Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.22
no.2
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pp.235-248
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2011
In this study, co-word occurrence analysis was performed on 288 articles rerieved from the Web of Science DB with the topic of web archiving. Results showed that research on image archiving information technology and system were most frequently carried out especially in medical area. Within library and information science and records management & archives areas, web archiving/digital preservation project subject and web archiving tools and methodology subject were studied mostly. It is expected that research related to web archiving software and tools will be increased in near future.
Twitter is one of the most popular social platforms for online users to share trendy information and views on any event. Twitter reports an event faster than any other medium and contains enormous information and views regarding an event. Consequently, Twitter topic summarization is one of the most convenient ways to get instant gist of any event. However, the information shared on Twitter is often full of nonstandard abbreviations, acronyms, out of vocabulary (OOV) words and with grammatical mistakes which create challenges to find reliable and useful information related to any event. Undoubtedly, Twitter event summarization is a challenging task where traditional text summarization methods do not work well. In last decade, various research works introduced different approaches for automatic Twitter topic summarization. The main aim of this survey work is to make a broad overview of promising summarization approaches on a Twitter topic. We also focus on automatic evaluation of summarization techniques by surveying recent evaluation methodologies. At the end of the survey, we emphasize on both current and future research challenges in this domain through a level of depth analysis of the most recent summarization approaches.
Yerin Yu;Jeongeun Byun;Kuk Jin Bae;Sumin Seo;Younha Kim;Namgyu Kim
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.2
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pp.1-18
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2023
Recently, as technology development has accelerated and product life cycles have been shortened, it is necessary to derive key product features from customers in the R&D planning and evaluation stage. More companies want differentiated competitiveness by providing consumer-tailored products based on big data and artificial intelligence technology. To achieve this, the need to correctly grasp the required quality, which is a requirement of consumers, is increasing. However, the existing methods are centered on suppliers or domain experts, so there is a gap from the actual perspective of consumers. In other words, product attributes were defined by suppliers or field experts, but this may not consider consumers' actual perspective. Accordingly, the demand for deriving the product's main attributes through reviews containing consumers' perspectives has recently increased. Therefore, we propose a review data analysis-based required quality methodology containing customer requirements. Specifically, a pre-training language model with a good understanding of Korean reviews was established, consumer intent was correctly identified, and key contents were extracted from the review through a combination of KeyBERT and topic modeling to derive the required quality for each product. RevBERT, a Korean review domain-specific pre-training language model, was established through further pre-training. By comparing the existing pre-training language model KcBERT, we confirmed that RevBERT had a deeper understanding of customer reviews. In addition, all processes other than that of selecting the required quality were linked to the automation process, resulting in the automation of deriving the required quality based on data.
As smartphone-based tourism platforms have become active, policy establishment and service enhancement using review data are being made in various fields. In the case of the preceding studies using tourism review data, most of the studies centered on domestic tourists were conducted, and in the case of foreign tourist studies, studies were conducted only on data collected in some languages and text mining techniques. In this study, 3,515 review data written by foreigners were collected by designating the "Daegu attractions" keyword through the online review site. And LDA-based topic modeling was performed to derive tourism topics. The spatial approach through global and local spatial autocorrelation analysis for each topic can be said to be different from previous studies. As a result of the analysis, it was confirmed that there is a global spatial autocorrelation, and that tourist destinations mainly visited by foreigners are concentrated locally. In addition, hot spots have been drawn around Jung-gu in most of the topics. Based on the analysis results, it is expected to be used as a basic research for spatial analysis based on local government foreign tourism policy establishment and topic modeling. And The limitations of this study were also presented.
The goal of this study was to analyze the research trends of engineering education in elementary and secondary education. To accomplish this goal, this study analyzed the journal papers by 'published year', 'research topic', 'research subject', 'research method' and 'related school subject'. Followings are the results of this study. First, regarding the published year, the studies related to the elementary and secondary school level engineering education had been conducted 1 to 3 pieces intermittently from 1995 to 2009. And the number of studies are more than 5 pieces after 2010. Second, regarding the research topic, the number of study followed by 'investigation for current status', 'tendency analysis', 'development of teaching method or model', 'verification of teaching method/models' effect'. Third, regarding the research subject, the number of study followed by 'student', 'literature', 'professor', 'teacher'. Fourth, regarding the research method, the number of study followed by 'survey research' and 'literature research', 'qualitative research', 'experimental research' and 'integrated research'. Fifth, regarding the related subject, the number of study followed by 'science', 'technology', 'mathematics', 'practical arts'. Based on the results of this study, there are the needs for further studies to establish theoretical foundation on the engineering content elements in elementary and secondary school level, analyze on related variables and effects, develop engineering assessment instrument, use a variety of research methods, and conduct study on the applications of engineering in math subject.
This study used the text mining method to analyze the research trend of the Journal of Creative Information Culture(JCIC) which is the journal of convergence. The existing research trend analysis method has a limitation in that the researcher's personality is reflected using the traditional content analysis method. In order to complement the limitations of existing research trend analysis, this study used topic modeling. The English abstract of the paper was analyzed from 2015 to 2019 of the JCIC. As a result, the word that appeared most in the JCIC was "education," and eight research topics were drawn. The derived subjects were analyzed by educational subject, educational evaluation, learner's competence, software education and maker culture, information education and computer education, future education, creativity, teaching and learning methods. This study is meaningful in that it analyzes the research trend of the JCIC using text mining.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.2
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pp.311-331
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2020
The purpose of this study is investigate the research trend on digital humanities. Previous studies focused on analyzing representative cases and national policies, not overall research trends in the digital humanities field. To this problem, this study intends to identify the intellectual structure of the digital humanities by adopting bibliometric approach. In this study, 1,765 articles retrieved from Web of Science and 514 records from RISS were analyzed to investigate research trends. Structural topic models were applied to examine research topics and to grasp the time-series trend. The results show that humanities-based convergence studies and digitization were main research interests in both side. In Korea, research topics related to cultural contents and storytelling were prominent, while in terms of providing digitized data, library and information science field was one of the important research topic abroad.
Objective: The purpose of this study was to understand the research trends of inclusive child-care for young children with disabilities and suggest some implications for future research on inclusive child-care. Methods: There were a total 330 previous research papers about child-care inclusion, which means the practice of educating and caring for children aged 0 to 5 years old with disabilities alongside their typically developing peers at child-care centers. The studies were analyzed in terms of main research topic, subject, and research methods. Results: The major results of this study were as follow. First, a quantitative increase of the research since 2003 and a sharp increase of total research in this area since 2006 were found. Second, as a result of the main topic analysis, recognition and attitude research was the most frequently conducted, followed by the research about child-care programs, teacher and family support, and the effect of inclusive child-care. Third, more than half of the researches were done by teachers. Lastly, quantitative research methods were mainly used. Conclusion/Implications: Based on these findings, this study suggested to extend the research on inclusive child-care effect, intervention programs, non-disabled children, infants, and qualitative research.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2013.10a
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pp.13-15
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2013
The purpose of this research is to provide the logistics research with a focus on the methods and theory of the research. This paper finds to explain the patterns of logistics research in domestic through the investigation of different theories and research methods employed. A analysis of methods in selected topics allows published research of the logistics to be categorized. Research classified into integrated table by each theory, research topic, methodology and triangulation. Study presented a variety of research paradigms in logistics and contributed to the current literature by providing an outlook of the logistics research.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.3
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pp.77-100
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2018
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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