As the role of online reviews has become increasingly crucial, numerous studies have been conducted to utilize helpful reviews. Helpful reviews, perceived by customers, have been verified in various research studies to be influenced by factors such as ratings, review length, review content, and so on. The determination of a review's helpfulness is generally based on the number of 'helpful' votes from consumers, with more 'helpful' votes considered to have a more significant impact on consumers' purchasing decisions. However, recently written reviews that have not been exposed to many customers may have relatively few 'helpful' votes and may lack 'helpful' votes altogether due to a lack of participation. Therefore, rather than relying on the number of 'helpful' votes to assess the helpfulness of reviews, we aim to classify them based on review content. In addition, the text of the review emerges as the most influential factor in review helpfulness. This study employs text mining techniques, including topic modeling and sentiment analysis, to analyze the diverse impacts of content and emotions embedded in the review text. In this study, we propose a review helpfulness prediction model based on review content, utilizing movie reviews from IMDb, a global movie information site. We construct a review helpfulness prediction model by using an explainable Graph Neural Network (GNN), while addressing the interpretability limitations of the machine learning model. The explainable graph neural network is expected to provide more reliable information about helpful or non-helpful reviews as it can identify connections between reviews.
Noh, Hyoseob;Kim, Byunguk;Lee, Minjae;Park, Yong Sung;Bang, Ki Young;Yoo, Hojun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.spc1
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pp.1027-1036
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2023
Coastal topographic information is crucial in coastal management, but point measurment based approeaches, which are labor intensive, are generally applied to land and underwater, separately. This study introduces an efficient method enabling land and undetwater surveys using an unmanned aerial vehicle (UAV). This method involves applying two different algorithms to measure the topography on land and water depth, respectively, using UAV imagery and merge them to reconstruct whole coastal digital elevation model. Acquisition of the landside terrain is achieved using the Structure-from-Motion Multi-View Stereo technique with spatial scan imagery. Independently, underwater bathymetry is retrieved by employing a depth inversion technique with a drone-acquired wave field video. After merging the two digital elevation models into a local coordinate, interpolation is performed for areas where terrain measurement is not feasible, ultimately obtaining a continuous nearshore terrain. We applied the proposed survey technique to Jangsa Beach, South Korea, and verified that detailed terrain characteristics, such as berm, can be measured. The proposed UAV-based survey method has significant efficiency in terms of time, cost, and safety compared to existing methods.
Bo Min Bae;Dae Wi Jung;Dong Hyung Ryu;Jang Hyeon An;Se O Choi;Yeon Soo Kim;Sang Dae Lee;Seung Je Cho
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.115-122
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2023
This study utilized a discrete element method (DEM) simulation, as one of the virtual field trials, to predict the impact of tillage depth on the rotary blade shaft during rotavator tilling. The virtual field for the simulation was generated according to soil properties observed in an actual field. Following the generation of particles for the virtual field, a sequence of calibration steps followed to align the mechanical properties more closely with those of real soil. Calibration was conducted with a focus on bulk density and shear torque, resulting in calibration errors of just 0.02% for bulk density and 0.52% for shear torque. The prediction of the load on a rotary tiller's blade shaft involved a three-pronged approach, considering shaft torque, draft force, and vertical force. In terms of shaft torque, the values exhibited significant increases of 42.34% and 36.91% for every 5-centimeter increment in tillage depth. Similarly, the vertical force saw substantial growth by 40.41% and 36.08% for every 5-centimeter increment. In contrast, the variation in draft force based on tillage depth was comparatively lower at 18.49% and 0.96%, indicating that the effect of tillage depth on draft force was less pronounced than its impact on shaft torque and vertical force. From a perspective of agricultural machinery research, this study provides valuable insights into the DEM soil modeling process, accounting for changes in soil properties with varying tillage depths. These findings are expected to be instrumental in future agricultural machinery design studies.
Hyeok-In Kwon;Hoe-Gyung Jeong;Seong-Il Jeong;Ji-Woo Park;Min-Su Kim
Journal of Korea Foundry Society
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v.43
no.6
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pp.271-278
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2023
In the present study, A356 melt degassing experiments were conducted under various impeller rotation speed and inert gas flow rate conditions to determine changes in the melt temperature, composition and density during a degassing treatment. The melt temperature was found to decrease gradually as the degassing time increased, but a clear correlation between the impeller rotation speed or inert gas flow rate and the melt heat loss could not be confirmed. Regardless of the impeller rotation speed or inert gas flow rate, the Mg and Ti contents in the A356 melt scarcely changed, even after degassing for more than 10 minutes, while Sr contents decreased at the maximum degassing rate of 70 ppm. From a quantitative analysis of the degassing rate under each experimental condition based on the hydrogen concentration in the melt derived from the melt density and the degassing model equation, the inert gas flow rate was found to affect the degassing rate rather than the impeller rotation speed under the degassing operation condition employed in the present study.
