Journal of The Korean Association For Science Education
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v.41
no.1
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pp.59-70
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2021
Ability to make informed decisions by critically evaluating media information on socioscientific issues (SSI) is one of the crucial elements of scientific literacy that citizens should obtain. This study aims to investigate how middle school students evaluated media information about socioscientific issues (SSI) when they faced two different types of information (i.e., numerical and empathic information). To achieve the aim, 96 middle school students responded to the questionnaires asking them to evaluate reliability and persuasiveness of SSI media information. The questionnaires consisted of two sets of newspaper articles on each SSI (pro-numerical/empathic, against-numerical/empathic). After reading the articles, the students evaluated reliability and persuasiveness of each article and wrote the reasons for their evaluation. The results were as follows: First, the students believed that news articles with numerical information were more reliable than the ones with empathic information in all SSI contexts. They tended to trust scientific evidence and data from numerical information, and real cases, societal problems, expressions, and values from empathic information. In addition, they evaluated their reliability based on the logic of information, accuracy of information, breadth and depth of data, and quantity and quality of sources both numerical and empathic information. Second, in case of evaluating persuasiveness of the articles, they focused more on the values that information contained, richness and logicality of the information, rather than the types of information, regardless of the type of information.
While it is well known that space environment can produce spacecraft anomaly, defining space environment effects for each anomalies is difficult. This is caused by the fact that spacecraft anomaly shows various symptoms and reproducing it is impossible. In this study, we try to find the conditions of when spacecraft failures happen more frequently and give satellite operators useful information. Especially, our study focuses on the geosynchronous satellites which cost is high and required high reliability. We used satellite anomaly data given by Satellite News Digest which is internet newspaper providing space industry news. In our analysis, 88 anomaly cases occurred from 1997 to 2008 shows bad corelation with Kp index. Satellite malfunctions were likely to happen in spring and fall and in local time from midnight to dawn. In addition, we found the probability of anomaly increase when high energy electron flux is high. This is more clearly appeared in solar minimum than maximum period.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.651-659
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2014
With the popularization of big data environment, big data have been highlighted as a key information strategy to establish national spatial data infrastructure for a scientific land policy and the extension of the creative economy. Especially interesting from our point of view is the cadastral information is a core national information source that forms the basis of spatial information that leads to people's daily life including the production and consumption of information related to real estate. The purpose of our paper is to suggest the scheme of big data analytics with respect to the articles of cadastral resurvey project in order to approach cadastral information in terms of spatial data integration. As specific research method, the TM (Text Mining) package from R was used to read various formats of news reports as texts, and nouns were extracted by using the KoNLP package. That is, we searched the main keywords regarding cadastral resurvey, performing extraction of compound noun and data mining analysis. And visualization of the results was presented. In addition, new reports related to cadastral resurvey between 2012 and 2014 were searched in newspapers, and nouns were extracted from the searched data for the data mining analysis of cadastral information. Furthermore, the approval rating, reliability, and improvement of rules were presented through correlation analyses among the extracted compound nouns. As a result of the correlation analysis among the most frequently used ones of the extracted nouns, five groups of data consisting of 133 keywords were generated. The most frequently appeared words were "cadastral resurvey," "civil complaint," "dispute," "cadastral survey," "lawsuit," "settlement," "mediation," "discrepant land," and "parcel." In Conclusions, the cadastral resurvey performed in some local governments has been proceeding smoothly as positive results. On the other hands, disputes from owner of land have been provoking a stream of complaints from parcel surveying for the cadastral resurvey. Through such keyword analysis, various public opinion and the types of civil complaints related to the cadastral resurvey project can be identified to prevent them through pre-emptive responses for direct call centre on the cadastral surveying, Electronic civil service and customer counseling, and high quality services about cadastral information can be provided. This study, therefore, provides a stepping stones for developing an account of big data analytics which is able to comprehensively examine and visualize a variety of news report and opinions in cadastral resurvey project promotion. Henceforth, this will contribute to establish the foundation for a framework of the information utilization, enabling scientific decision making with speediness and correctness.
Purpose: COVID-19, government regulation and social media have changed many aspects of life including consumption behavior. The influence of social media by spreading massive news about COVID-19 also have the impact toward emotions threat, perceived risk, and perceived value of consumption behavior in Bengkulu Province, Indonesia. This research aims to analyze the extent to which changes in the consumption behavior, mainly for purchasing of corona prevention products through indirect distribution channels. Research design, data and methodology: This research was descriptive quantitative using the IPA method with sample of people in Bengkulu Province. This study obtained 208 respondent data from questionnaires and tested the validity and reliability with corrected-item total correlation method. Results: The study found that COVID-19 pandemic and government regulation variable were in quadrant II, in quadrant III there were social media variable, emotions threat and perceived risk. Meanwhile, in quadrant IV there were perceived value variable. Conclusions: The findings indicated that COVID-19 and government regulation are the most variable that influence people to buy corona prevention product, meanwhile perceived value is the less influence variable. Therefore, government and marketers have to prepare strategic plan in order to raise people awareness to avoid corona by buying corona prevention product.
