Journal of Information Science Theory and Practice
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v.3
no.1
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pp.6-23
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2015
This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.
The aim of this study is investigate the research trends by analyzing the researches related to Korean and international genetics in oncology nursing. We conducted a text network analysis focusing on the key words presented in the abstracts of papers published in journals related to genetics in oncology nursing. Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, and Genetic Test were identified as keywords and centralized keywords. As a result of studying research trends over time, researches including keywords such as information, care, and knowledge have increased since the completion of the Human Genome Project in 2003. Key words classified through the meta paradigm of nursing were health, nursing, human, environment order. This study is meaningful in that it can be used to identify trends in tumor genetic nursing research and to set the direction of development of nursing intervention for hereditary cancer patients.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.3
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pp.347-359
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2013
The quality control of data is important element in data usage activations and decision makings. This paper is on how to extract the major critical data by each institution or organization selves. It proposes a social network analysis as a way to extract a table of high influence degree from a dynamic meta-data. The proposed CTQ data extraction method using SNA proved the fact that it is possible to extract highly accurate CTQ data by scientific measures of three-dimensional approach to real business situations without professional technicians. It is a new way that will change the goings on CTQ data management in IT sector and will improve the quality management level of an organization when applied to the real world.
Objectives: The present mini review aimed to summarize the existing knowledge regarding the beneficial and adverse effects of raloxifene in menopausal women. Methods: This study is a review of relevant publications about the effects of raloxifene on sleep disorder, depression, venous thromboembolism, the plasma concentration of lipoprotein, breast cancer, and cognitive function among menopausal women. Results: Raloxifene showed no significant effect on depression and sleep disorder. Verbal memory improved with administration of 60 mg/day of raloxifene while a mild cognitive impairment risk reduction by 33% was observed with administration of 120 mg/day of raloxifene. Raloxifene was associated with a 50% decrease in the need for prolapse surgery. The result of a meta-analysis showed a significant decline in the plasma concentration of lipoprotein in the raloxifene group compared to placebo (standardized mean difference, -0.43; 10 trials). A network meta-analysis showed that raloxifene significantly decreased the risk of breast cancer (relative risk, 0.572; 95% confidence interval, 0.327-0.881; P = 0.01). In terms of adverse effects of raloxifene, the odds ratio (OR) was observed to be 1.54 (P = 0.006), indicating 54% increase in the risk of deep vein thrombosis (DVT) while the OR for pulmonary embolism (PE) was 1.05, suggesting a 91% increase in the risk of PE alone (P = 0.03). Conclusions: Raloxifene had no significant effect on depression and sleep disorder but decreased the concentration of lipoprotein. Raloxifene administration was associated with an increased risk of DVT and PE and a decreased risk of breast cancer and pelvic organ prolapse in postmenopausal women.
BACKGROUND/OBJECTIVES: This study was designed to provide scientific evidence on the effectiveness of worksite-based dietary intervention to reduce obesity among overweight/obese employees. MATERIALS/METHODS: Electronic search was performed using Ovid Medline, Embase, Cochrane Library, and CINAHL databases. The keywords used were "obesity," "nutrition therapy," and "worksite." The internal validity of the randomized controlled trials (RCTs) was assessed using the Cochrane's Risk of Bias. Meta-analysis of selected studies was performed using Review Manager 5.3. RESULTS: A total of seven RCTs with 2,854 participants were identified. The effectiveness of dietary interventions was analyzed in terms of changes in weight, body mass index (BMI), total cholesterol, and blood pressure. The results showed that weight decreased with weighted mean difference (WMD) of -4.37 (95% confidence interval (CI): -6.54 to -2.20), but the effectiveness was statistically significant only in short-term programs < 6 months (P = 0.001). BMI also decreased with WMD of -1.26 (95% CI: -1.98 to -0.55), but the effectiveness was statistically significant only in short-term programs < 6 months (P = 0.001). Total cholesterol decreased with WMD of -5.57 (95% CI: -9.07 to -2.07) mg/dL, demonstrating significant effectiveness (P = 0.002). Both systolic (WMD: -4.90 mmHg) and diastolic (WMD: -2.88 mmHg) blood pressure decreased, demonstrating effectiveness, but with no statistical significance. CONCLUSIONS: The worksite-based dietary interventions for overweight/obese employees showed modest short-term effects. These interventions can be considered successful because weight loss was below approximately 5-10 kg of the initial body weight, which is the threshold for the management of obesity recommended by the Scottish Intercollegiate Guideline Network (SIGN).
