Journal of The Korean Association For Science Education
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v.32
no.3
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pp.524-531
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2012
Categorization is an important human function used to process different stimuli. It is also one of the most important factors affecting measurement of a person's classification ability. Explicit categorization, the representative system by which categorization ability is measured, can verbally describe the categorization rule. The purpose of this study was to develop a prediction model for categorization ability as it relates to the classification process of living organisms using fMRI. Fifty-five participants were divided into two groups: a model generation group, comprised of twenty-seven subjects, and a model verification group, made up of twenty-eight subjects. During prediction model generation, functional connectivity was used to analyze temporal correlations between brain activation regions. A classification ability quotient (CQ) was calculated to identify the verbal categorization ability distribution of each subject. Additionally, the connectivity coefficient (CC) was calculated to quantify the functional connectivity for each subject. Hence, it was possible to generate a prediction model through regression analysis based on participants' CQ and CC values. The resultant categorization ability regression model predictor was statistically significant; however, researchers proceeded to verify its predictive ability power. In order to verify the predictive power of the developed regression model, researchers used the regression model and subjects' CC values to predict CQ values for twenty-eight subjects. Correlation between the predicted CQ values and the observed CQ values was confirmed. Results of this study suggested that explicit categorization ability differs at the brain network level of individuals. Also, the finding suggested that differences in functional connectivity between individuals reflect differences in categorization ability. Last, researchers have provided a new method for predicting an individual's categorization ability by measuring brain activation.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.18
no.4
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pp.99-124
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2018
This study suggests the development of a classification system for the Independent Movement Records of the Ministry of Patriots and Veterans Affairs based on the collection of Gonghun Digital Archive based on sources, subjects, and media types. First, the classification system by source is organized by hierarchy, and the records classified by source are classified into the second category based on the related keyword. Then, the records are classified into 17 media types. Finally, it is described in the citation order of "source-subject-media type." In addition, a meaningful collection using inductive methods based on the subject words is derived. Finally, Gonghun Digital Archive collections are categorized by media types, sources, and subjects so that users can easily find the records. The result of this study is a classification system to support records retrieval of an independent movement collection, and it will become a basis for expanding the accessibility of the user and the service of independent movement records.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.1
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pp.105-124
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2019
This study was to suggest the improvement and the application of KDC 6 for classifying children's books by the literature review and survey. First, it was suggested to shorten the classification numbers by the divisions and subdivisions and to expand the classification numbers by sub-subdivisions according to the library-specific classification policy, using the subject statistics of the children's books held by 20 public libraries affiliated in Seoul Metropolitan Office of Education and representative C libraries. Second, the knowledge picture books and the fairy tales were suggested to be classified according to its subject, and the fairy tales in each country were suggested to be classified by adding sub-subdivisions and genre subdivisions. Third, it was suggested to shelve by collection and location codes that were distinguished by the ages and the reading level for user, to prepare a standard guideline for shelving, and to implement the regular user education about the classification system. This study could contribute to the development of the KDC abridged version for children's books in the future.
Seo, Kyungae;Bae, Yeon Joung;Park, Jae Hong;Shin, Dong Seok;Rhew, Doug Hee
Journal of Environmental Science International
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v.28
no.4
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pp.455-464
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2019
BAT-AEL(Best Available Techniques Associate Emission Level) is the basis for establishing permissible emission standards for the workplace. Therefore, it is necessary to formulate a regulated BAT-AEL setting methodology that is generally applicable to all relevant industries. For the BAT-AEL settings, various factors should be considered such as the pollutants item, whether the workplace is subject to integrated pollution prevention and control, whether BAT is applicable, the basic data type, the emission classification system, and the suitability of the collected data. Among these factors, it is the most important factor to establish the classification system for the emitting facilities such that the emission characteristics of an industrial facility and its pollutants can be effectively reflected. Furthermore the target of the survey workplace should adhere to the BAT guidelines, even if it is a workplace that is subject to an the integrated environmental system. Certified data (SEMS, TMS, cleanSYS, WEMS, etc.) can be used to prioritize the classification system for the emission facility and the emission levels of pollutants. However, the self-measured data, daily logs, and questionnaire data from the workplace can also be used upon agreement of the relevant TWG. The collected data should only be used only when the facility is operating normally. Data that have been determined to be outliers or inappropriate validation methods should also be excluded. The BAT-AEL can be establish by adhering to the following procedure: 1) investigate all relevant workplaces with in the industry, 2)select workplaces for integrated management, 3)Identify BAT application, 4)identify whether BAT is generally applicable, 5)establish a classification system for emitting facilities, 6)collection available data, 7)verify conformity, 8)remove of outliers, 9)prepare the BAT-AEL draft, 10)deliberate, and 11) perform the confirmation procedure.
The proportion of users and companies using open source continues to grow. The size of open source software market is growing rapidly not only in foreign countries but also in Korea. However, compared to the continuous development of open source software, there is little research on open source software subject classification, and the classification system of software is not specified either. At present, the user uses a method of directly inputting or tagging the subject, and there is a misclassification and hassle as a result. Research on open source software classification can also be used as a basis for open source software evaluation, recommendation, and filtering. Therefore, in this study, we propose a method to classify open source software by using machine learning model and propose performance comparison by machine learning model.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.42
no.4
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pp.533-549
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2008
A job analysis of subject specialist librarians is an important source providing information about definition of a job, development of a curriculum, administration of human resources, criteria of employee training, and deciding institutional and individual objectives. This study analyzes a job of subject specialist librarians in Korea, and divides their jobs into 7 duties and 58 tasks. the 7 duties are as follows; A. a development of subject information resources, B. a management of information resources classified by subjects, C. a research support service classified by subjects, D. Liasion activity of library users, E. an education of subject classification for library users, F. library management, G. personal development of classified subject areas.
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