• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제19권2E호
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• pp.27-31
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• 2000

Evaluating log-likelihood of Gaussian mixture density is major computational burden for the keyword spotting system using continuous HMM. In this paper, we employ the bucket box intersection (BBI) algorithm to reduce the computational complexity of keyword spotting. We make some modification in implementing BBI algorithm in order to increase the discrimination ability among the keyword models. According to our keyword spotting experiments, the modified BBI algorithm reduces 50% of log-likelihood computations without performance degradation, while the original BBI algorithm under the same condition reduces only 30% of log-likelihood computations.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.91-98
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• 2019

본 연구는 난독증과 학습장애 관련 연구 동향과 키워드 네트워크 분석을 통한 관련 변인의 중심성을 알아보는데 그 목적이 있다. 2008년부터 2018년까지 학술교육학술정보원에서 제공하는 학술연구정보서비스 사이트 데이터베이스를 활용하여 연구 목록을 수집하였다. 분석대상으로 선정된 407편의 연구 주제는 키워드 클렌징 작업을 거쳐 KrKwic 프로그램을 이용하여 주요 키워드를 추출하였고 키워드 간 연결중심성을 시각화를 하기 위해 NodeXL프로그램을 활용하였다. 분석결과 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 난독증과 학습장애 연구주제 총 72개의 키워드가 추출되었고 주요키워드에는 학습장애, 읽기장애, 난독증, 중재반응모형 순으로 제시하고 있었다. 둘째, 난독증과 학습장애의 관련 매개 키워드 중심성을 분석한 결과 학습장애가 국내 난독증 및 학습장애 관련 연구에서 주요한 키워드로 볼 수 있다. 이러한 연구결과를 통해 난독증과 학습장애와 관련해 정량적 분석과 정성적 분석을 절충한 연구동향 분석방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.17-24
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• 2018

빅데이터 처리 분야에서 중요한 이슈 중 하나는 인터넷의 주요 키워드를 추출하고 이것을 이용하여 필요한 정보를 가공하는 것이다. 현재까지 제안된 대부분의 키워드 추출 방법들은 대형 포털 사이트의 검색기능을 기반으로 이미 게시된 글이나 작성된 문서 또는 고정된 내용에 기반하고 있다. 본 논문에서는 SNS에 게시되는 다양한 이슈, 대화, 관심 분야, 의견 등 동적인 메시지를 기반으로 이슈 키워드 및 연관 키워드를 추출하여 잠재적 쇼핑 연관 키워드 광고 마케팅에 도움을 주는 시스템(KAES: Keyword Advertisement Extraction System based on SNS)을 개발한다. KAES 시스템은 특정 계정 리스트를 작성하여 SNS에서 빈도수가 가장 많은 핵심 키워드 및 연관 키워드를 추출한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.177-178
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• 2019

본 연구는 지방교육자치의 가장 핵심인 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들과 그들 간의 관계성을 분석하였다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년까지(10년간)의 '교육감' 관련 선행연구 총 93건을 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여, 주요 핵심어 추출 및 워드 클라우드 제시, 주요 핵심어들 간의 관계성(의미망 네트워크) 분석 등을 진행하였다. 최근 10년간 국내 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들은 교육감선거, 주민직선제, 선출제도, 개선방안, 비교연구, 교육자치, 문제점, 지방자치, 교육부장관, 교육위원 등 이었다. 주요 핵심어들(상위 출현빈도)은 높은 밀도와 연결정도를 가지고 상호 네트워크를 형성하고 있었다. 본 연구결과는 향후 진행될 '교육감' 관련 후속연구들의 새로운 연구주제 선정 및 다양한 방향 설정에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.135-141
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• 2019

The purpose of this study is to extract the key words from the list of research subjects related to 'hotel workers' published in recent 10 years(2009~2018) by using the language network analysis method and to confirm the relation between the key words. In this paper, we propose a semantic network analysis that can overcome limitations of longitudinal study, analyze the recent research trends, and widely use as a research model. The results of this study are as follows ; First, in analyzing major key words in the title of 'Hotel Employer' in recent 10 years, the major keyword of job satisfaction(40), special grade(26), organizational commitment(20), emotional labor(19), service(12), restaurant(10), and turnover intention(9). Second, we analyzed the relation of language network among major key words extracted from the study title of 'hotel workers'. Such a research process is expected to grasp the trends of research related to 'hotel workers' and give implications for the future direction of related research.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권3호
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• pp.159-166
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• 2009

