Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.3
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pp.273-289
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2015
This study examined changes in citation index scores and rankings of thirty-five chemistry faculty members at Seoul National University using different co-authorship credit allocation models. Using 1,436 Web of Science papers published between 2007 and 2013, we applied the inflated, fractional, harmonic, network-based allocation, and harmonic+ models to calculate faculty's h-, R-, and normalization of h- and R- index scores and rankings. The harmonic+ model, which is based on our belief that contribution of primary authors should be the same regardless of collaboration, is designed to minimize the penalty for research collaboration imposed by harmonic and NBA models by boosting the contribution of collaborating primary authors to be on the equal footing with single authors. Although citation rankings by different models are correlated with each other within the same type of citation indicator, rankings of many faculty members changed across models, suggesting the importance of an accurate and relevant authorship credit allocation model in the citation assessment of researchers. The study also found that authorship patterns in conjunction with citation counts are important factors for robust authorship models such as harmonic and NBA, and harmonic+ model may be beneficial for collaborating primary authors. Future research that reexamines the models with updated empirical data would provide further insights into the robustness of the models.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.268-270
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2019
In this paper, we analyzed the papers related to the "4th Industry". In order to analyze the papers, total of 685 papers were collected by searching with the keyword "4th industry" in Korea Journal Index(KCI) from 2016 to 2019. We used Python-based web scraping program to collect papers. As a result of analysis, it was confirmed that artificial intelligence, big data, Internet of things(IoT), digital, network and so on have emerged as the major technologies, and it was confirmed that research has been utilizing the major technologies in various fields related to the 4th industry such as industry, government, education field, and job.
Korean journal of aerospace and environmental medicine
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v.31
no.2
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pp.38-44
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2021
Purpose: This study aimed to identify the prevalence of fatigue and its associated factors leading to the fatigue among Korean commercial airline pilots. Methods: An anonymous, web-based questionnaire collecting data on sleep related characteristics was completed by airline pilots. The final 1,029 samples of completed questionnaires were analyzed. The association of the risk factors with fatigue was determined using logistic regression analysis. Results: The prevalence of fatigue was 60% (Fatigue Severity Scale index≥3.2), disturbed sleep 28% (Pittsburgh Sleep Quality Index≥9), daytime sleepiness 17% (Epworth Sleepiness Scale≥10), and sleep apnea (Berlin Questionnaire≥2) 11%. The fully adjusted logistic regression showed that quality of life (odds ratio [OR]=0.16, confidence interval [CI]=0.11-0.24), daytime sleepiness (OR=1.26, CI=1.18-1.34), sleep quality (OR=1.44, CI=1.29-1.61), mental workload (OR=1.10, CI=1.05-1.14), vigorous physical activity (OR=0.82, CI=0.72-0.92), late starts (OR=1.25, CI=1.06-1.46) and average weekly flying hours (OR=1.02, CI=1.00-1.03) were associated with higher levels of fatigue. Conclusion: Lower quality of life, disturbed sleep, more subjective sleepiness, shorter sleep duration, higher mental workload, less vigorous physical activity, frequent late starts, and longer flying hour were shown to be risk factors for fatigue in airline pilots. These findings should be taken into account in the development of sleep and fatigue countermeasures for airline pilots.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.30
no.1
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pp.179-191
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2013
Since information scientists have begun trying to quantify significant research trends in scientific publications, '-metrics' research such as 'bibliometrics', 'scientometrics', 'informetrics', 'webometrics', and 'citation analysis' have been identified as crucial areas of information science. To illustrate the dynamic research activities in these areas, this study investigated the major contributors of '-metrics' research for the last decade at three levels: nations, institutions, and documents. '-metrics' literature of this study was obtained from the Science Citation Index for the years 2001-2011. In this analysis, we used Pathfinder network, PNNC algorithm, PageRank and several indicators based on h-index. In terms of international collaborations, USA and England were identified as major countries. At the institutional level, Katholieke University, Leuven and the University of Amsterdam in Europe and Indiana University and the Office of Naval Research in the USA have led co-research projects in informetrics areas. At the document level, Hirsch's h-index paper and Ingwersen's web impact factor paper were identified as the most influential work by two methods: PageRank and single paper h-index.
With an increasing number of documents in the Internet or enterprises, it becomes crucial to efficiently support users' queries on those documents. In that situation, the full-text search technique is accepted in general, because it can answer uncontrolled ad-hoc queries by automatically indexing all the keywords found in the documents. The size of index files made for full-text searches grows with the increasing number of indexed documents, and thus the disk cost may be too large to process multi-keyword queries against those enlarged index files. To solve the problem, we propose both of the index file structure and its management scheme suitable to the processing of multi-keyword queries against a large volume of index files. For this, we adopt the structure of inverted-files, which are widely used in the multi-keyword searches, as a basic index structure and modify it to a hierarchical structure for join operations and ranking operations performed during the query processing. In order to save disk costs based on that index structure, we dynamically store in the main memory the results of join operations between two keywords, if they are highly expected to be entered in users' queries. We also do performance comparisons using a cost model of the disk to show the performance advantage of the proposed scheme.
