Purpose: As the connection between physical and non-physical structures in cities is expanding and becoming more complex, the risk of complex disaster which causes damage in a complex way is increasing. Preparing for these complex disasters, it is important to preemptively identify and manage disasters that can develop into complex disasters. Therefore, this study analyzes the disaster types studied as complex disasters by analyzing the trends of domestic and international studies related to complex disasters, and presents the direction of complex disaster management in the future. Method: We first established co-occurrence networks between disaster types based on 993 articles related to complex disasters published in disaster-related journals for the last 20 years (2002-2021). Then, through network analysis, domestic and international complex disaster research trends were compared and analyzed. Result: Research on complex disasters related to storm and flood damage, infrastructure failure and fire was high in domestic studies, and it was analyzed that research on complex disasters related to earthquakes and landslides has recently increased. However, in international studies, the proportion of studies on infrastructure failure along with storm and flood damage and earthquake was high, and various types of disasters such as tsunami and drought appeared. Conclusion: The results of this study are expected to increase the understanding of the trends in complex disaster research and provide suggestions of domestic complex disaster research in the future.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.44
no.1
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pp.39-55
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2024
This study aimed to examine research trends related to Natural Language Processing (NLP) in science education by analyzing 37 domestic and international documents that utilized NLP techniques in the field of science education from 2011 to September 2023. In particular, the study systematically analyzed the content, focusing on the main application areas of NLP techniques in science education, the role of teachers when utilizing NLP techniques, and a comparison of domestic and international perspectives. The analysis results are as follows: Firstly, it was confirmed that NLP techniques are significantly utilized in formative assessment, automatic scoring, literature review and classification, and pattern extraction in science education. Utilizing NLP in formative assessment allows for real-time analysis of students' learning processes and comprehension, reducing the burden on teachers' lessons and providing accurate, effective feedback to students. In automatic scoring, it contributes to the rapid and precise evaluation of students' responses. In literature review and classification using NLP, it helps to effectively analyze the topics and trends of research related to science education and student reports. It also helps to set future research directions. Utilizing NLP techniques in pattern extraction allows for effective analysis of commonalities or patterns in students' thoughts and responses. Secondly, the introduction of NLP techniques in science education has expanded the role of teachers from mere transmitters of knowledge to leaders who support and facilitate students' learning, requiring teachers to continuously develop their expertise. Thirdly, as domestic research on NLP is focused on literature review and classification, it is necessary to create an environment conducive to the easy collection of text data to diversify NLP research in Korea. Based on these analysis results, the study discussed ways to utilize NLP techniques in science education.
The main purpose of this paper is identifying the trends of researches in the realm of social welfare for disabled people. It tries to introduce an alternative analytic approach - key word network analysis - that might surpass the shortage of analysis methods of existing studies which have mainly relied on descriptive analysis. For this purpose the authors constructed a database composed of key words and informations about research methods of the data sources of this study. The sources are such researches as doctoral theses and the papers of Korean Journal of Social Welfare and Journal of Rehabilitation Research which were published during the 20 years from 1996 to 2015. Total numbers of the thesis or papers analysed at this study are 1,034. The results are shown in three ways as follows: First, the method trends of selected researches. Second the lists of interested types and population groups of the disabled persons and interested issues. Third, the intellectual structure of the research. Based on the findings of this study, some suggestions are given considering desirable directions of future researches in relation to perspectives, methods, targets and subjects of them.
In this paper, the research trends of port hinterland from 1990 to 2018 were analyzed periodically using the Social Network Analysis (SNA) method. The data were collected from major academic journals and totally 116 papers were identified for analysis. The results of the analysis showed that in the first period (1990-1999), keywords can be listed as "containerization", "transport infrastructure" and developed countries related keywords like "Italy", "Canada" and "Germany". The results of the second period (2000-2009) were originated from keywords such as "regionalization", "competitiveness", "Asian consolidation" and "technology". In the third period (2010-2018), the results were derived from keywords such as "intermodal transport", "dry port", "container" and container related keywords and "shipping" and shipping related keywords. We could see the studies of port hinterland are becoming more systematic and integrated. This study provides some important implications for both academic, and industrial viewpoints, and it is helpful to understand the research concentration.
The purpose of study was to analyze the trends of 2005 to 2018 revised 'convergence technology research' through text network analysis using NetMiner4.0 program. Data analysis was conducted by using keyword analysis, centrality analysis of 653 authors' keyword from 177 journals. The results of the study are as follows. First, Research on Converging Technology has been studied steadily over the past 13 years in Department of Industry Convergence. Second, the results of the search term frequency analysis show that the 'convergence technology', 'technology convergence', 'convergence', 'design', 'convergence education', 'STEAM', 'convergence research' were used as the main keywords of convergence technology research. Third, Community analysis results show that five communities have been classified five categories according to the characteristics of the search terms 'only IT', 'Cultural industry utilizing Convergence contents', 'Technology innovation and research analysis' And patent development'. Based on these results, we proposed the future directions of convergence technology research.
