The purpose of this study is to investigate citation behavior in internet news to research papers of 10 domestic economic institutes and to suggest institutes' impact quantitatively with h-index and various modified indices. Content analysis of 878 news articles that collected from NAVER news site was performed. First, as citing behavior, cited numbers of research papers, preferred news media, speed, source entry accuracy, centrality, subject section, and length by the institutes were examined. Next, impact indices for institutes were calculated by cited numbers using h-index, g-index, $h_s$-index, and $g_s$-index, and the ranking of 10 research institutes were determined by each impact indices. As a result, institutes belonged to upper ranks showed little variation among the different indices. On the other hand, institutes belonged to middle and lower ranks showed variations in impact indices and experts' survey.
This study analyzed the characteristics of hyperlink service from news articles in chosun.com and washington Post sites. The study showed that the Washington Post revealed many hyperlink-related elements and an increase in interactivity while Chosun.com was not established consistent hyperlink service. Also, this study analyzed news distribution based on genre, as a result, the life section was occupied the highest proportion with 32.4% for Chosun.com, while the news sections were evenly distributed for the Washington Post. Finally, as a result of classifying the linked words into 3 categories(Informational, navigational, and transactional), the highest contents category in both Chosun.com and Washington Post turned out to be informational words. Theses results can be used to develop and provide the effective link service of news articles in internet newspaper sites.
The paper introduces trends and methodological challenges of quantitative Korean text analysis by using the case studies of academic and news media articles on "migration" and "immigration" within the periods of 2017-2019. The quantitative text analysis based on natural language processing technology (NLP) and this became an essential tool for social science. It is a part of data science that converts documents into structured data and performs hypothesis discovery and verification as the data and visualize data. Furthermore, we examed the commonly applied social scientific statistical models of quantitative text analysis by using Natural Language Processing (NLP) with R programming and Quanteda.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.34
no.6
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pp.601-611
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2014
The purpose of this study is to analyze the Korean science magazine, Science Donga providing scientific facts, phenomenons, and issues with infographic for the readers by time series analysis and to search for the application of infographic on the science education. The criteria for the infographic analysis of Science Donga consisted of three categories such as storytelling type, visual perception, and framework level because infographic presents complex information quickly and clearly by integrating various images, words, and graphics. We found that the articles emphasized by including image about science issue have been published from 1986 to 2014. Particularly, after 2008, the articles including infographic sharply rose. So we set up 2008 as $T_c$(Critical time point). The articles including infographic after 2008 have been more variously distributed and frequently used in storytelling types category such as location, time, number, connection, function, and process based infographic, in visual perception of Gestalt Theory such as proximity, similarity, continuation, and closure than before 2008. Lastly, in framework level category, location, time, number, and process based infographic mainly had total range level but function and connection based infographic changed in the framework level. The three features about storytelling type, visual perception, framework level are important changes to influence $T_c$ in the infographic analysis about Science Donga. Through the results of this study, we analyzed the feature of change on infographic from 1986 to 2014. Thus, we hope that the results suggest a basic criteria for making materials including infographic in science education.
To use SGML, which is international standard of markup language to construct fulltext database in digital libraries, the DTD is developed first. It is based on structure analysis of document. This study develops the SGML DTD for Korean document through document structure analysis of the Journal of the Korean Society for Information Management.
Lee, Tae Won;Yang, Yeongwook;Park, Ji Su;Shon, Jin Gon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.64-67
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2021
가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.
노벨상에 기술상이나 공학상은 아직 없다. 그러나 기술자도 노벨과학상을 수상한 예가 초창기엔 더러 있었다.1909년 무선통신발명으로 물리학상을 받은 마르코니 등 그리고 X선을 발견한 독일의 뢴트겐, 전기기사였던 퀴리부인의 사위 프레드릭퀴리 등 다수가 공과계였다 .또1차 과학혁명을 일으킨 갈릴레오나 뉴턴은 망원경을 제작하거나 발명하는 등 기술능력을 보여주었다. 우리도 과학기술 교육의 혁식으로 노벨상수상의 꿈을 이루어야 하겠다.
In the 2000's, due to a change in hospital management strategy, the organizational structure shifted from a hierarchical system to a team system. While the hierarchical system is characterized by being activity centered, job title linked, and vertically managed, the team system is characterized by being competency centered, job title segregated, and horizontally managed. The job titles of medical technologist manager was surveyed three times in 1997, 2007, and 2017. It has been confirmed through staff members working at 24 hospitals in more than 500 beds in the metropolitan area. The results of job titles follow are as follow: "Team Leader; Part Leader" 14/24 (59%), "Chief Technologist; Area Head Technologist" 7/24 (29%), and "Chief" 3/24 (12%). The present authors propose an alternative name based on the team system to refine the three job titles currently used by medical technologists. First, the Chief Technologist is unclear if it refers to the Technologist General Manager or Technologist Manager. The Chief Technologist should be changed to "Team Leader". Second, given that Area Head Technologist or Section Chief are on the same position as Head Nurse, we suggest that Area Head Technologist or Section Chief should be changed to "Part Leader". Third, while the organization regulation is marked merely as Department of Laboratory Medicine according to the hierarchical system, it is marked as Laboratory Medicine Team according to the team system. Medical technologists come to have more belongingness, feeling of solidarity, and intimacy under the team system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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