As shown in Wikipedia, tagging or cross-linking through major keywords in a document collection improves not only the readability of documents but also responsive and adaptive navigation among related documents. In recent years, the Semantic Web has increased the importance of social tagging as a key feature of the Web 2.0 and, as its crucial phenotype, Tag Cloud has emerged to the public. In this paper we provide an efficient method of automated in-text keyword tagging based on large-scale controlled term collection or keyword dictionary, where the computational complexity of O(mN) - if a pattern matching algorithm is used - can be reduced to O(mlogN) - if an Information Retrieval technique is adopted - while m is the length of target document and N is the total number of candidate terms to be tagged. The result shows that automatic in-text tagging with keywords filtered by Information Retrieval speeds up to about 6 $\sim$ 40 times compared with the fastest pattern matching algorithm.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.130-141
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• 2022

Due to continuous climate change, greenhouse gases in the atmosphere are gradually accumulating, and various extreme weather events occurring all over the world are a serious threat to human sustainability. Countries around the world are making efforts to convert energy sources from traditional fossil fuels to renewable energy. Hydrogen energy is a clean energy source that exists infinitely on Earth, and can be used in most areas that require energy, such as power generation, transportation, commerce, and household sectors. A fuel cell, a device that produces electric and thermal energy by using hydrogen energy, is a key field to respond to climate change, and major countries around the world are spurring the development of core fuel cell technology. In this paper, research trends in China, the United States, Germany, Japan, and Korea, which have the highest number of papers related to fuel cells, are analyzed through keyword network analysis.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.859-870
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• 2009

관계형 데이터베이스 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구에서의 관심에도 불구하고 관계형 데이터 스트림 기반의 연구는 아직 미흡한 수준이다. 오늘날 스트리밍 데이터는 데이터 관리 측면에서 중요한 연구 토픽이기 때문에 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법과 관련된 연구들을 먼저 분석하고 키워드 검색 질의를 처리하는 동안에 발생되는 조인 비용을 최소화하는 기법에 대해 초점을 둔다. 결과적으로 본 논문은 관계형 데이터 스트림에서 사용자를 위해 좀 더 의미 있는 질의 결과를 산출하기 위한 고급 키워드 검색 기법을 제안하고 효율적인 질의 처리를 위한 계층적 클러스터링을 사용한 질의 최적화 기법을 제안한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.157-169
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• 2015

In digital marketing, means of public relations and marketing of enterprises are changing into marketing techniques of predictive analytics. A significant study can be carried out by an analysis of 'the patterns of customers' uses' using big data on major portal sites and SNSs and their correlation with related keywords. This study analyzes the origins of mythological characters in major brands such as Nike, Hermes, Versace, Canon and Starbucks. Also, it extracts related keywords and relevance using big data on portal sites and SNS and their correlation. Nike marketing that reminds people of 'the goddess of victory, Nike' formed a good combination of the brand with relevance. Most of them are based on Greek mythology and have rich materials for storytelling and artistic values in common. Hopefully, this case analysis of foreign brands would become a starting point of discovering the materials of the domestic mythological characters.

• 무역학회지
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• 제45권5호
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• pp.239-260
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• 2020

This research was conducted on 176 GVCs-related research papers listed in the Index of Korean Academic Writers. The analysis methodology used the keyword network analysis methodology of big data analysis. For the comprehensive analysis of research trends, the research trends through word frequency (TF), important topic (TF-IDF), and topical modeling were analyzed in 176 papers. In addition, the research period of GVCs was divided into the early stages of the first study (2003-2014), the second phase of the study (2015-2017), and the third phase of the study (2018-2020). According to the comprehensive analysis, the GVCs research was conducted with the keyword 'value added' as the center, focusing on the keywords of export (trade), Korea, business, influence, and production. Major research topics were 'supporting corporate cooperation and capacity building' and 'comparative advantage with added value of overseas direct investment'. According to the analysis of major period-specific research trends, GVCs were studied in the early stages of the first phase of the study with global value chain trends and corporate production strategies. In the second research propulsion period, research was done in terms of trade value added. In the recent third phase of the study, small and medium-sized enterprises actively participated in the global value chain and actively researched ways to support the government. Through this study, the importance of the global value chain has been confirmed quantitatively and qualitatively, and it is recognized as an important factor to be considered in the strategy of enhancing industrial competitiveness and entering overseas markets. In particular, small and medium-sized companies' participation in the global value chain and support measures are being presented as important research topics in the future.