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.12
no.1
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pp.617-635
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2020
The purpose of this study is to discuss how to improve the maneuverability of lifting and diving for underwater vehicle's vertical motion. Therefore, to solve these problems, applied the 3-D numerical simulation, Taguchi's Design of Experiment (DOE), and intelligent parameter design methods, etc. We planned four steps as follows: firstly, we applied the 2-D flow simulation with NACA series, and then through the Taguchi's dynamic method to analyze the sensitivity (β). Secondly, take the data of pitching torque and total resistance from the Taguchi orthogonal array (L9), the ignal-to-noise ratio (SNR), and analysis each factorial contribution by ANOVA. Thirdly, used Radial Basis Function Network (RBFN) method to train the non-linear meta-modeling and found out the best factorial combination by Particle Swarm Optimization (PSO) and Weighted Percentage Reduction of Quality Loss (WPRQL). Finally, the application of the above methods gives the global optimum for multi-quality characteristics and the robust design configuration, including L/D is 9.4:1, the foreplane on the hull (Bow-2), and position of the sail is 0.25 Ls from the bow. The result shows that the total quality is improved by 86.03% in comparison with the original design.
Background: The statistical methods to analyze and predict the related dangerous factors of deep fungal infection in lung cancer patients were several, such as logic regression analysis, meta-analysis, multivariate Cox proportional hazards model analysis, retrospective analysis, and so on, but the results are inconsistent. Materials and Methods: A total of 696 patients with lung cancer were enrolled. The factors were compared employing Student's t-test or the Mann-Whitney test or the Chi-square test and variables that were significantly related to the presence of deep fungal infection selected as candidates for input into the final artificial neural network analysis (ANN) model. The receiver operating characteristic (ROC) and area under curve (AUC) were used to evaluate the performance of the artificial neural network (ANN) model and logistic regression (LR) model. Results: The prevalence of deep fungal infection from lung cancer in this entire study population was 32.04%(223/696), deep fungal infections occur in sputum specimens 44.05%(200/454). The ratio of candida albicans was 86.99% (194/223) in the total fungi. It was demonstrated that older (${\geq}65$ years), use of antibiotics, low serum albumin concentrations (${\leq}37.18g/L$), radiotherapy, surgery, low hemoglobin hyperlipidemia (${\leq}93.67g/L$), long time of hospitalization (${\geq}14$days) were apt to deep fungal infection and the ANN model consisted of the seven factors. The AUC of ANN model($0.829{\pm}0.019$)was higher than that of LR model ($0.756{\pm}0.021$). Conclusions: The artificial neural network model with variables consisting of age, use of antibiotics, serum albumin concentrations, received radiotherapy, received surgery, hemoglobin, time of hospitalization should be useful for predicting the deep fungal infection in lung cancer.
The fashion industry is facing numerous sustainability-related challenges due to growing consciousness about the egregious extent of global environmental problems. This study examines research trends on sustainable fashion based on five macro trends related to sustainable innovation in the fashion industry. Using the content analysis and network analysis methods, 115 research papers published in domestic and international journals from 2017 to 2021 were collected and analyzed. The study conclusions are as follows. First, majority of domestic papers(55.41%) focused on circular economy, whereas other topics such as consumer awareness(1.35%) and corporate social responsibility(2.70%), are yet to be thoroughly examined; majority of international papers(53.65%) focused on sharing economy and collaborative consumption, whereas other topics such as technological innovation(2.44%), are yet to be thoroughly examined. Second, domestic papers have found that many brands(68.57%) are applying the concept of circular economy, whereas international papers have found that many brands(51.56%) are applying the concept of sharing economy and collaborative consumption. The study results provide useful data for corporate management in the fashion industry.
Graphic Design is being developed as a unique genre and widely applied to movie, TV broadcasting, music video, computer an, web design, animation, and game. Some university added motion graphics in their curriculum recently. However Motion Graphic has not been defined clearly and pedagogy of motion graphics was not studied enough. Motion Graphic is not merely moving picture. Its typical purpose and concept are evolving because of the diversified application. Meta-synthesis between media and hybrid development based on diverse approach and composite presentational methods are also changing Motion Graphic. Various technology such as photograph, analytical engine, hypermedia, multimedia, digital composite picture, network and interface should be studied to understand Motion Graphic. This study reviews the historic background of Motion Graphic mainly related to its advent. A fundamental definition of Motion Graphic including the space and time is suggested and the international trend is introduced. Future Motion Graphic and possible development was also predicted.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1485-1491
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2019
As the type and size of vital signs become extensive at the moment lately, a research is actively progressing to define vital signs as big data and analyze it. We generally use a similar method of processing big data on social network as a way to treat vital signs as big data. Vital Sign Big Data should be extracted as feature data, stored separately, and analyzed with various analytical instruments. In other words, it should ensure interoperability and compatability of data, and the index expression in analytical tools should be concise. For this end, I defined the vital sign as the standard meta-model base of HL7 in this dissertation, and I propose a model for analyzing vital signs using OCL, the OMG's standard mathematical specification language. In addition, the proposed model can be confirmed the applicability by figuring out the consumption of calories using ECG data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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