Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.9
no.2
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pp.63-73
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2021
Purpose : Selective functional movement assessment(SFMA) is a movement-based assessment tool designed for clinicians to diagnose and treat pain and functional physical problems. This concept is used for assistance in occupations related to movement, including clinical medical personnel, such as physical therapists, physical education instructors, and athlete coaches. Although this concept is widely used by clinicians, research and scientific proofs are relatively insufficient. This study aimed to review the literature on the understanding, reliability and effectiveness of SFMA, and to consider its role in the future of rehabilitation. Methods : In this review, a total of nine articles were selected according to the eligibility criteria of three major thesis topics. The main topics covered in the literature are reliability and effectiveness of clinical use of SFMA. To gather research articles, we searched official term 'Selective Functional Movement Assessment'. Among the searched 60 studies, nine were mentioned in this study that contained overlapping information and matched our desired topic. We reviewed four reliability analyses, four case reports, and one experimental study. Results : Reliability has an intermediate degree between high raters and within raters. The validity of the SFMA system is influenced by a combination of experience and logic; hence, further improvement is needed. Therefore, if the intervention was effective based on the diagnosis result, then biomechanical evidence is necessary to further support the claim. Conclusion : In future research, to use SFMA as a diagnostic tool with high accuracy, it is necessary to improve the reliability of the main problem through breakout, support for guidelines and validity and efficiency.
This study analyzes the technological structure of artificial intelligence (AI) and technological capabilities of AI companies based on patent information. 2589 AI patents registered in USPTO from 2007 to 2017 were collected and analyzed by the Latent Dirichlet Allocation (LDA) to derive 20 AI technology topics. Analysis of technology development trends by AI technology reveals that visual understanding, data analysis, motion control, and machine learning are growing, while language understanding and speech technology are sluggish. In addition, we also investigated leading companies in each sub-field of AI as well as core competencies of global IT companies. The findings of this study are expected to be fruitfully used for formulation and implementation of technology strategy of AI companies.
Background: The purpose of this study was to extract the major areas of interest in health insurance research in Korea, and infer policy agendas related to health insurance by analyzing research keywords. Methods: For this study, 2,590 articles were selected from among 7,459 academic papers related to health insurance published between January 1987 and December 2018, which were looked up using the Research Information Sharing Service (RISS). Keyword extraction and keyword network analysis were performed using the KrKwic, KrTitle, and UCINET software. Results: First, the number of studies in the area of health insurance continued to increase in all government terms, and it was not until after the 2000s that the subjects of health insurance researches were diversified. Second, degree centrality showed that 'medical expenditure' and 'medical utilization' were consistently high-ranking keywords regardless of the government in power. Aging and long-term care insurance-related keywords were ranked higher in the Lee Myung-bak government, Park Geun-hye government, and Moon Jae-in government. Third, betweenness centrality showed the same high ranking in key topics such as medical expenditure and medical utilization, while the ranking of key keywords differed depending on the interests and characteristics of each government policy. Conclusion: We confirm that health insurance as a research topic has been the main theme in Korean health care research fields. Research keywords extracted from articles also corresponded to the main health policies promoted during each government period. Efforts to systematically investigate policy megatrends are needed to plan adaptive future policies.
This paper is a study on the concept and methodology of documentation storytelling. After 'use of records' has emerged as a hot topic in the archivologic field, various methodologies are being sought for utilization. Storytelling is one of them. This study defines storytelling as a methodology for the utilization of records as 'documentation storytelling' and conceptualizes it as 'the totality of various discourses generated in the process of realizing the value of records as records'. This study introduces various theories such as archiving, storytelling, semiotics, and linguistics to establish the foundation of the theory of documentation storytelling. Archivology in the digital era ,conceived by the analog era, has the task of systematizing the academic trends of the two eras. One of the tasks is about documentation in the digital age. Documentation storytelling is also a theory required in the digital age. This study defines 'documentation' in the digital age as a variable and practical act, and defines the result of documentation as 'documentation storytelling', that is, 'a semiosis in which the value of records is constantly created'.
Since the discovery of single-layer graphene, exploiting graphene's excellent physical/chemical properties in tribology systems has been a topic of interest in academia over the last few decades. There is no doubt that understanding the underlying friction mechanism of graphite should precede this. Even now, new properties of graphene are being reported in academia, and based on this, studies exploring the origins of graphene's surface properties and friction characteristics in a wide range of scales are also being performed. From the perspective of lubrication engineering, graphene research can be largely divided into studies that 1) reveal its basic friction mechanism at the nanoscale and 2) explore its application in macroscale sliding systems. At the nanoscale, the basic friction mechanism of graphene is mainly due to its atomic thickness. In this paper, the various research on the nanoscale friction and surface characteristics of graphene is reviewed. Graphene surface properties, such as wettability and surface energy and the basic friction mechanisms of graphene attributed to adhesion, electronphonon scattering, bending stiffness, and the underlying substrate, are summarized. Further, we provide the research outcomes on the superlubricity of graphene. Finally, the potential application and challenges of the superlubricity of graphene are highlighted. Through this, we intend to provide summarized information to researchers interested in the tribological properties of graphene and help set the direction of future research.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.66-74
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2021
This study was conducted to identify the trends in newspaper articles related to nurses reported after the COVID-19 pandemic, and analyze the image of nurses in newspaper articles. The target of analysis is 199 articles related to nurses reported in four major domestic newspapers for 10 months from January 2020 to October 2020, when the domestic COVID-19 pandemic in full swing. As a result of the analysis, compared to the past, the volume of reports of articles related to nurses increased, and there were many articles on the topic of nurses being treated poorly compared to work, having a sense of vocation and caring for patients. There were many reports of articles that were favorable or neutral, and most of them were reporters, but few were written by professional reporters or medical personnel including nurses. Unlike previous studies, the proportion of nurses in nurse-related articles was often treated as the main character. Both the nursing and the media should make systematic and continuous efforts to ensure that accurate descriptions of the various roles and activities of nurses appear in the newspaper.
