Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the tokenizer in natural language processing for customer satisfaction in sentiment analysis. Methods: In this study, a supervised learning-based tokenizer Mecab-Ko and an unsupervised learning-based tokenizer SentencePiece were used for comparison. Three algorithms: Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree were selected to compare the performance of each tokenizer. For performance comparison, three metrics: accuracy, precision, and recall were used in the study. Results: The results of this study are as follows; Through performance evaluation and verification, it was confirmed that SentencePiece shows better classification performance than Mecab-Ko. In order to confirm the robustness of the derived results, independent t-tests were conducted on the evaluation results for the two types of the tokenizer. As a result of the study, it was confirmed that the classification performance of the SentencePiece tokenizer was high in the k-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms. In addition, the Decision Tree showed slightly higher accuracy among the three classification algorithms. Conclusion: The SentencePiece tokenizer can be used to classify and interpret customer sentiment based on online reviews in Korean more accurately. In addition, it seems that it is possible to give a specific meaning to a short word or a jargon, which is often used by users when evaluating products but is not defined in advance.
기존의 LMS(Learning Management System)는 학습자의 의도와 무관하게 처음부터 끝까지 모든 교육 내용을 모두 학습하게 구성됨으로써 온라인 교육의 목표인 언제 어디서든 이라는 원칙이 구현되지 못하고 있다. 또한 학습자가 요구하는 내용으로 수정 및 보완이 용이하지 않고, 개발 시간이 느리고 비용이 많이 소요된다. 따라서 학습자 요구에 맞는 교육컨텐트를 개발하려면 LCMS(Learning Content Management System)기반으로 교육코스를 개발하는 저작도구가 필수적이다. 본 논문에서는 학습자 요구에 맞는 교육과정을 개발하고, 교육의 효율성을 극대화 시키는 방법으로 학습객체 단위로 CDT-L(Course Development Tool-Learning Content Management System)을 개발하고자 한다. 또한 다른 객체와의 관계등을 생성함으로써 학습자에게 꼭 필요한 정보를 찾을 수 있도록 해주어 이를 통해 학습자 중심의 학습을 가능케 한다. 학습자의 특성을 고려한 맞춤식 교육 코스 구성으로 앞으로는 자신이 원하는 과정을 선택하고 학습자에게 맞는 코스 강의로 강의가 이뤄지는 것을 가능하게 하기 위해 코스와 학습객체에 대한 메타데이터를 표준 문서인 SCORM 1.2에 기반하여 정의한다. 정보를 가지고 있는 학습객체를 선택하여 파일과 정보를 저장한 식별하기 위하여 검색을 한다. COT-L의 구현을 통해 컨텐트 재활용도를 높이면서 교육과정의 개발시간과 비용을 줄일 수 있다.
bdul Kadir, OTHMAN;Jaafar, PYEMAN;Azuati, MAHMUD;Siti Nooraini, MOHD TOBI;Zahariah, SAHUDIN
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제10권2호
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pp.1-14
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2023
The purpose of this study is to discover the possible solutions for the problem faced by academicians during online learning by means of employing qualitative and quantitative approaches. Using a qualitative approach, selected academicians were interviewed, and their feedback was transcribed and used to develop the survey instrument. The quantitative research design was later used to determine the most plausible solutions for the problem that could be obtained and implemented by distributing the questionnaire to academicians at a public university. Multiple regression analysis results indicate that work-life conflict and lack of support are the main contributors to academicians' mental and emotional health issues. The study's major findings help higher education institutions craft appropriate strategies to enhance the effectiveness of online teaching and learning by providing the necessary support to the academicians. The study's findings suggest that academicians should separate work and family requirements to concentrate on their job. Furthermore, the immediate supervisor must be considerate in determining the number of tasks, the deadlines, and the assistance required to complete the task. Lastly, academicians must equip themselves with emotional intelligence to cope with stressors.
The entire industry is increasing the use of big data analysis using artificial intelligence technology due to the Fourth Industrial Revolution. The value of big data is increasing, and the same is true of the production technology. However, small and medium -sized manufacturers with small size are difficult to use for work due to lack of data management ability, and it is difficult to enter smart factories. Therefore, to help small and medium -sized manufacturing companies use big data, we will predict the gross production time through machine learning. In previous studies, machine learning was conducted as a time and quantity factor for production, and the excellence of the ExtraTree Algorithm was confirmed by predicting gross product time. In this study, the worker's proficiency factors were added to the time and quantity factors necessary for production, and the prediction rate of LightGBM Algorithm knowing was the highest. The results of the study will help to enhance the company's competitiveness and enhance the competitiveness of the company by identifying the possibility of data utilization of the MES system and supporting systematic production schedule management.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.426-432
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2022
HVAC systems play a critical role in reducing energy consumption in buildings. Integrating occupants' thermal comfort evaluation into HVAC control strategies is believed to reduce building energy consumption while minimizing their thermal discomfort. Advanced technologies, such as visual sensors and deep learning, enable the recognition of occupants' discomfort-related actions, thus making it possible to estimate their thermal discomfort. Unfortunately, it remains unclear how accurate a deep learning-based classifier is to recognize occupants' discomfort-related actions in a working environment. Therefore, this research evaluates the classification performance of occupants' discomfort-related actions while sitting at a computer desk. To achieve this objective, this study collected RGB video data on nine college students' cold discomfort-related actions and then trained a deep learning-based classifier using the collected data. The classification results are threefold. First, the trained classifier has an average accuracy of 93.9% for classifying six cold discomfort-related actions. Second, each discomfort-related action is recognized with more than 85% accuracy. Third, classification errors are mostly observed among similar discomfort-related actions. These results indicate that using human action data will enable facility managers to estimate occupants' thermal discomfort and, in turn, adjust the operational settings of HVAC systems to improve the energy efficiency of buildings in conjunction with their thermal comfort levels.
