Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.1
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pp.45-56
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2020
Despite extensive research, performance enhancement of keyphrase (KP) extraction remains a challenging problem in modern informatics. Recently, deep learning-based supervised approaches have exhibited state-of-the-art accuracies with respect to this problem, and several of the previously proposed methods utilize Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-based language models. However, few studies have investigated the effective application of BERT-based fine-tuning techniques to the problem of KP extraction. In this paper, we consider the aforementioned problem in the context of scientific articles by investigating the fine-tuning characteristics of two distinct BERT models - BERT (i.e., base BERT model by Google) and SciBERT (i.e., a BERT model trained on scientific text). Three different datasets (WWW, KDD, and Inspec) comprising data obtained from the computer science domain are used to compare the results obtained by fine-tuning BERT and SciBERT in terms of KP extraction.
In this study, we investigate the science and mathematics articles in Hansungsunbo and Hansungjubo which are the first modernistic newspapers in Korea. Hansungsunbo was published from October 31, 1883 to December 4, 1884 and Hansungjubo was issued from January 25, 1886 to July, 1888. While these papers were published, Korea had concluded a treaty with America(1882), England(1883), Germany(1883), Russia, and France(1884). Therefore, Korea had a lot of problems with commercial relations, the civilization and enlightenment of the Korean society. In this situation, some leaders who had the enlightenment thought published these two papers in order to inform the Korean people of the worldwide news on the politics, economy, history, science and technology, and so on. In this paper, we bring up the title and the contents on the science articles and the mathematics test problems of 'Dongmoonguan' and 'Chunjinmoobi School'.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.388-393
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2024
The convergence of machine learning and smart farm is becoming more and more important. The purpose of this research is to quantitatively analyze machine learning and smart farm with bibliographic data from 2013 to 2023. This study analyzed the 251 articles, filtered from the Web of Science, with regard to the article publication trend, the article citation trend, the top 10 research area, and the top 10 keywords representing the articles. The quantitative analysis results reveal the four points: First, the number of article publications in machine learning and smart farm continued growing from 2016. Second, the article citations in machine learning and smart farm drastically increased since 2018. Third, Computer Science, Engineering, Agriculture, Telecommunications, Chemistry, Environmental Sciences Ecology, Material Science, Instruments Instrumentation, Science Technology Other Topics, and Physics are top 10 research areas. Fourth, it is 'machine learning', 'smart farming', 'internet of things', 'precision agriculture', 'deep learning', 'agriculture', 'big data', 'machine', 'smart' and 'smart agriculture' that are the top 10 keywords composing authors' keywords in the articles in machine learning and smart farm from 2013 to 2023.
Microsatellites, which are sequences of repetitive short nucleotides, are abundant in the genome and have relatively many alleles at a locus. Hence, microsatellite markers are used in various research areas such as medicine, agriculture, and biology. Thanks to recent advanced techniques and databases associated with microsatellite marker development, foreign research relying on microsatellite markers is increasing in various study areas. In this study, by analyzing microsatellites-related articles published during 2000-2014 from eight Korean national journals representing zoology, botany, genetics, ecology and environmental science, breeding science, and forest science ('Animal Cells and Systems', 'Journal of Plant Biology', 'Genes and Genomics', 'Korean Society of Environment and Ecology', 'Korean Journal of Breeding Science', 'Journal of Agricultural Science, Chungnam National University', 'Journal of Korean Forest Society' and 'Forest Science and Technology'), we found that the number of articles and diversity of study subjects and objects have increased considerably. However, there are fewer applications of microsatellites in the national forest science area. During 2000-2014 in 'Journal of Korean Forest Society', the percentage of articles dealing with microsatellite markers was found to be the lowest with 4.2% among articles focusing on PCR-based markers including RAPD, AFLP, and ISSR. However, in 'Canadian Journal of Forest Research' and 'Forest Ecology and Management', microsatellite marker articles were represented at their highest with 69.2% and 76.2%, respectively. Given the advantages of microsatellite markers, the publication of research papers using microsatellites should be increased in Korean forest science journals to the level of studies published in prominent international journals.
We have investigated the North Korean astronomical articles published in five media such as the Rodong Sinmun (노동신문), Minju Choson (민주조선), Tongil Sinbo (통일신보), Munhak Sinmun (문학신 문), and Choson Sinbo (조선신보) for 15 years from 2005 to 2019. The astronomical articles were classified by subject to study the astronomical activity in North Korea. We have examined the perceptions of astronomy in North Korean society through the temporal variation of astronomical articles according to four subjects. As a result, we have found that there are many articles in the subject of Historical Astronomy and Astronomical News in the media. In the era of Kim Jong-un, the articles on the Historical Astronomy decreased while the Astronomy news tended to increase. We have also summarized the specific issues and topics including the change of the standard meridian, launch of satellites, astronomical news, and so forth. The North Korean astronomical article is a valuable resource to examine the current status of North Korea's astronomy and astronomical education. We expect the results of this study to be a useful resource in preparing for inter-Korean astronomical cooperation.