Journal of the Korean Society for Environmental Technology
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v.18
no.2
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pp.165-172
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2017
In current stage, it is hard to predict the scale of damage caused by natural disaster and it is hard to deal with it. However, in case of disaster planning level, if it is possible to predict the scale of disaster then quick reaction can be done which will reduce the damage. In the present study, therefore, function of wind wave damage estimation among various disaster is developed. Damage of wind wave and typhoon in eastern and Jeju coastal zone was collected from disaster report (1991~2014) published by Ministry of Public Safety and Security and to reflect inflation rate, 2014 damage cost was converted. Also, wave height, wind speed, wave direction, wave period, etc was collected from Meteorological Administration and Korea Hydrographic and Oceanographic Administration web site. To reflect the characteristic of coastal zone when wave damage occurs, CODI(Coastal Disaster Index), COSI(Coastal Sensitivity Index), CPII(Coastal Potential Impact Index) published by Korea Hydrographic and Oceanographic Agency in 2015 were used. When damage occurs, function predicting wind wave damage was developed through weather condition, regional characteristic index and correlation of damage cost.
The ontology has been gaining increasing interests by recent arise of the semantic web and related technologies. The focus is mostly on inference query processing that requires high-level techniques for storage and searching ontologies efficiently, and it has been actively studied in the area of semantic-based searching. W3C's recommendation is to use RDFS and OWL for representing ontologies. However memory-based editors, inference engines, and triple storages all store ontology as a simple set of triplets. Naturally the performance is limited, especially when a large-scale ontology needs to be processed. A variety of researches on proposing algorithms for efficient inference query processing has been conducted, and many of them are based on using proven relational database technology. However, none of them had been successful in obtaining the complete set of inference results which reflects the five characteristics of the ontology properties. In this paper, we propose a new index structure called hyper cube index to efficiently process inference queries. Our approach is based on an intuition that an index can speed up the query processing when extensive inferencing is required.
Background: Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) symptoms have a major impact on individuals, families, and society. Therefore identification risk factors of ADHD are a public health priority. Purpose: This is meta-analysis evaluated the association between maternal prepregnancy body mass index and the risk of ADHD among the resulting offspring. Methods: The search identified studies published through December 2018 in the PubMed, Web of Science, and Scopus databases. The odds ratios (ORs) or hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CI) extracted from eligible studies were used as the common measure of association among studies. Results: A significant association was found between overweight women and the risk of ADHD among children with the pooled HR and OR estimates (HR, 1.27 and 95% CI, 1.17-1.37; OR, 1.28 and 95% CI, 1.15-1.40, respectively). This association was significant between obese women and the risk of ADHD among children and adolescents with the pooled estimates of HR and OR (HR, 1.65 and 95% CI, 1.55-1.76; OR, 1.42 and 95% CI, 1.23-1.61). Conclusion: The current epidemiological studies present sufficient evidence that prepregnancy overweight and obesity are significantly associated with an increased risk of ADHD among children and adolescents. These findings provide a new approach to preventing ADHD by controlling weight gain in the prenatal period, which should be considered by policymakers.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.2
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pp.177-193
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2011
This study constructed an ontology targeting journal articles and evaluated its performance. Also, the performance of a triple structure ontology was compared with the knowledge base of an inverted index file designed for a simple keyword search engine. The coverage was three years of articles published in the Journal of the Korean Society for Information Management from 2007 to 2009. Protege was used to construct an ontology, whilst utilizing an inverted index file to compare performance. The concept ontology was manually established, and the bibliography ontology was automatically constructed to produce an OWL concept ontology and an OWL bibliography ontology, respectively. This study compared the performance of the knowledge base of the ontology, using the Jena search engine with the performance of an inverted index file using the Lucene search engine. As a result, The Lucene showed higher precision rate, but Jena showed higher recall rate.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.3
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pp.13-23
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2011
Information Culture Index (ICI) is the quantitative value that represents people's information literacy levels. Also, it diagnoses the people's knowledge, ethics, emotion, and practice synthetically. As the Internet and cell phone addiction have been increasing when people access information on the web recently, it is necessary to analyze the meaning of the ICI from the Internet and cell phone addiction perspectives and to confirm if it goes well in the right direction. In this paper, we analyze the characteristics of the people who have high ICIs. At the same time, we perform the statistical analysis combining ICIs with the Internet and the cell-phone addiction levels. In particular, the meaning of the Information Practicing factor, which is one of the ICI factors, is examined. By doing these, we confirm if the current ICI works correctly or not, and propose a better way for measuring ICIs. In order to do these, we survey and analyze data with basic statistical methods and structural equation model.
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