• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권7호
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• pp.4283-4287
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• 2013

Background: In this meta-analysis we review evidence suggesting that exposure to cadmium is a cause of breast cancer. Materials and Methods: We conducted Medline/PubMed and Scopus searches using selected MeSH keywords to identify papers published from January 1, 1980 through January 1, 2013. Data were merged and summary mean differences were estimated using either a random-effects model or a fixed-effects model. Results: There were 13 studies including 978 exposed cases and 1,279 controls. There was no statistically significant difference in the frequencies of breast cancer between cadmium-exposed and control groups, and the summary estimate of mean difference was 0.71 (95%CI: 0.33-1.08). However, stratification showed that there were statistically significant differences in the frequencies of breast cancer between cadmium-exposed and control groups among Asian compared with Caucasian population, and the summary estimates of mean difference were 1.45 (95%CI: 0.62-2.28) vs. 0.25 (95%CI: -0.09-0.6), respectively. There was a difference in the frequencies of breast cancer between cadmium-exposed and control groups in peripheral venous blood sampling methods, and the summary estimate of mean difference was 1.41 (95%CI: 0.46-2.37). Conclusions: Data indicate that the frequencies of breast cancer might be an indicator of early genetic effects for cadmium-exposed populations. However, our meta-analysis was performed on population-based studies; meta-analysis based on individual data might provide more precise and reliable results. Therefore, it is necessary to construct an international database on genetic damage among populations exposed to cadmium that may contain all raw data of studies examining genetic toxicity.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.63-72
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• 2014

트위터는 사용자들이 140개 정도의 문자들로 이루어진 짧은 메시지를 웹에 포스팅 할 수 있도록 제공하는 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼이다. 해시태그는 이러한 트위터 사용자들이 특정한 주제에 대해서 토론을 하거나 높은 트랜딩을 가지는 이슈를 나타내고자 할 때 사용하는 특정한 단어나 두음문자이다. 하지만 동일한 해시태그를 포함하는 포스트들은 관련 있는 문장이 아닌 시간 순서에 의해서 처리되기 때문에, 처음 사용자가 그 해시태그와 관련된 내용을 이해하기 위해서는 다른 불필요한 내용까지 읽어야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해소하기 위한 HBase 기반 자동 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 트위터 API에서 제공하는 스트리밍 데이터를 HBase에 저장한 후 퍼지 시스템과 접목하여 자동 요약 방법을 시행하였다. 이를 통해서 해시태그를 포함한 포스트내의 중복된 내용을 제거하고, 각 포스트들의 중요도를 계산해서 사용자가 트랜딩 토픽내에 관련 있는 주제에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권2호
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• pp.99-109
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• 2002

ROLAP(Relational Online Analytical Processing)은 다차원적 데이타 분석을 위한 제반 기술로써, 전사적 데이타 웨어하우스로부터 고부가가치를 창출하는데 필수적인 기술이다. 질의처리 성능을 높이기 위해서 대부분의 ROLAP 시스템들은 집계 테이블들을 미리 계산해 둔다. 이를 큐브 생성이라고 하며, 이 과정에서 기존의 방법들은 데이타를 여러 차례 정렬해야 하고 이는 큐브 생성의 성능을 저하시키는 큰 요인이다. (1)은 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 통해 간접적으로 ROLAP 큐브를 생성하는 것이 훨씬 빠르다는 것을 보였다. 본 연구에서도 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 사용한 신속하고 확장적인 ROLAP 큐브 생성 알고리즘을 제시하였다. 분석할 입력 사실 테이블을 적절하게 조각내어 메모리 효율을 높였고, 집계 테이블들을 최소 부모 집계 테이블로부터 생성하도록 하여 큐브 생성 시간을 단축하였다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.79-87
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• 2019

본 연구는 이중부호화, 매체풍부성, 인지부하의 정도가 다른 e-러닝 콘텐츠가 학습에 미치는 영향을 살펴보고자 실행되었다. 이를 위해 e-러닝 콘텐츠의 학습내용 요약과 설명의 정보제시방식을 정보 양과 종류에 띠라 분류한 후, 교수실재감과 학업성취도에 미치는 영향을 살펴보았다. 요약 제시방식은 텍스트형과 텍스트+그림형으로, 설명 제시방식은 음성형과 음성+영상형으로 구분하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 요약방식 중 텍스트+그림형의 교수실재감이 텍스트형보다 의의 있게 높았다. 둘째, 설명방식 중 음성형의 학업성취도가 음성+영상형보다 의의 있게 높았다. 셋째, 요약방식과 설명방식 간에 교수실재감과 학업성취도에서 유의미한 상호작용이 있었다.

• ALGAE
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• 제28권1호
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• pp.31-43
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• 2013

This review provides a comprehensive summary of the PCR primers and profiles currently in use in our laboratory for red algal DNA barcoding and phylogenetic research. While work focuses on florideophyte taxa, many of the markers have been applied successfully to the Bangiales, as well as other lineages previously assigned to the Bangiophyceae sensu lato. All of the primers currently in use with their respective amplification profiles and strategies are provided, which can include full fragment, overlapping fragments and what might best be called "informed overlapping fragments", i.e., a fragment for a marker is amplified and sequenced for a taxon and those sequence data are then used to identify the best primers to amplify the remaining fragment(s) for that marker. We extend this strategy for the more variable markers with sequence from the external PCR primers used to "inform" the selection of internal sequencing primers. This summary will hopefully serve as a useful resource to systematists in the red algal community.

