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Big Data Analysis of National Complaints Portal on Hazardous Chemical Handling Facilities
유해화학물질 취급시설 관련 국민신문고 빅데이터 분석

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.21 no.11, 2023년, pp.11 - 21  

Park, Yoohyun ,  Kim, Yeonjin ,  Jo, Seungbum ,  Ryu, Tae In ,  Kim, Gyoungbae

초록이 없습니다.

참고문헌 (20)

  1. e-people, https://www.epeople.go.kr/index.jsp [accessed: Apr. 09, 2023] 

  2. 10.22897/kipajn.2021.30.2.002 

  3. 이상엽. 토픽모델링을 활용한 교통경찰 민원 분석. 韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, vol.20, no.4, 57-70.

  4. Yu, Hye Ryn, Lee, Jeonghwa. Content Analysis of Early Childhood Teachers’ Interests and Needs: Focused on Their Petitions Posted on Korean National Petition Bulletin Board. 유아교육학논집 = Early childhood education research & review, vol.25, no.6, 169-193.

  5. J. Lee, J. Shin, S. Cho, and S. Lee, "Research Suggestion for Disaster Prediction using Safety Report of Korea Government", Journal of Korean Society of Disaster and Security, Vol. 12, No. 4, pp. 15-26, Dec. 2019. 

  6. 10.15301/jepa.2016.24.2.45 

  7. 원태홍, 유환희. 텍스트마이닝에 의한 지자체 민원청구 패턴 분석. 한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, vol.34, no.3, 319-327.

  8. 원태홍, 서민송, 유환희. 진주시 주차관련 전자민원의 공간패턴분석 및 추이분석. 지적과 국토정보 = Journal of cadastre & land informatix, vol.47, no.1, 5-14.

  9. J. Y. Kim and Chang Justin S, "Analysing Civil Traffic Complaints using Latent Dirichlet Allocation", Proc. of the KOR-KST Conference, pp. 106-111, Sep. 2018. 

  10. I. Jeon, O. Jun, M. Choi, H. Kim, and J. Chung, "Characteristics of Civil Complaints to a Local Government based on Social Network Analysis : Focused on Cheonan City E-Bulletin Board (Allso 365)", Journal of Regional Studies, Vol. 25, No. 2, pp. 117-141, Jun. 2017. 

  11. Ryu, Seung-Eui, Hong, Soon-Goo, Lee, Tai-Hun, Kim, Na-Rang. A Pattern Analysis of Bus Civil Complaint in Busan City Using the Text Network Analysis. 電算會計硏究, vol.16, no.2, 19-43.

  12. Jeong, Hayeong, Lee, Tai Hun, Hong, Soon-Goo. A Copus Analysis of Electronic Petitions For Improving the Responsiveness of Public Services: Forcusing on Busan Petiton. 지방정부연구, vol.21, no.1, 423-436.

  13. 김현종, 이태헌, 유승의, 김나랑. 민원 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법 연구: 계층적 연관성 분석. 한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, vol.23, no.3, 13-24.

  14. 박주섭, 이새미. LDA 토픽모델링 기법을 활용한 부산시 민원 빅데이터 분석. 정보화 정책 = Informatization policy, vol.27, no.2, 66-83.

  15. Kim, Na-Rang, Ramadhani, Adyan Marendra. Automatic Classification of Civil Complaint Data Using CNN and Bidirectional LSTM :The Case of Busan, South Korea. 電算會計硏究, vol.17, no.2, 81-98.

  16. 10.34165/urbanr.2021..20.183 

  17. big data visualization of e-people, https://bigdata.epeople.go.kr/bigdata/bigMainPage.npaid [accessed: Apr. 09, 2023] 

  18. Cardoso, Emerson F., Silva, Renato M., Almeida, Tiago A.. Towards automatic filtering of fake reviews. Neurocomputing, vol.309, 106-116.

  19. Integrated Chemical Information System, https://icis.me.go.kr [accessed: May 18, 2023] 

  20. 10.1007/978-1-4020-5614-7_2569 

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