As social network services has become one of the most successful web-based business, recommendation in social network sites that assist people to choose various products and services is also widely adopted. Collaborative Filtering is one of the most widely adopted recommendation approaches, but recommendation technique that use explicit or implicit social network information from social networks has become proposed in recent research works. In this paper, we reviewed and compared research works about recommendation using social network analysis and collaborative filtering in social network sites. As the results of the analysis, we suggested the trends and implications for future research of recommendation in SNSs. It is expected that graph-based analysis on the semantic social network and systematic comparative analysis on the performances of social filtering and collaborative filtering are required.
SNS data can catch the user's thoughts and actions. And the trend of the search portal is a representative service that can observe the interests of users and their changes. In this paper, the relationship was analyzed by comparing statistics on narcotics incidents and the degree of exposure to narcotics related words in tweets of SNS and in the trends of search portal. It was confirmed that the trend of SNS and search portal trends was the same in the statistics of the prosecution office with a certain time difference.In addition, cluster analysis was performed to understand the meaning of tweets in which narcotics related words were mentioned. In the 50,000 tweets collected in January 2020, it was possible to find meaning related to the sale of actual drugs. Therefore, through SNS monitoring alone it is possible to monitor narcotics-related incidents and to find specific sales or purchase-related information, and this can be used in the investigation process. In the future, it is expected that crime monitoring and prediction systems can be proposed as related crime analysis may be possible not only with text but also images.
Gaviria, Laura;Salcido, John Paul;Guda, Teja;Ong, Joo L.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.40
no.2
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pp.50-60
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2014
Tooth loss is very a very common problem; therefore, the use of dental implants is also a common practice. Although research on dental implant designs, materials and techniques has increased in the past few years and is expected to expand in the future, there is still a lot of work involved in the use of better biomaterials, implant design, surface modification and functionalization of surfaces to improve the long-term outcomes of the treatment. This paper provides a brief history and evolution of dental implants. It also describes the types of implants that have been developed, and the parameters that are presently used in the design of dental implants. Finally, it describes the trends that are employed to improve dental implant surfaces, and current technologies used for the analysis and design of the implants.
최근 IT기술과 산업 간 융합이 활발한 가운데 자동차에도 각종 첨단 IT기술이 접목되면서 운전자의 안전과 편의성이 향상된 스마트카(smart car)가 속속 개발되고 있다. 가까운 미래에 스마트카의 도움으로 운전자가 전방주시 의무에서 자유롭게 될 수 있게 되면, 운행 중에 언제 어디서나 모바일 인터넷을 통한 정보접근이 가능하도록 지원하는 컴퓨팅 환경인 자동차 사물인터넷(Internet of Vehicles, Automotive IoT)이 중요하게 대두될 것으로 전망된다. 자동차 사물인터넷의 개념이 아직은 명확히 잡혀있지 않지만, 대체로 모바일 연결성(mobile connectivity)을 중심으로, 교통안전 혼잡해소뿐만 아니라 다양한 사용자 맞춤형 서비스 산업을 창출할 수 있는 컴퓨팅 환경을 의미한다. 즉, 운전자와 자동차, 자동차와 주변환경 및 교통인프라, 그리고 일상생활의 모든 요소가 자동차를 매개로 해서 유기적으로 연결되는 컴퓨팅 환경을 의미하며, 가까운 미래에 이런 컴퓨팅 환경을 지원하는 자동차가 상용화될 것으로 전망된다. 본고에서는 이러한 전망을 반영하여 자동차 사물인터넷 환경의 스마트카에 적용될 주요 기술과 서비스를 분석하고, 스마트카와 자율주행의 핵심기술인 인포테인먼트 플랫폼의 주요 동항 및 이슈를 살펴보고자 한다.
지속적인 발전을 해 온 디스플레이 시장은 LCD 시장이 주도하고 있으며, LCD는 2006년 600억 달러에서 2009년에는 62% 성장한 약 980억 달러의 시장규모에 달할 것으로 전망되고 있다. 디스플레이 분야 중에서 최근에 각광받는 투명전자소자 관련 분야는 투명반도체, 투명전극, 투명유전체를 기반으로 제조된 전자소자에 관한 기술 분야이며, 투명전자소자는 정보인식, 정보처리, 정보표시의 기능을 투명한 전자기기로 구현함으로써 기존 전자기기의 공간적/시각적 제약을 해소할 수 있다. 투명전자소자는 u-IT 스마트 창에 사용될 수 있으며 스마트 창은 스마트 홈이나 스마트 자동차용 창으로 응용하는 것이 가능하다. 나아가서는 투명전자소자를 이용한 스마트 창, 스마트 쇼 윈도, 투명 내비게이터 등 투명 IT 전자기기는 2010년부터 시장을 형성해 2015년에 200억 달러 규모로 급성장될 것으로 예측되고 있다. 이에 본 고에서는 투명전자소자 분야에 대한 시장 동향과 전세계 특허 동향을 심층 분석해보고, 아울러 미국에 출원된 특허를 대상으로 해당 기술 분야에서 우리나라의 국제경쟁력을 분석하여 향후 투명전자소자 분야의 연구개발 방향을 모색해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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