Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
/
v.31
no.4
/
pp.19-27
/
2023
In this study, a total of 2,584 domestic research papers with the keywords "Aviation Safety" and "Aviation Accidents" were subjected to Text Mining analysis. Various text mining techniques, including keyword frequency analysis, word correlation analysis, network analysis, and topic modeling, were applied to examine the research trends in the field of aviation safety. The results revealed a significant increase in research using the keyword "Aviation Safety" since 2015, with over 300 papers published annually. Through keyword frequency analysis, it was observed that "Aircraft" was the most frequently mentioned term, followed by "Drones" and "Unmanned Aircraft." Phi coefficients were calculated for words closely related to "Aircraft," "Aviation," "Drones," and "Safety." Furthermore, topic modeling was employed to identify 12 distinct topics in the field of aviation safety and aviation accidents, allowing for an in-depth exploration of research trends.
We classify topics on fall incidents occurring in construction sites using topic modeling among machine learning techniques and analyze the causes of the accidents according to each topic. In order to apply topic modeling based on latent dirichlet allocation, text data was preprocessed and evaluated with Perplexity score to improve the reliability of the model. The most common falling accidents happened to the daily workers belonging to small construction site. Most of the causes were not operated properly due to lack of safety equipment, inadequacy of arrangement and wearing, and low performance of safety equipment. In order to prevent and reduce the falling accidents, it is important to educate the daily workers of small construction site, arrange the workplace, and check the wearing of personal safety equipment and device.
This study aims to analyze Taekwondo trends according to news articles by year by applying topic modeling. In order to examine the Taekwondo trend through media reports, articles including news articles and Taekwondo specialized media articles were collected through Big Kinds of the Korea Press Foundation. The search period was divided into three sections: before 2000, 2001~2010, and 2011~2020. A total of 12,124 items were selected as research data. For topic analysis, pre-processing was performed, and topic analysis was performed using the LDA algorithm. In this case, python 3 was applied for all analysis. First, as a result of analyzing the topics of media articles by year, 'World' was the most common keyword before 2000. 'South and North Korea' was next common and 'Olympic' was the third commonest topic. From 2001 to 2010, 'World' was the most common topic, followed by 'Association' and 'World Taekwondo'. From 2011 to 2020, 'World', 'Demonstration', and 'Kukkiwon' was the most common topic in that order. Second, as a result of analyzing news articles before 2000 by topic modeling, topics were divided into two categories. Specifically, Topic 1 was selected as 'South-North Korea sports exchange' and Topic 2 was selected as 'Adoption of Olympic demonstration events'. Third, as a result of analyzing news articles from 2001 to 2010 by topic modeling, three topics were selected. Topic 1 was selected as 'Taekwondo Demonstration Performance and Corruption', Topic 2 was selected as 'Muju Taekwondo Park Creation', and Topic 3 was selected as 'World Taekwondo Festival'. Fourth, as a result of analyzing news articles from 2011 to 2020 by topic modeling, three topics were selected. Topic 1 was selected as 'Successful Hosting of the 2018 Pyeongchang Winter Olympics', Topic 2 was selected as 'North-South Korea Taekwondo Joint Demonstration Performance', and Topic 3 was selected as '2017 Muju World Taekwondo Championships'.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.46
no.4
/
pp.246-262
/
2023
The purpose of this study is to identify the major peacekeeping activities that the Korean armed forces has performed from the past to the present. To do this, we collected 692 press releases from the National Defense Daily over the past 20 years and performed topic modeling and social network analysis. As a result of topic modeling analysis, 112 major keywords and 8 topics were derived, and as a result of examining the Korean armed forces's peacekeeping activities based on the topics, 6 major activities and 2 related matters were identified. The six major activities were 'Northeast Asian defense cooperation', 'multinational force activities', 'civil operations', 'defense diplomacy', 'ceasefire monitoring group', and 'pro-Korean activities', and 'general troop deployment' related to troop deployment in general. Next, social network analysis was performed to examine the relationship between keywords and major keywords related to topic decision, and the keywords 'overseas', 'dispatch', and 'high level' were derived as key words in the network. This study is meaningful in that it first examined the topic of the Korean armed forces's peacekeeping activities over the past 20 years by applying big data techniques based on the National Defense Daily, an unstructured document. In addition, it is expected that the derived topics can be used as a basis for exploring the direction of development of Korea's peacekeeping activities in the future.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.21
no.9
/
pp.155-162
/
2021
The expansion of the world wide web has led to a huge amount of user generated content over different forums and social media platforms, these rich data resources offer the opportunity to reflect, and track changing public sentiments and help to develop proactive reactions strategies for decision and policy makers. Analysis of public emotions and opinions towards events and sentimental trends can help to address unforeseen areas of public concerns. The need of developing systems to analyze these sentiments and the topics behind them has emerged tremendously. While most existing works reported in the literature have been carried out in English, this paper, in contrast, aims to review recent research works in Arabic language in the field of thematic sentiment analysis and which techniques they have utilized to accomplish this task. The findings show that the prevailing techniques in Arabic topic-based sentiment analysis are based on traditional approaches and machine learning methods. In addition, it has been found that considerably limited recent studies have utilized deep learning approaches to build high performance models.