Named entity classification of Wikipedia articles is a fundamental research area that can be used to automatically build large-scale corpora of named entity recognition or to support other entity processing, such as entity linking, as auxiliary tasks. This paper describes a method of classifying named entities in Chinese Wikipedia with fine-grained types. We considered multi-faceted information in Chinese Wikipedia to construct four feature sets, designed different feature selection methods for each feature, and fused different features with a vector space using different strategies. Experimental results show that the explored feature sets and their combination can effectively improve the performance of named entity classification.
To predict and foster professional research issues for the present and future, it is important to understand the stream of research trends. This study is to provide information of research trend through analysis of quantitative variables in 1,374 articles from the first issue to the present(2015) of the Fashion and Textiles Research Journal. As a result, in the former periods, articles in the field of textile science & technology and fashion design & historical concerns, and articles that used experiments and others as a research method were dominant; in the latter periods, articles in the field of fashion marketing & merchandising and apparel production & technology, and articles that used survey as a research method were dominant. According to each detailed research field and method, there were significant differences in the number of pages, authors and references of articles. In addition, it was found that the number of pages and the number of references increased sharply in the latter period, indicating that the contents of the papers were more detailed and faithful to references of other studies. Through the analysis of this study, it was found that Fashion and Textiles Research Journal published a variety of articles in the academic fields. The research information analyzed in this study will contribute to the future design for the research as well as the academic societies.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.3
no.2
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pp.16-30
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2015
The term megajournal is used to describe publication platforms, like PLOS ONE, that claim to incorporate peer review processes and web technologies that allow fast review and publishing. These platforms also publish without the constraints of periodic issues and instead publish daily. We conducted a yearlong bibliometric profile of a sample of articles published in the first several months after the launch of PeerJ, a peer reviewed, open access publishing platform in the medical and biological sciences. The profile included a study of author characteristics, peer review characteristics, usage and social metrics, and a citation analysis. We found that about 43% of the articles are collaborated on by authors from different nations. Publication delay averaged 68 days, based on the median. Almost 74% of the articles were coauthored by males and females, but less than a third were first authored by females. Usage and social metrics tended to be high after publication but declined sharply over the course of a year. Citations increased as social metrics declined. Google Scholar and Scopus citation counts were highly correlated after the first year of data collection (Spearman rho = 0.86). An analysis of reference lists indicated that articles tended to include unique journal titles. The purpose of the study is not to generalize to other journals but to chart the origin of PeerJ in order to compare to future analyses of other megajournals, which may play increasingly substantial roles in science communication.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.2
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pp.74-85
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2022
This study aimed to investigate publication productivity in various medical specialties in the top 10 countries with the highest number of published journal articles, considering the distinction between prolific and prestigious journals. For this study, we selected 10 specialties from the Scientific Journal Rankings (SJR) and used journals listed in both SJR and PubMed. Bibliographic details of these journals' articles published from 2017 to 2019 were downloaded from PubMed. The results showed that various aspects of medical publication output were influenced by country characteristics such as specialty, journal type, population size, wealth, and healthcare expenditure. China showed the greatest variability in terms of specialty, as its publications in Oncology (ONCGY) were exceptionally high compared with the specialties of other countries. China's publications in ONCGY exceeded even those of the United States in ONCGY. Furthermore, the western countries, the United Kingdom, Canada, and the United States in particular published more articles in prestigious journals than the other top 10 countries, where the East Asian countries published more articles in prolific journals than in prestigious journals.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.5
no.3
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pp.48-60
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2017
The purpose of this paper is to understand the profiles of users and their motivations in sharing research articles on Twitter. The goal is to contribute to the understanding of Twitter as a new altmetric measure for assessing impact of research articles. In this paper, we extended the previous study of tweet motivations by finding out the profiles of twitter users. In particular, we examined six characteristics of users: gender, geographic distribution, academic, non-academic, individual, and organization. Out of several, we would like to highlight here three key findings. First, a great majority of users (86%) were from North America and Europe indicating the possibility that, if in general, tweets for research articles are mainly in English, Twitter as an alternative metric has a Western bias. Second, several previous altmetrics studies suggested that tweets, and altmetrics in general, do not indicate scholarly impact due to their low correlation with citation counts. This study provides further details in this aspect by revealing that most tweets (77%) were by individual users, 67% of whom were nonacademic. Therefore, tweets mostly reflect impact of research articles on the general public, rather than on academia. Finally, analysis from profiles and motivations showed that the majority of tweets (from 42% to 57%) in all user types highlighted the summary or findings of the article indicating that tweets are a new way of communicating research findings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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