Journal of The Korean Association For Science Education
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v.44
no.4
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pp.343-360
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2024
The purpose of this study is to analyze the difficulties with scientific research faced by leading Korean scientists and suggest implications for science education. Data were collected through semi-structured interviews with 13 leading Korean scientists and were qualitatively analyzed using constructivist grounded theory. The results of the study showed that the leading scientists encountered 11 subcategories of difficulties, which were grouped into three main categories: uncharted territory, unexpected situations, and a lack of resources in domestic research environments. 'Uncharted territory' comprised anxiety due to uncertainty about research performance, insufficient knowledge accumulation in the field of research, and the burden of maintaining research influence as an academic leader. 'Unexpected situations' included encountering new phenomena that cannot be explained by existing theories, an inability to utilize research results, and repeated failures. 'A lack of resources in domestic research environments' included inadequate research funding support systems, a shortage of expert networks, limitations on employment and career opportunities for students, poor research equipment, and insufficient support policies for retired researchers. This study provides science educators with implications for the direction of science education and R&E. For students, it can serve as career education material, their attitudes towards science and their understanding of its nature. Lastly, the study may contribute to finding ways to improve scientific research policies and to developing a culture that fosters expertise in science.
Ock, Jung Won;Yun, Dae Hoong;Eum, Seong Won;Yim, Sun Joo
Journal of Service Research and Studies
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v.6
no.2
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pp.215-232
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2016
As the development of service marketing, research on service failure has gained more and more attention. This research aims to explore factors influencing the service failure severity perception, focus on consumers' internal propensity, ZOT(zone of tolerance) about service and comparison with other consumers in service failure situation. According to study results, it revealed that past experience satisfaction has negative effect on the zone of tolerance about service failure. Company image also has negative effect on the ZOT about service failure. While service importance has negative effect on the ZOT about service failure, it has positive effect on the perceive service failure severity. The ZOT about service failure has negative effect on perceived serviced failure severity. In contrast, social comparison perception level has no effect on perceived service failure severity, and negative affectivity also has no effect on that. In Conclusion, five hypothesis are accepted among seven hypothesis. This study gives important point to researchers and service providers in the service industry. For researchers, the result will be helpful them to further develop service failure and recovery framework. For service providers, the results will suggest specific guidelines for recovering the service failure. They can place emphasis on the serious point, so they can get a effective performance from the recovery strategy.
Cell segmentation is an important but time-consuming and laborious task in biological image analysis. An automated, robust, and fast method is required to overcome such burdensome processes. These needs are, however, challenging due to various cell shapes, intensity, and incomplete boundaries. A precise cell segmentation will allow to making a pathological diagnosis of tissue samples. A vast body of literature exists on cell segmentation in microscopy images [1]. The majority of existing work is based on input images and predefined feature models only - for example, using a deformable model to extract edge boundaries in the image. Only a handful of recent methods employ data-driven approaches, such as supervised learning. In this paper, we propose a novel data-driven cell segmentation algorithm for bright-field microscopy images. The proposed method minimizes an energy formula defined by two dictionaries - one is for input images and the other is for their manual segmentation results - and a common sparse code, which aims to find the pixel-level classification by deploying the learned dictionaries on new images. In contrast to deformable models, we do not need to know a prior knowledge of objects. We also employed convolutional sparse coding and Alternating Direction of Multiplier Method (ADMM) for fast dictionary learning and energy minimization. Unlike an existing method [1], our method trains both dictionaries concurrently, and is implemented using the GPU device for faster performance.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.31
no.8
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pp.1199-1213
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2011
The purpose of this study was to investigate the difficulties in engaging in open-inquiry activities - especially finding inquiry topics for student themselves. Data were collected from in-depth interviews with 11 middle school students and their open-inquiry worksheets from 4 months of activities. The investigation tools were composed of three domains for topic choice: selecting subjects, making 10 questions, and choosing a topic with the 10 questions. The study revealed that middle school students have difficulties in the domain of 'object selection' and 'finding inquiry topic.' Under the object selection domain, they showed burden of selection of unlimited subject, lack of knowledge on the science object, and lack of interest in object. Under the domain of finding inquiry topic, they have difficulties from their selected topics that were non-scientific, focus only on interest, lack of background information or those that could be resolved by short answers. Each student has difficulty in doing open-inquiry with relatively different seriousness. The findings suggested that an open inquiry program should be provided along with a systematic guide program on finding inquiry topic for open-inquiry activities to be a successful and continual performance gauge.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.4
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pp.26-37
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2009
Ministry of Land, Transportation and Marine Affairs(MLTM) has implemented Construction CALS project for improving productivity of construction industry and for making construction project management efficient by responding to informatization and knowledge base society in 21st century. CALS has beeb applied successfully to projects form MLTM, however, the outcomes of Construction CALS hasn't been recognized. In addition, there is no way to find how high the level of Construction CALS is when it is compared with other SOC informatization projects. This study found out the informatiziation level of Construction CALS by using the evaluation index proposed in the former study, and by comparing with other sectors. The evaluation on the level was implemented in the three parts such as informatization infrastructure(network, hardware, standardization, data, informatization, informatization security), informatization utilization(information usage, IT performance), and informatization support(informatization goal, organization of informatization, informatization investment, informatization education), and then, this evaluation was compared with "Assessment for level of industry information system", "Assessment for level of small and midium sized industry information system", and "IICI(Informatizaion Index for the Construction Industry)". With the result from the comparison, this study produced superior factors and inferior factors for each sector. These results are expected to be useful for prioritizing budget allocation by finding out the informatization level of Construction CALS.