This research paper explores the application of FinBERT, a variational BERT-based model pre-trained on financial domain, for sentiment analysis in the financial domain while focusing on the process of identifying suitable training data and hyperparameters. Our goal is to offer a comprehensive guide on effectively utilizing the FinBERT model for accurate sentiment analysis by employing various datasets and fine-tuning hyperparameters. We outline the architecture and workflow of the proposed approach for fine-tuning the FinBERT model in this study, emphasizing the performance of various datasets and hyperparameters for sentiment analysis tasks. Additionally, we verify the reliability of GPT-3 as a suitable annotator by using it for sentiment labeling tasks. Our results show that the fine-tuned FinBERT model excels across a range of datasets and that the optimal combination is a learning rate of 5e-5 and a batch size of 64, which perform consistently well across all datasets. Furthermore, based on the significant performance improvement of the FinBERT model with our Twitter data in general domain compared to our news data in general domain, we also express uncertainty about the model being further pre-trained only on financial news data. We simplify the complex process of determining the optimal approach to the FinBERT model and provide guidelines for selecting additional training datasets and hyperparameters within the fine-tuning process of financial sentiment analysis models.
Recently, we can find news about toxic and combustible gas accident. So, we have to develop gas detector that can measure gas at dangerous area for preventing gas accidents. In this paper, we calculate a approximation function from sensor's output using the linear regressiong. And we develop software algorithm using Neville's algorithm for measuring gas concentration. Finally, we compare our algorithm with combustible gas detectors that are already developed, by using standard gas samples manufactured Korea Gas Safety. As a result of this experiment, we confirm that performance of our algorithm is more improved than performance of already developed combustible gas detectors. In the future, we'll research how to improve reliability from using count, temperature and humidity. And we'll design hardware applied explosion proof for safety.
This study examined the effect of valence for best reply on the conformity of general reply in online environment. A total of 194 participants participated in this study, each participant assigned randomly in three experimental groups(positive, negative, and control). Participants were asked to read online news article, best reply and general 6 replies, and then, to write their own opinions in the reply section. In addition, the level of self-expression and issue commitment were measured. The contents of reply participants written was categorized three valence(positive, negative, and neutral) by the four experimenters' judgment. The mean of inter-rater reliability was 84.9%. The results indicated that the level of self-expression and issue commitment were comparable across experimental conditions. However, the result of cross-table analysis showed that there is a significant difference in the valence of general reply across experimental conditions. Specifically, there were significant difference in the valence of general reply between positive and negative experimental group and positive and control group, but there is no significant difference between negative and control group.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.10
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pp.1-9
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2012
These days news about natural disaster caused by earthquake, typhoon is broadcasted frequently. At this moment, structure' healthy is threatened by natural disaster, only way to minimize the casualties and property damage is doing accurate alert. In this research, I designed Expert system to reduce wrong-alert and elevate the accuracy. The expert system put many sensors close to each other as a one group. We focus on elevating reliability of monitoring system by comparing each nearby sensor's state not one single sensor. Providing accurate data which can decide safe to structure manager can minimize current damage by early response, also has advantage that can prevent additional damage can be occur in the future.
This research examined the influencing factors on magazine subscription. 499 magazine readers had answered on the survey questions. Structural equation model analysis, frequency analysis and reliability analysis were used by SPSS 15.0 and Amos 7.0 program for verifying the hypotheses. The results were as follows: First, the speciality of magazine journalists had a positive effect on magazine recognition. Second, the speciality of magazine journalists had a positive effect on subscription to magazine. Third, the magazine recognition had a positive effect on subscription to magazine. Fourth, the price, a copy of magazine, had not significant effect on subscription to magazine. Fifth, the percentage of news item and advertisement had not significant effect on subscription to magazine. Sixth, the reading amount had a positive effect on subscription to magazine.
Consumers who purchase products from foreign countries and deliver them back to Korea are increasing. According to the Korea Fashion & Textile News (2015), overseas direct shopping reported 39% increase compared to 2013. Furthermore, clothes accounted for 19% of product category. Therefore, the service quality of overseas purchase sites is becoming more important, but studies have been limited. this research focuses on investigating the effects of consumers' shopping orientation on service quality and the effects of service quality on trust, satisfaction, and consumer loyalty. The survey was administered to consumers who had experiences in purchasing through overseas direct purchase websites. The results showed that the perception of service quality differed depending on the respondent's shopping orientation. Among the four shopping orientation groups(shopping confidence, shopping enjoyment, trend pursuit, and shopping follower groups), the shopping confidence group showed the highest mean for all service quality factors. All the groups showed the highest scores on product and trust among the factors of service quality. Next, the results revealed that service quality positively influenced consumers' trust on websites that provide overseas direct purchase services, which further improved customer loyalty. Therefore, the study gives managerial suggestions to online retailers that provide oversea shopping service. They need to provide higher site efficiency, security, product reliability, and responsiveness to cultivate international customers' trust and satisfaction. In particular, it will be important for them to offer accurate, reliable product information and various languages for overseas customers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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