, the co-occurrence network analysis highlighted keywords related to intervention research, in contrast to domestic research trends. While this study analyzed only one journal, future studies expanding the category of integrative medicine and increasing the number of journals analyzed may provide further insights.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권4호
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pp.51-56
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2017
In every Summer and Winter, there open soccer transfer markets. And these markets draw huge attention from soccer fans and other ordinary people all around world. This phenomenon might indicate great interest of people from the amount of news, blog articles, public messages and replies from online community and forums about popular players and clubs of many leagues. Especially, transfer markets in the year 2017 have generated many gossips than before. In this research, we performed keyword analysis and ranking of news and messages collected and analyzed from online news sites and online forum sites, in order to investigate who and what clubs are mainly discussed.
해시태그는 현재 페이스북, 트위터와 같은 SNS와 개인 블로그 등에서 활발하게 사용되고 있다. 하지만 스팸성 목적 또는 게시글 조회수 증가 등의 목적으로 무분별하게 해시태그를 사용하여 태그검색의 효율성이 떨어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 태그검색의 정확도를 높이고자 기존의 키워드 추출 알고리즘과 단어간 유사도 평가 알고리즘을 이용한 태그 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템의 테스트 결과 태그 검색의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
The speech detection is one of the important problems in real-time speech recognition. The accurate detection of speech boundaries is crucial to the performance of speech recognizer. In this paper, we propose a speech detector based on Mel-band selection through training. In order to show the excellence of the proposed algorithm, we compare it with a conventional one, so called, EPD-VAA (EndPoint Detector based on Voice Activity Detection). The proposed speech detector is trained in order to better extract keyword speech than other speech. EPD-VAA usually works well in high SNR but it doesn't work well any more in low SNR. But the proposed algorithm pre-selects useful bands through keyword training and decides the speech boundary according to the energy level of the sub-bands that is previously selected. The experimental result shows that the proposed algorithm outperforms the EPD-VAA.
The sponsored search has become significant channel of online advertising, and the large sized advertisers have appeared, so the sponsored search strategy is becoming more important. Since CPC(Cost-per-Click) advertising has different price according to keyword, it is difficult to manage the a lot of keywords at one time. So, the purpose of this study is to investigate the factors which influence on the cost-per-click of sponsored search advertising. That is, there are four factors: impression, CTR(Click through Rate), conversion rate, and keyword's length. for the regression analysis, we use the actual data which is gotten from an ad agency. The result of that, the impression and keyword's length influence cost-per-click positively. However, CTR & conversion rate have no influence on it unexpectedly.
Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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