An, Sehyuck;Shin, Eun-taek;Song, Chang Geun;Park, Sungwon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.spc1
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pp.1007-1014
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2023
Two-dimensional flow analysis, a fundamental component of hydrodynamics, plays a pivotal role in numerically simulating fluid behavior in rivers and waterways. This modeling approach heavily relies on parameters such as eddy viscosity and roughness coefficient to accurately represent flow characteristics. Therefore, combination of appropriate parameters is very important to accurately simulate flow characteristics. In this study, an automation algorithm was developed and applied to find the optimal combination of parameters. Previously, when applying a two-dimensional flow analysis model, former researchers usually depend on the empirical approach, which causes many difficulties in finding optimal variable values. Using the experimental data, we tracked errors according to the combination of various parameters and applied the algorithm that can determine the optimal combination of parameters with the Python language. The automation algorithm can easily determine the most accurate combination by comparing the flow velocity error values among the two-dimensional flow analysis results among the combinations of 121 (11×11) parameters. In the perspective of utilizing automation algorithm, there is an expected high utility in promptly and straightforwardly determining the optimal combination of parameters with the smallest error.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.145-160
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2023
The purpose of this study was to compare and analyze diurnal thermal environments using Unmanned Aerial Vehicles(UAV)-derived physical parameters(NDVI, SVF) and ENVI-met modeling. The research findings revealed significant correlations, with a significance level of 1%, between UAV-derived NDVI, SVF, and thermal environment elements such as S↑, S↓, L↓, L↑, Land Surface Temperature(LST), and Tmrt. In particular, NDVI showed a strong negative correlation with S↑, reaching a minimum of -0.52** at 12:00, and exhibited a positive correlation of 0.53** or higher with L↓ at all times. A significant negative correlation of -0.61** with LST was observed at 13:00, suggesting the high relevance of NDVI to long-wavelength radiation. Regarding SVF, the results showed a strong relationship with long-wave radiative flux, depending on the SVF range. These research findings offer an integrated approach to evaluating thermal comfort and microclimates in urban areas. Furthermore, they can be applied to understand the impact of urban design and landscape characteristics on pedestrian thermal comfort.
Dam-break flow occurs when an elevated dam suddenly collapses, resulting in the catastrophic release of rapid and uncontrolled impounded water. This study compares laminar and turbulent closure models for simulating three-dimensional dam-break flows using OpenFOAM. The Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) model, specifically the k-ε model, is employed to capture turbulent dissipation. Two scenarios are evaluated based on a laboratory experiment and a modified multi-layered block obstacle scenario. Both models effectively represent dam-break flows, with the turbulent closure model reducing oscillations. However, excessive dissipation in turbulent models can underestimate water surface profiles. Improving numerical schemes and grid resolution enhances flow recreation, particularly near structures and during turbulence. Model stability is more significantly influenced by numerical schemes and grid refinement than the use of turbulence closure. The k-ε model's reliance on time-averaging processes poses challenges in representing dam-break profiles with pronounced discontinuities and unsteadiness. While simulating turbulence models requires extensive computational efforts, the performance improvement compared to laminar models is marginal. To achieve better representation, more advanced turbulence models like Large Eddy Simulation (LES) and Direct Numerical Simulation (DNS) are recommended, necessitating small spatial and time scales. This research provides insights into the applicability of different modeling approaches for simulating dam-break flows, emphasizing the importance of accurate representation near structures and during turbulence.
This study aims to investigate the relationship between service recovery justice, residual emotions, and customer behavior. It empirically verifies that low justice in service recovery affects residual emotions and, in turn, has an impact on customers' negative behaviors. Furthermore, this research distinguishes customer-brand relationship quality into emotional relationship quality and cognitive relationship quality and seeks to validate that the type of relationship quality may influence the extent to which the justice of recovery processes affects residual emotions. Data was collected through surveys, and hypotheses were tested using structural equation modeling. The research findings indicate that among the dimensions of service recovery justice, procedural justice and interactional justice significantly influence residual emotions. Moreover, residual emotions have a significant impact on both the intention to revisit and the intention to engage in negative word-of-mouth. In addition, the impact of distributive justice and procedural justice on residual emotions was found to be higher for cognitive relationship quality than emotional relationship quality, and the impact of interactional justice on residual emotions was found to be higher for emotional relationship quality than cognitive relationship quality.
Yoon Ho Jo;Maria Choi;Ju An Yang;Sang Il Jeon;Ji Hoon Jeon
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.27
no.4
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pp.19-26
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2023
Earthquakes are one of the most important disasters affecting underground structures. Urban gas underground pipes may cause safety problems of structures in the event of an earthquake. Since Korea began digital observation, the number of earthquakes has been steadily increasing. The seismic design standard for urban gas pipes was established in 2008, but it is difficult to estimate the impact of pipes in the event of an earthquake based on the installation of pipes. In this study, structural analysis was performed on PE (polyethylene pipe) pipes and PLP (polyethylene coated steel pipe) pipes, which are mainly used as buried pipes in Korea, according to environmental and pipe variables in the event of an earthquake. This study sought to find the variables of the most vulnerable buried pipe by modeling pipes through Computer Aided Engineering (CAE) and generating displacement on the ground. Through this study, it was confirmed that the larger the elastic modulus of the soil, the deeper the buried depth, the smaller the tube diameter, and the higher the pressure, the more PLP pipes are affected by earthquakes than PE. Based on these results, the vulnerable points of buried urban gas pipes are inferred and used for special inspections of buried pipes in the event of an earthquake.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.4
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pp.163-172
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2022
This study investigates the IPI (Information Protection Intention) of DHS (Digital Healthcare Service) providers by introducing PMT (Protection Motivation Theory). This study examines the effects of protection motivation, such as threat appraisal and coping appraisal, on IPI, such as ICI(Induction Control Intention) and SDI(Self Defense Intention). The research model, based on the PMT, adopted severity, vulnerability, reaction efficacy and self-efficacy as independent variables. The research model was validated through quantitative research, a survey of 222 DHS providers in South Korea, using structural equation modeling. The results show that (1) a clear awareness of the consequences of security threats increases the understanding of DHS providers on the severity of closure of healthcare information, and thus may decreases abuse of DHS by providers; (2) user confidence and satisfaction on the security system may make them be confident that they can handle the closure of healthcare information by themselves; and (3) although DHS providers are realizing the consequences of closure of healthcare information, they think that they are unlikely to encounter such situations. As a result of this study, venture companies that provide DHS need to provide contents that can continuously increase providers' security level in order to increase providers' information protection intention. It suggests that IPI is important through trust of healthcare service providers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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