Jeseop Rhie;Minseo Jang;Do Hyoung Shin;Hyungseo Han;Seungwoo Lee
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.769-774
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2024
The availability of PMT(Project Management Tool) in the market has been increasing rapidly in recent years and Significant advancements have been made for project managers to use for planning, monitoring, and control. Recently, studies applying the Reinforcement-Learning Based Construction Schedule Simulation algorithm for construction project process planning/management are increasing. When reinforcement learning is applied, the agent recognizes the current state and learns to select the action that maximizes the reward among selectable actions. However, if the action of global optimal points is not selected in simulation selection, the local optimal resource may receive continuous compensation (+), which may result in failure to reach the global optimal point. In addition, there is a limitation that the optimization time can be long as numerous iterations are required to reach the global optimal point. Therefore, this study presented a method to improve optimization performance by increasing the probability that a resource with high productivity and low unit cost is selected, preventing local optimization, and reducing the number of iterations required to reach the global optimal point. In the performance evaluation process, we demonstrated that this method leads to closer approximation to the optimal value with fewer iterations.
In order to truly integrate e-Learning system into regular curriculum at a university, mobile access to Learning Management Systems has to be enabled. Mobile devices have the potential to be integrated into the classroom, because they contain unique characteristics such as portability, social interactivity, context sensitivity, connectivity and individuality. Adoption of Learning Management Systems by students is still on the low rate, mostly because of poor usability of existing e-Learning systems. Our initial research has confirmed this hypothesis. Usability issue is rising to the higher level on the mobile platform, because of the mobile devices' limited screen size, input interfaces and bandwidth, and also because of the context of use. Our second hypothesis was that it is wrong to consider a mobile device as a surrogate for desktop or laptop personal computer (PC). By just adopting the existing Learning Management System on mobile devices with adaptive technologies such as Google proxy, we do not acquire the satisfactory results. Usability can prove to be even lower compared to desktop application. One possible solution to the problem could be development of rich client applications for today's mobile devices that would raise the usability to a higher level. We developed a PocketPC prototype application by using user-centered design principles, which we presented as a third alternative in usability research conducted among university students. Results gathered in such a way have confirmed that development of e-Learning system, in order to be widely accepted by students, needs to have the user(student) in the center of development process.
본 연구의 목적은 제조업에 융복합서비스를 제공하고 있는 기업 내 학습조직구축활동이 조직구성원들의 조직시민행위에 미치는 영향과 이에 대한 조절변수로서 조직지원인식의 역할을 탐구하는데 있었다. 본 연구는 구조화된 질문지를 이용하여 수행하였으며, 수도권 소재 31개 융복합사업서비스기업의 조직구성원 327명을 대상으로 자료를 수집하여 단계적 회귀분석방법을 사용해 분석하였다. 가설을 검증한 결과 학습조직구축활동의 7가지 변수와 조직지원인식 모두 조직시민행위에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조절효과와 관련해서는 독립변수인 학습조직구축활동의 7요인 중 전략적 학습리더십만이 종속변수인 조직시민행위에 미치는 영향에 있어 조절변수인 조직지원인식에 의하여 조절되는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 정리하고 이론적 실무적 함의를 논의한 후, 후속 연구의 방향을 제시하였다.
본 연구는 간호대학 4학년 학생의 학습유형에 따른 응급상황관리 시뮬레이션 교육의 효과를 확인하고자 실시된 단일군 사전-사후 유사실험 연구이다. 연구 대상자는 4년제 간호대학에 재학 중인 58명의 학생이었으며, 연구는 2013년 6월 24일부터 7월 12일까지 실시되었다. 구조화된 설문지를 이용하여 간호대학 4학년 학생의 학습유형과 교육효과(비판적 사고성향, 문제해결과정, 협력, 실습만족도, 자신감)를 조사하였으며, 서술통계, t-test, ANOVA, Mann-Whitney U 검정, Kruskal-Wallis를 이용하여 자료를 분석하였다. 간호대학 4학년 학생의 학습유형은 수렴자 46.6%, 융합자 34.5%, 적응자 15.5%, 분산자 3.4%이었다. 응급상황관리 시뮬레이션 교육은 비판적 사고성향, 문제해결과정, 협력, 자신감에 유의한 향상을 보였으나, 학습유형에 따른 교육효과는 유의한 차이를 보이지 않았다. 이를 기초로 학습유형과 시뮬레이션 교육효과 간의 관계에 대한 재고찰을 통해 시뮬레이션 교육의 효과를 극대화시킬 수 있는 방안의 모색이 필요할 것이다.
The purpose of this study is to analyze whether there is a financial incentive effect by analyzing the difference of educational performance between the specialization department students who receive financial support and the students who do not receive support. This study collected survey data of 334 students including 290 students who were financially supported and 44 students who were not financially supported. Through the collected data, frequency analysis and descriptive statistics analysis were performed on the general characteristics of the subjects. T-test was conducted to analyze the difference of teaching & learning performance between students with financial support and those who did not, and then the difference analysis by grades was F-test. The average value of the subjects' teaching & learning satisfaction scores was 2.99, and the result was higher than that of the female students. The higher the age, the higher the grade, the higher the grade, the higher the financial support students were. The average of teaching & learning achievement composition items of the survey subjects was 2.27, and it was found that male students, older students, and students who received financial support had higher average of teaching & learning outcomes than students who did not receive financial support respectively. Students who receive financial support have higher teaching & learning satisfaction and outcomes than students who are not financially supported. The longer the period of financial support, the older the better, and the male students are more satisfied with the teaching & learning, the better the teaching & learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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