• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.179-200
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• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.289-307
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• 2016

에볼라 바이러스(Ebola virus disease)와 같은 전염병들은 사회적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되기도 한다. 이에 따라 국내외로 전염병과 관련된 텍스트 마이닝 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 상이한 특성을 가진 매체 간 주제를 분석한 연구는 아직까지 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 전염병 중 하나인 에볼라를 키워드로 하여 사회적 특성을 지닌 뉴스 기사와 바이오 분야의 전문적 특성을 지닌 연구 논문 간의 주제 분석을 진행하였다. 텍스트 분석에는 매체별 문헌 데이터로부터 다양한 토픽들을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 적용하였고, 매체 간의 구체적인 내용 분석을 위해 중요 개체를 선정하고 이를 중심으로 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 각 매체별로 등장하는 주제를 시각적으로 표현하기 위해 토픽맵을 구축하였다. 분석 결과, 두 매체에서 다루는 주제의 차이점과 공통점을 발견할 수 있었으며 동시 출현 주제의 시계열 분석을 통해 매체 간 특성의 차이를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 상이한 특성을 지닌 매체들의 주제와 개체들을 함께 제시하고, 매체 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보 생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 데 있어 관점의 다양성을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권3호
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• pp.227-253
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• 2023

이 연구는 디지털 혁명으로 인해 변화한 정보 환경에서 리터러시 교육을 위한 정보자원으로 밈을 개념화하기 위한 시론적 연구이다. 이 연구의 목적은 정보자원으로서 밈의 활용을 촉진하기 위해 밈의 맥락과 실재를 규명하는 데에 있다. 이를 연구문제로 환원시키면 다음과 같다. 첫째, '밈'은 어떠한 주제들과 함께 연구되는가? 둘째, 어떠한 것들이 '밈'으로 포착되어 연구되는가? 연구문제를 소명하기 위해 국내 밈 연구 145건을 대상으로 빈도분석과 동시출현빈도 네트워크 분석을 실시하였고, 이 중 73건을 대상으로 밈 사례 275개를 추출하여 내용 분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 밈은 인문학, 사회과학, 복합학, 예술체육학 분야에서 주로 연구되고 있었다. 또한 연구 초기에는 Dawkins의 밈 개념을 토대로 한 이론 연구(2012년 전후), 한류 콘텐츠 확산을 설명하기 위한 밈 개념 도입 연구(2015년 전후), 문화사회학의 주요 연구 주제로서 밈 개념의 독자적 연구(2019년 전후)가 이루어졌다. 둘째, 밈은 언어적 특성을 중점적으로 가지고 있었다. 언어 밈(L-meme)(102건, 37%)과 언어·시각 밈(LV-meme)(23건, 8%), 언어·시·청각 밈(LVM-meme)(21건, 8%) 등 언어 양식에 기반한 밈이 다수였고, 동시출현빈도 네트워크의 빈도·연결중심성·매개중심성 상위 노드에도 language meme(언어 밈) 키워드가 등장했다. 즉, 밈은 언어적 특성을 토대로 한 문화사회학의 고유한 정보 현상 개념으로 확장되고 있다. 리터러시 교육을 위한 정보자원으로서뿐만이 아니라 정보 리터러시의 관점에서 밈 리터러시를 개념화할 필요가 있다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2005년도 춘계 학술기술논문발표대회 논문집
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• pp.119-124
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• 2005

It is necessary for prediction of recycled aggregate concrete(RAC) strength at the early stage that facilitate concrete form removal and scheduling for construction. However, to predict RAC strength is difficult because of being influenced by complicated many factors. Therefore, this research suggest optimized estimation method that can reflect many factors. One way is Case-Based Reasoning(CBR) that solved new problems by adapting solutions to similar problems solved in the past, which are solved in the case library. Other way is Artificial Neural Networks(ANN) that solved new problems by training using a set of data, which is representative of problem domain. This study is to propose comparing accuracy of the estimating the compressive strength of recycled aggregate concrete using Case-Based Reasoning(CBR) and Artificial Neural Networks(ANN).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.141-144
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• 2003

This paper proposes the distributed virtual environment framework for collaboration between heterogeneous platforms. The proposed system consists of Client, Content Server(CS), and Reflector Server(RS). The Client is composed of VR library(VRL), Interaction Manager(IM), Distributed Interaction Manager(DIM), and Network Interface(NI). The proposed Client structure can support various display environments. The XML-based IM and DIM lets the users define and add the interactions. The proposed Server structure synchronizes the distributed interaction between heterogeneous platforms and provides transparency to the users. Therefore, the proposed framework enables the users to implement virtual collaboration environment for their tasks. Moreover, it can also be used for research and development activities between a large number of the remote users. The usefulness of the framework was verified by applying it to the virtual heritage tour system.

