As science and technology are the core engines of economic and social affairs, it is becoming increasingly necessary to explore new promising technologies in order to secure competitiveness in science and technology with a view to helping upgrade the country's overall competitiveness and promoting industrial development. The governments of major advanced countries provide R&D support for promising future technologies. Even in South Korea, a study is being carried out to set up a model for forecasting future technologies and reinforcing the relevant survey system. This study intends to explore methods of identifying promising future technologies in the bio-science sector, which has emerged as a new growth engine. It will use a text-mining technique to collect and analyze theses in the bio science sector. It will identify key research sectors by analyzing thesis contour lines, and then review promising future key research subjects through in-depth study.
In proteomics research, the identification of differentially expressed proteins observed under specific conditions is one of key issues. There are several ways to detect the change of a specific protein's expression level such as statistical analysis and graphical visualization. However, it is quiet difficult to handle the spot information of an individual protein manually by these methods, because there are a considerable number of proteins in a tissue sample. In this paper, using database and data mining techniques, the application plan of OLAP data cube and Discovery-driven exploration is proposed. By using data cubes, it is possible to analyze the relationship between proteins and relevant clinical information as well as analyzing the differentially expressed proteins by disease. We propose the measure and exception indicators which are suitable to analyzing protein expression level changes are proposed. In addition, we proposed the reducing method of calculating InExp in Discovery-driven exploration. We also evaluate the utility and effectiveness of the data cube and Discovery-driven exploration in the lung cancer 2-DE gel image.
As the COVID-19 virus became prevalent worldwide, non-face-to-face contact was implemented in various ways, and the education system also began to draw much attention due to rapid non-face-to-face contact. The purpose of this study is to analyze the direction of non-face-to-face education in line with the continuously changing educational environment to date. In this study, data were visualized using Textom and Ucinet6 analysis tool programs to collect social network big data with various opinions. As a result of the study, keywords related to "COVID-19" were dominant, and keywords with high frequency such as "article" and "news" existed. As a result of the analysis, various issues related to non-face-to-face education, such as network failures and security issues, were identified. After the analysis, the direction of the non-face-to-face education system was studied according to the growth of the education market and changes in the educational environment. In addition, there is a need to strengthen security and feedback on teaching methods in non-face-to-face education analyzed using big data.
Somia T. Mohamed;Abeer A. Emam;Wael M. Fathy;Amany R. Salem;Amr B. ElDeeb
Analytical Science and Technology
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v.37
no.1
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pp.63-78
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2024
The continuous increasing of the global demand of copper and nickel metals raises the interest in developing alternative technologies to produce them from copper sulfide ore. Also, in line with Egypt's vision 2030 for achieving the sustainable socioeconomic development which aims at developing alternative and eco-friendly technologies for processing the Egyptian ores to produce these strategic products instead of its importing. These metals enhance the advanced electrical and electronic industries. The current work aims at investigating the recovery of copper and nickel from Abu Swayeil copper ore using pug leaching technique by sulfuric acid. The factors affecting the pug leaching process including the sulfuric acid concentration, leaching time and temperature have been investigated. The copper ore sample was characterized chemically using X-ray fluorescence (XRF) and scanning electron microscope (SEM-EDX). A response surface methodology develops a quadratic model that expects the nickel and copper leaching effectiveness as a function of three controlling factors involved in the procedure of leaching was also investigated. The obtained results showed that the maximum dissolution efficiency of Ni and Cu are 99.06 % and 95.30%, respectively which was obtained at the following conditions: 15 % H2SO4 acid concentration for 6 hr. at 250 ℃. The dissolution kinetics of nickel and copper that were examined according to heterogeneous model, indicated that the dissolution rates were controlled by surface chemical process during the pug leaching. The activation energy of copper and nickel dissolution were 26.79 kJ.mol-1 and 38.078 kJ.mol-1 respectively; and the surface chemical was proposed as the leaching rate-controlling step.
Analyzing on-line consumer responses is directly related to the management performance of food companies. Therefore, this study collected and analyzed data from an on-line portal site created by consumers about food companies with issues and examined the relationships between the data and the management performance. Through this process, we identified consumers' awareness of these companies obtained from big data analysis and analyzed the relationship between the results and the sales and stock prices of the companies through a time-series graph and correlation analysis. The results of this study were as follows. First, the result of the text mining analysis suggests that consumers respond more sensitively to negative issues than to positive issues. Second, the emotional analysis showed that companies' ethics issues (Enterprise 3 and 4) have a higher level of emotional continuity than that of food safety issues. It can be interpreted that the problem of ethical management has great influence on consumers' purchasing behavior. Finally, In the case of all negative food issues, the number of word frequency and emotional scores showed opposite trends. As a result of the correlation analysis, there was a correlation between word frequency and stock price in the case of all negative food issues and also between emotional scores and stock price. Recently, studies using big data analytics have been conducted in various fields. Therefore, based on this research, it is expected that studies using big data analytics will be done in the agricultural field.