The purpose of this study is to develop up-cycling fashion design methods centered on discarded denim material for the study of original up-cycling design methods. Up-cycling fashion design work was developed using digital clothing technology. This is a recent hot topic among sustainable fashion design methods. Up-cycling fashion design expression methods (categorized as dismantlement, collages, dépaysement, grafting, weaving, and tearing) were centered on design methods. These methods create various three-dimensional modeling effects in planar forms, whereby five pieces can be applied to the fabric and digitally produced. The results are as follows: First, the use of discarded denim fabric for the development of up-cycling fashion design pieces enabled the recycling of existing resources, provided solutions to environmental pollution problems, and provided expansion opportunities for design processes for sustainable fashion products that expand the design value of denim products and their utility. Second, new eco-friendly fashion designs that attempt to achieve diversity in modern fashion trends could be presented through formative contemporary fashion produced by up-cycling work products. Third, up-cycling fashion design work is expected to provide opportunities for eco-friendly fashion design methods. This will expand the value of sustainable fashion design by recycling simple waste materials through the use of three-dimensional digital clothing technology and further through the presentation of expanded life cycles that extend product planning, production, and life cycles.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.261-270
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2020
In this study, we identify promising technologies for Piggyback transportation system by analyzing the relevant patent information. In order for this, we first develop the patent database by extracting relevant technology keywords from the pioneering research papers for the Piggyback flactcar system. We then employed textmining to identify the frequently referred words from the patent database, and using these words, we applied the LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm in order to identify "topics" that are corresponding to "key" technologies for the Piggyback system. Finally, we employ the ARIMA model to forecast the trends of these "key" technologies for technology forecasting, and identify the promising technologies for the Piggyback system. with keyword search method the patent analysis. The results show that data-driven integrated management system, operation planning system and special cargo (especially fluid and gas) handling/storage technologies are identified to be the "key" promising technolgies for the future of the Piggyback system, and data reception/analysis techniques must be developed in order to improve the system performance. The proposed procedure and analysis method provides useful insights to develop the R&D strategy and the technology roadmap for the Piggyback system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.83-91
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2020
This study aims to identify research topics and examine the trend of Covid19-related papers on DBpia. Applying latent Dirichlet allocation (LDA), we have extracted seven research topics, each of which concerns "International Dynamics", "Technology & Security", "Psychological Impact", "Biomedical-Related", "Economic Impact", "Online Education", and "Religion-Related". In addition, we used the multinomial logistic model to examine the trend of research topics. We found that the papers mainly cover topics related to "International Dynamics" and "Biomedical-Related" before June 2020, but the topics have become diverse since then. In particular, topics regarding "Economic Impact", "Online Education" and "Psychological Impact" has drawn increased attention of researchers. The findings would provide a guideline for collaboration in Covid19-related research, and could serve as a reference work for active research.
Objectives: The aim of this scoping review was to analyze research trends about mental health of nurses working in Korean medicine (KM) hospitals in Republic of Korea. Methods: Searches were conducted using four electronic databases including Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Korean Studies Information Service System, Research Information Sharing Service, Korea Citation Index to collect relevant studies. The search date was March 4, 2021. All studies published up to the search date were considered. Observational studies reporting mental health outcomes of nurses working at KM Hospital were included. Results: A total of 11 cross-sectional observation studies were included. Four of them compared mental health of nurses working on KM and Western medicine (WM). Commonly reported outcomes related to mental health were job satisfaction, role conflict, and work stress. As a result of meta-analysis based on a 5-point Likert scale, the following factors were related to mental health of KM nurses: job satisfaction (2.844±0.067 points), role conflict (3.678±0.058 points), work stress (3.142±0.021 points), turnover intention (3.483±0.028 points), and burnout (3.180±0.033). Compared to WM nurses, KM nurses had significantly less work stress (p=0.000), role conflict (p=0.039), and job satisfaction (p=0.000). Conclusions: Mental health problems of nurses are known to be very common. Although improving them is an important social task, studies on mental health of KM nurses remain insufficient. Based on findings of this study, more cooperation between nurses and KM doctors should be made to improve the mental health of KM nurses, especially their job satisfaction in the future. The Korean Society of Oriental Neuropsychiatry needs to pay more attention to this topic.
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