• 도서관문화
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• 제34권1호통권278호
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• pp.21-37
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• 1993

본 고는 Betty W.Taylor, Elizabeth B.Mann, Robert J.Munro 이 세사람 공동으로 1988년에 출간된 ‘The Twenty-First Century : Technology's Impact on Academic Research and Law Libraries'이란 책을 읽고 이에 대한 요약을 하고자 한다. 컴퓨터가 출현한지 불과 반세기에 지나지 않지만 그 위력은 심지어 가정에서부터 network를 통한 범세계적인 이용에 이르기 까지 매우 파급적이라 하겠다. 이러한 위력을 가진 컴퓨터는 현재 도서관 시스템에 들어와서도 상당한 영향을 미치고 있으며 미래에도 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 책은 컴퓨터와 털레커뮤니케이션의 발달에 따라 미래의 도서관이 어떻게 변화 될 것이며, 그에 따른 사서의 임무도 어떻게 변화될 것인지에 대한 우리의 궁금증을 풀어 주리라 기대된다. 원저서의 조사결과에 나타나는 문항의 비율이 0.1~.09% 정도의 오차가 별견되어, 전후비율은 정확히 조사하여 수정을 가하였음을 알려드립니다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.959-961
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• 2003

In this paper, we describe implemented DMAC (Direct Memory Access Controller) architecture on Altera's $Excalibur^{TM}$ that includes industry-standard $ARM922T^{TM}$ 32-bit RISC processor core operating at 200 MHz. We implemented DMAC based on AMBA (Advanced Micro-controller Bus Architecture) AHB (Advanced Micro-performance Bus) interface. Implemented DMAC has 8-channel and can extend supportable channel count according to user application. We used round-robin method for priority selection. Implemented DMAC supports data transfer between Memory-to-Memory, Memory-to-Peripheral and Peripheral-to-Memory. The max transfer count is 1024 per a time and it can support byte, half-word and word transfer according to AHB protocol (HSIZE signals). We implemented with VHDL and functional verification using $ModelSim^{TM}$. Then, we synthesized using $LeonardoSpectrum^{TM}$ with Altera $Excalibur^{TM}$ library. We did FPGA P&R and targeting using $Quartus^{TM}$. We can use implemented DMAC module at any system that needs high speed and broad bandwidth data transfers.

• 치위생과학회지
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• 제24권1호
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• pp.9-21
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• 2024

Background: The purpose of this study was to utilize text network analysis and topic modeling to identify interconnected relationships among keywords present in patent information related to oral health, and subsequently extract latent topics and visualize them. By examining key keywords and specific subjects, this study sought to comprehend the technological trends in oral health-related innovations. Furthermore, it aims to serve as foundational material, suggesting directions for technological advancement in dentistry and dental hygiene. Methods: The data utilized in this study consisted of information registered over a 20-year period until July 31st, 2023, obtained from the patent information retrieval service, KIPRIS. A total of 6,865 patent titles related to keywords, such as "dentistry," "teeth," and "oral health," were collected through the searches. The research tools included a custom-designed program coded specifically for the research objectives based on Python 3.10. This program was used for keyword frequency analysis, semantic network analysis, and implementation of Latent Dirichlet Allocation for topic modeling. Results: Upon analyzing the centrality of connections among the top 50 frequently occurring words, "method," "tooth," and "manufacturing" displayed the highest centrality, while "active ingredient" had the lowest. Regarding topic modeling outcomes, the "implant" topic constituted the largest share at 22.0%, while topics concerning "devices and materials for oral health" and "toothbrushes and oral care" exhibited the lowest proportions at 5.5% each. Conclusion: Technologies concerning methods and implants are continually being researched in patents related to oral health, while there is comparatively less technological development in devices and materials for oral health. This study is expected to be a valuable resource for uncovering potential themes from a large volume of patent titles and suggesting research directions.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.60.2-61
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• 2017

A Convolutional Neural Network(CNN) is one of the well-known deep-learning methods in image processing and computer vision area. In this study, we apply CNN to two kinds of flare forecasting models: flare classification and occurrence. For this, we consider several pre-trained models (e.g., AlexNet, GoogLeNet, and ResNet) and customize them by changing several options such as the number of layers, activation function, and optimizer. Our inputs are the same number of SOHO)/MDI images for each flare class (None, C, M and X) at 00:00 UT from Jan 1996 to Dec 2010 (total 1600 images). Outputs are the results of daily flare forecasting for flare class and occurrence. We build, train, and test the models on TensorFlow, which is well-known machine learning software library developed by Google. Our major results from this study are as follows. First, most of the models have accuracies more than 0.7. Second, ResNet developed by Microsoft has the best accuracies : 0.77 for flare classification and 0.83 for flare occurrence. Third, the accuracies of these models vary greatly with changing parameters. We discuss several possibilities to improve the models.

• 지역사회간호학회지
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• 제32권4호
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• pp.430-444
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• 2021

Purpose: This study is an integrated literature review to analyze health problems and social determinants of multicultural adolescents in South Korea. Methods: An integrative review was conducted according to Whittemore & Knafl's guideline. An electronic search that included publications from 2018 to 2020 in the PubMed, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, RISS, and KISS databases was conducted. Of a total of 67 records that were identified, 13 finally met full inclusion criteria. Text network analysis was also conducted to identify keywords network trends using NetMiner program. Results: The health problems of multicultural adolescents were classified into mental health (depression, anxiety, suicide and acculturative stress) and health risk behaviors (smoking, risky drinking, smartphone dependence and sexual behavior). As social determinants affecting the health of multicultural adolescents, the biological factors such as gender, age, and visible minority, and the psychological factors such as acculturative stress, self-esteem, family support, and ego-resiliency were identified. The sociocultural factors were identified as family economic status, residential area, parental education level, and parents' country of birth. As a result of text network analysis, a total of 41 words were identified. Conclusion: Based on these results, mental health and health risk behaviors should be considered as interventions for health promotion of multicultural adolescents. Our findings suggest that further research should be conducted to broaden the scope of health determinants to account for the effects of the physical environment and health care system.