News articles and blog posts have influence on social agenda setting and this study applied text mining on the subject of solar PV in rural area appeared in those media. Texts are gained from online news articles and blog posts with rural solar PV as a keyword by web scrapping, and these are analysed by sentiment analysis and topic modeling technique. Sentiment analysis shows that the proportion of negative texts are significantly lower in blog posts compared to news articles. Result of topic modeling shows that topics related to government policy have the largest loading in positive articles whereas various topics are relatively evenly distributed in negative articles. For blog posts, topics related to rural area installation and environmental damage are have the largest loading in positive and negative texts, respectively. This research reveals issues related to rural solar PV by combining sentiment analysis and topic modeling that were separately applied in previous studies.
Journal of the Korean Society for information Management
/
v.38
no.4
/
pp.129-152
/
2021
This study proposed a plan to develop wearable devices suitable for female college students by analyzing female college students' perceptions and preferences for wearable devices and their needs for health care using topic modeling and network analysis techniques. To this end, 2,457 posts related to health care and wearable devices were collected from the community used by S Women's University students. After preprocessing the collected posts and comment data, LDA-based topic modeling was performed. Through topic modeling techniques, major issues of female college students related to health care and wearable devices are derived, and bi-gram analysis and network analysis are performed on posts containing related keywords to understand female college students' views on wearable devices.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
v.31
no.1
/
pp.163-175
/
2024
This study conducts topic modeling analysis on four electric scooter sharing platforms: Alpaca, SingSing, Kickgoing, and Beam. Using user review data, the study aims to identify key topics and issues associated with each platform, as well as uncover common themes across platforms. The analysis reveals that users primarily express concerns and preferences related to application usability, service mobility, and parking/accessibility. Additionally, each platform exhibits unique characteristics and challenges. Alpaca users generally appreciate convenience and enjoyment but express concerns about safety and service areas. SingSing faces issues with application functionality, while Kickgoing users encounter connectivity problems and device usability issues. Beam receives overall positive feedback, but users express dissatisfaction with application usability and parking. Based on these findings, scooter sharing service providers should focus on enhancing application features, stability, and expanding service coverage to meet user expectations and improve customer satisfaction. Furthermore, highlighting platform-specific strengths and providing tailored services can enhance competitiveness and foster continuous service growth and development.
Purpose: The primary purpose of this study is to integrate text mining and Quality Function Deployment (QFD) to automatically extract valuable information from customer reviews, thereby establishing a QFD frame- work to confirm genuine customer needs for New Product Development (NPD). Methods: Our approach combines text mining and QFD through topic modeling and sentiment analysis on a large data set of 56,873 customer reviews from Zappos.com, spanning five running shoe brands. This process objectively identifies customer requirements, establishes priorities, and assesses competitive strengths. Results: Through the analysis of customer reviews, the study successfully extracts customer requirements and translates customer experience insights and emotions into quantifiable indicators of competitiveness. Conclusion: The findings obtained from this research offer essential design guidance for new product develop- ment endeavors. Importantly, the significance of these results extends beyond the running shoe industry, presenting broad and promising applications across diverse sectors.
Games are widely used in many fields, but not all games are successful. Then what makes games successful? The question gave us the motivation of this paper, which is to identify critical factors for successful games with topic modeling technique. It is supposed that game reviews written by experts sit on abundant insights and topics of how games succeed. To excavate these insights and topics, latent Dirichlet allocation, a topic modeling analysis technique, was used. This statistical approach provided words that implicate topics behind them. Fifty topics were inferred based on these words, and these topics were categorized by stimulation-response-desiregoal (SRDG) model, which makes a streamlined flow of how players engage in video games. This approach can provide game designers with critical factors for successful games. Furthermore, from this research result, we are going to develop a model for immersive game experiences to explain why some games are more addictive than others and how successful gamification works.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.