• 성인간호학회지
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• 제21권2호
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• pp.235-244
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• 2009

Purpose: This research was carried out to evaluate the validity and reliability of the Korean version of the Summary of Diabetes Self-Care Activities Questionnaire (SDSCA) for Korean older adults with type 2 diabetes. Methods: Translation and back-translation were performed to develop the Korean version of the SDSCA. Then the Korean version SDSCA was applied to a sample of 112 older adults who had participated in diabetes self management education in Seoul. The internal consistency and the test-retest reliability were examined to test the reliability. Factor analysis was used to examine the construct validity. Results: The internal consistency measured with Cronbach's alpha was .77 and the total test-retest reliability was .68 with items ranging from .21 to 1.00. As the result of the factor analysis, six factors -foot care, diet, exercise, blood sugar test, medication, and smoking- were revealed as the original instrument subcategories. These six factors explained 81.17% of total variance. Conclusion: The reliability and validity of the Korean version SDSCA Questionnaire was supported for use in older patients with type 2 diabetes in Korea.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5888-5903
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• 2019

The Relational ranking method applies authority-based ranking in relational dataset that can be modeled as graphs considering also their tuples' values. Authority directions from tuples that contain the given keywords and transfer to their corresponding neighboring nodes in accordance with their values and semantic connections. From our previous work, ObjectRank extends to ValueRank that also takes into account the value of tuples in authority transfer flows. In a maked difference from ObjectRank, which only considers authority flows through relationships, it is only valid in the bibliographic databases e.g. DBLP dataset, ValueRank facilitates the estimation of importance for any databases, e.g. trading databases, etc. A relational keyword search paradigm Object Summary (denote as OS) is proposed recently, given a set of keywords, a group of Object Summaries as its query result. An OS is a multilevel-tree data structure, in which node (namely the tuple with keywords) is OS's root node, and the surrounding nodes are the summary of all data on the graph. But, some of these trees have a very large in total number of tuples, size-l OSs are the OS snippets, have also been investigated using ValueRank.We evaluated the real bibliographical dataset and Microsoft business databases to verify of our proposed approach.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.14-21
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• 2000

이용자의 학술정보 데이터베이스의 기능을 보충하는 새로운 지식표현 패러다임으로 기술정보공간(ICPIS: Information Communication Papers Intelligent Surveyor)을 제안한다. 이것은 기술정보로부터 자동적으로 구축되어 그 중에서 이용자가 자유롭게 탐방 할 수 있는 정보 공간이다. 구축방법과 탐방기능을 명확히 하여 실 시스템을 구축, 평가하는 것이 연구의 목적이다. 이를 위해 ICPIS는 Keyword로 기술된 논문군을 입력하여 논문내용의 항목별 요약, 유사논문의 시각적 표시와 비교, 인과관계의 추출을 시작으로 논문의 요약정보, Survey정보를 사용자에게 제공한다. ICPIS에서 중심적 역할을 나타내는 것은 KP(Knowledge Piece)로 불리고, 이는 기술정보의 추출법과 구조화법을 일체화한 Domain지식의 패키지이다. ICPIS는 KP별로 기술된 Keyword에서 자연언어처리에 해당되는 기술정보를 논문 중에서 추출하여 KP에서 규정된 요약구조로 생성한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.755-764
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• 2011

기업은 종종 과거의 필드 고장 데이터를 이용하여 미래에 필드에서 고장이 얼마나 일어날 것인지 예측한다. 특히 이런 예측은 필드에서 예기치 않던 고장모드 (failure mode)가 발견될 때 더욱 하고 싶어진다. 왜냐하면 기업은 이런 예측을 통해 미래에 품질보증 비용이 얼마나 될 것인지 파악하고, 고장 난 부품을 재빨리 수리하는데 필요한 여유 부품의 수를 파악하고 싶기 때문이다. 본 연구에서는 기업에서 생길 수 있는 요약 데이터를 사용하여 미래 필드에서 고장이 얼마나 발생할 것인지 예측하고, 이런 요약 데이터이외에 또 어떤 데이터가 생길 수 있으며 이때 분석결과가 어떻게 나올 수 있는지 알아본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.488-497
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• 2004

본 논문에서는 추출 요약 방식과 질의어 기반의 요약 방식을 혼합한 문서 요약 방법에 관해서 기술한다. 학습문서를 이용해 주제어구 추출을 위한 학습 모델을 만든다. 학습 알고리즘은 Naive Bayesian, 결정트리, Supported Vector Machine을 이용한다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제어구 리스트를 자동으로 추출한다. 추출된 주제어구들을 질의어로 하여 이들의 국부적 유사도에 의한 기여도를 계산함으로써 요약문을 추출한다. 본 논문에서는 주제어구가 원문 요약에 미치는 영향과, 몇 개의 주제어구 추출이 문서 요약에 적당한지를 실험하였다. 추출된 요약문과 수동으로 추출한 요약문을 비교하여 결과를 평가하였으며, 객관적인 성능 평가를 위하여 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 실험 결과를 비교하였다.