Backfilling of mine stopes with waste rocks or tailings is commonly done to enhance ground stability. It is also an alternative for mining wastes disposal. A successful application of underground backfilling requires an accurate evaluation of the stress distribution in stopes. Over the years, various analytical solutions have been proposed to assess these stresses. Most of them were based on the arching theory, considering uniform stresses across horizontal layer elements. The vertical and horizontal stresses in vertical stopes are principal stresses only along the vertical center line, but not close to the walls where there is rotation of the principal stresses. A few solutions use arc layer elements that follow the iso-contours of the minor principal stresses, based on numerical solutions. In this paper, a modified analytical solution is developed for the stresses in vertical backfilled stopes, considering a circular arc distribution. The proposed solution is calibrated with a few numerical modeling results and then validated by additional numerical simulations under different conditions.
Kim, Tae-Yun;Kim, Yoo-Sin;Choi, Sang-Hyun;Kim, Do-Hun;Chang, You-Jin
The Journal of Information Systems
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v.26
no.4
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pp.285-301
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2017
Purpose In this paper we verified the reliabilities of healthcare-related information provided by various users on the site of Naver Jisikin, a Korean typical search platform. Based on Q&A contents we validated answers' reliabilities to the asked questions about a lung cancer with the help of professors at a medical school. Design/methodology/approach The content analysis includes that the types of questions are classified into symptom/diagnosis, therapy, prognosis, after-management and so on. The answers contains advice, advertisement, oriental medicine, and religion as well as the above 5 question categories. The validation results of medical evidence about each answer show that only 49% among all answers have medical grounds. Findings We classified the medical grounded answers into three levels; high, medium and low. Among all answers we need to find out the answers including advertisement because the answers can be harmful to patients. We found the method to select the answers containing advertisement contents with the help of text mining research. The selection model presents high performance as 84% classification accuracy.
Nowadays, IT for CRM has been growing and developed rapidly. Typical techniques are statistical analysis tools, on-line multidimensional analytical processing (OLAP) tools, and data mining algorithms (such neural networks, decision trees, and association rules). Among customer data, web log data is very important and to use these data efficiently, applying OLAP technology to analyze multi-dimensionally. To make OLAP cube, we have to precalculate multidimensional summary results in order to get fast response. But as the number of dimensions and sparse cells increases, data explosion occurs seriously and the performance of OLAP decreases. In this paper, we presented why the web log data sparsity occurs and then what kinds of sparsity patterns generate in the two and t.he three dimensions for OLAP. Based on this research, we set up the multidimensional data models and query models for benchmark with each sparsity patterns. Finally, we evaluated the performance of three OLAP systems (MS SQL 2000 Analysis Service, Oracle Express and C-MOLAP).
Whereas in non-symmetrical distribution manufacturing process they are not plotted relatively on the centeral line but plotted on the skew of right-hand side or left-hand side. That is to say, for the prupose of producing either upper-specification-oriented items or lower-specification-oriented items, and when we carry out tighter control so as to have them pass only its specifications, the distribution shape naturally has a non-normal distribution. In these cases, we could use either compressed control limits or variable transformed logarithm control charts. It the above mentioned methods were not available, we should use special purpose control chart-Mode control chart or Gram-Charlier control chart. These are proper methods for manufacturing process control which uses control chart method. In spite of these methods, domestic manufacturing and mining companies are utterly ignorant about these methods. That invites practical problems in their companies. To enhance this improvements, I proved the property of practical applications of control chart method by comparing and analyzing the case studies of practical application of speical purpose control chart method, and also by introducing the application methods.
The purpose of this study would like to investigate the critical success factors of the e-procurement which means on-line purchase of goods and services for organizations. This action represents one of the largest expense items in a firm's cost structure. In order to draw CSFs of e-procurement system, we have surveyed questionnaire to the related firms. The basic variables used in this survey are taken from many precedent researches in relation to the e-procurement. On the other hand, the research data is collected from companies which had used the MRO e-marketplace. Through factor analysis of those data, four-factor resulted as follows: (1) factor one suggests the rationalization of the firm's management of its suppliers; (2) factor two calls for redesigning affected business processes and influencing end-user/employee procurement-related behaviors; (3) factor three refers to carefully orchestrating an e-procurement technology planning process with one's suppliers and using intelligence in designing the software and mining the data it produces; and (4) factor four relates to selecting an e-procurement solution and/or simultaneously participating in a number of electronic environments supporting e-procurement. In conclusion, these four factors are regarded as critical success factors for the application of e-procurement system and then suppliers should take care the effective planning of e-procurement structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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