Seo, Dongmin;Choi, Yunsoo;Jeon, Sun-Hee;Lee, Min-Ho
The Journal of the Korea Contents Association
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v.14
no.11
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pp.467-475
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2014
With the development of genomics, wearable device and IT/NT, a vast amount of bio-medical data are generated recently. Also, healthcare industries based on big-data are booming and big-data technology based on bio-medical data is rising rapidly as a core technology for improving the national health and aged society. A pathway is the biological deep knowledge that represents the relations of dynamics and interaction among proteins, genes and cells by a network. A pathway is wildly being used as an important part of a bio-medical big-data analysis. However, a pathway analysis requires a lot of time and effort because a pathway is very diverse and high volume. Also, multidimensional analysis systems for various pathways are nonexistent even now. In this paper, we proposed a pathway analysis system that collects user interest pathways from KEGG pathway database that supports the most widely used pathways, constructs a network based on a hierarchy structure of pathways and analyzes the relations of dynamics and interaction among pathways by clustering and selecting core pathways from the network. Finally, to verify the superiority of our pathway analysis system, we evaluate the performance of our system in various experiments.
Rapid development of various information technologies creates new opportunities in online and offline markets. In this changing market environment, customers have various demands on new products and services. Therefore, their power and influence on the markets grow stronger each year. Companies have paid great attention to customer relationship management. Especially, personalized product recommendation systems, which recommend products and services based on customer's private information or purchasing behaviors in stores, is an important asset to most companies. CRM is one of the important business processes where reliable information is mined from customer database. Data mining techniques such as artificial intelligence are popular tools used to extract useful information and knowledge from these customer databases. In this research, we propose a recommendation system that predicts customer's purchase intention. Then, customer's purchasing intention of specific product is predicted by using data mining techniques using receipt data set. The performance of this suggested method is compared with that of other data mining technologies.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.610-616
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2018
A variety of creative convergence education studies have been conducted around the world, but the study of creative convergence education based on problem-oriented learning is insignificant. STEAM education development research for engineering human resources also recognizes important factors like ethics awareness and consideration, cooperation, leadership, and communication skills. This study developed a model of interdisciplinary classes between marketing and commercial English classes as a way to effectively learn to cultivate the creative and fusion talents required by modern society. A model was developed for the process of convergence classes to be developed for evaluation after class by designing courses, selecting subjects, designing classes, drawing questions, and developing problems, as well as for discussion of pre-convergence courses, class performance, and class evaluation. The Mongolian university discussed in this paper plans to introduce a suitable educational environment by developing a problem for interdisciplinary classes in marketing and business English. Based on the need to nurture talent required by the rapidly changing knowledge-based society, Mongolian universities should continue the strategy of fostering creative convergence talent through the convergence of technology. This is because creativity is the most important thing in the current situation.
In this paper, we studied the brain-computer interface (BCI). BCIs help severely disabled people to control external devices by analyzing their brain signals evoked from motor imageries. The findings in the field of neurophysiology revealed that the power of $\beta$(14-26 Hz) and $\mu$(8-12 Hz) rhythms decreases or increases in synchrony of the underlying neuronal populations in the sensorymotor cortex when people imagine the movement of their body parts. These are called Event-Related Desynchronization / Synchronization (ERD/ERS), respectively. We implemented a BCI-based mouse interface system which enabled subjects to control a computer mouse cursor into four different directions (e.g., up, down, left, and right) by analyzing brain signal patterns online. Tongue, foot, left-hand, and right-hand motor imageries were utilized to stimulate a human brain. We used a non-invasive EEG which records brain's spontaneous electrical activity over a short period of time by placing electrodes on the scalp. Because of the nature of the EEG signals, i.e., low amplitude and vulnerability to artifacts and noise, it is hard to analyze and classify brain signals measured by EEG directly. In order to overcome these obstacles, we applied statistical machine-learning techniques. We could achieve high performance in the classification of four motor imageries by employing Common Spatial Pattern (CSP) and Linear Discriminant Analysis (LDA) which transformed input EEG signals into a new coordinate system making the variances among different motor imagery signals maximized for easy classification. From the inspection of the topographies of the results, we could also confirm ERD/ERS appeared at different brain areas for different motor imageries showing the correspondence with the anatomical and neurophysiological knowledge.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.25
no.2
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pp.183-198
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2008
With the purpose of enriching existing catalogues with FRBR, which is the Functional Requirements for Bibliographic Records, in mind, this paper aims to evaluate the impact of bibliographic ontology on the overall system's performance in the field of literature. In doing this, OCLC's FictionFinder(http://fictionfinder.oclc.org) was selected and qualitatively evaluated. In this study 40 university seniors evaluated the following three aspects using the 'transferring thoughts onto paper method': 1) In which ways is this FRBR-aware bibliographical ontology helpful? 2) Are the things which are initially attempted to be helped being helped? 3) Would users seeking one work in particular also see all other related works? In conclusion, this study revealed that, as Cutter claimed in his $2^{nd}$ rule of the library, collocations give added-value to the users and overall ontology provides better interface and usefulness. It also revealed that a system's evaluation with qualitative methodology helped to build full pictures of the system and to grip the information needs of the users when the system is developed. Qualitative evaluations, therefore, could be used as indicators for the evaluation of any information retrieval systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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