• 대한한의진단학회지
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• 제22권1호
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• pp.11-18
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• 2018

Objectives The incidence of degenerative diseases is increasing as society ages, and this increased the economic burden on society. Oxidative stress was also under suspicion as one of the causes. Recent studies have found that Curcuma longa Rhizoma had antioxidant, anti-inflammatory, antimutagenic, and anticancer effects. Through this study, we figure out trends in Curcuma longa Rhizoma research and evaluate the therapeutic potential of Curcuma longa Rhizoma for dementia. Methods The search was made using domestic and international internet search sites. "Naver academic," "Google scholar," "Korea institute of oriental medicine (KIOM OASIS)," "Korean traditional knowledge portal (KTKP)," "Library of Congress," "Research information sharing service (RISS)," "National Digital Science Links (NDSL)," and "Pub med" are used to search. The searched for words were "turmeric," "Curcuma longa Rhizoma," "antioxidant," and "nerve regeneration." Results It could be seen that a lot of research done on Curcuma longa recently. In previous studies, the most common research disease was cancer. In previous studies, the most common effects of Curcuma longa was antioxidant and anticancer. Curcumin, Vitamin B1, and various essential oils were the functional components of Curcuma longa Rhizoma. Curcuma longa Rhizoma performs DPPH radical scavenging activity and ABTS radical cation decolorization activity; it inhibits NO and iNOS. Conclusion The destruction of nerve cells due to oxidative stress is a cause of dementia. Curcuma longa Rhizoma have antioxidant effects. Therefore, we believed that it is an effective treatment for dementia. Various studies will be made on Curcuma longa Rhizoma.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.265-274
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• 2021

본 논문에서는 검색 키워드와 상품 상세정보를 활용한 Doc2vec 기반의 새로운 추천 모형을 제안한다. 지금까지 추천 시스템에 관한 많은 기존 연구에서는 고객의 구매 이력이나 평점 같은 정형 데이터만을 사용하는 협업 필터링(CF) 알고리즘에 기반한 추천 모델이 제안되었다. 그러나 CF에서 온라인 고객 리뷰와 같은 비정형 데이터를 사용하면, 보다 나은 추천결과를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 거의 활용되지 않았던 검색 키워드 정보와 상품 상세정보를 제품 추천에 활용할 것을 제안한다. 본 연구의 제안 모형은 고객이 구매한 상품에 대한 평점, 검색어, 상품 상세정보를 종합적으로 고려한 CF 알고리즘을 이용해 추천결과를 생성한다. 이 때 비정형 데이터로부터 정량적인 패턴을 추출하기 위한 방법으로는 Doc2vec이 적용된다. 실험 결과 제안 모형이 기존 추천 모형보다 더 나은 성능을 보이는 것을 알 수 있었고, 검색어 및 상품 상세정보가 추천에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 온라인 행동 정보를 추천시스템에 적용하였다는 점과 전통적인 CF의 한계 중 하나인 콜드 스타트 문제를 완화하였다는 점에서 학술적 의의가 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제10권4호
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• pp.271-274
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• 2012

Whereas a vast amount of new information on bioinformatics is made available to the public through patents, only a small set of patents are cited in academic papers. A detailed analysis of registered bioinformatics patents, using the existing patent search system, can provide valuable information links between science and technology. However, it is extremely difficult to select keywords to capture bioinformatics patents, reflecting the convergence of several underlying technologies. No single word or even several words are sufficient to identify such patents. The analysis of patent subclasses can provide valuable information. In this paper, I did a preliminary study of the current status of bioinformatics patents and their International Patent Classification (IPC) groups registered in the Korea Intellectual Property Rights Information Service (KIPRIS) database.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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• pp.11-14
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• 2013

본 연구의 목적은 바이오인포매틱스 분야의 회색문헌과 백색문헌의 초록을 대상으로 단어 동시출현(word co-occurrence)네트워크 분석을 통해 해당 분야의 연구 동향을 비교 분석하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2012년까지 발표된 회색문헌인 회의자료(proceeding)와 백색문헌인 학술논문(journal article)의 초록을 SCOPUS, IEEEXplore, Microsoft academic search에서 수집하였다. 단어 동시출현 네트워크를 분석한 결과 회색문헌의 주요 연구는 분석도구 및 방법으로, 백색문헌의 주요 연구는 바이오인포매틱스의 주요 연구대상인 유전자 발현, 단백질 서열 및 구조 등으로 나타났다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제26권1호
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• pp.55-63
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• 2023

Background: Common questions about shoulder arthroplasty (SA) searched online by patients and the quality of this content are unknown. The purpose of this study is to uncover questions SA patients search online and determine types and quality of webpages encountered. Methods: The "People also ask" section of Google Search was queried to return 900 questions and associated webpages for general, anatomic, and reverse SA. Questions and webpages were categorized using the Rothwell classification of questions and assessed for quality using the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria. Results: According to Rothwell classification, the composition of questions was fact (54.0%), value (24.7%), and policy (21.3%). The most common webpage categories were medical practice (24.6%), academic (23.2%), and medical information sites (14.4%). Journal articles represented 8.9% of results. The average JAMA score for all webpages was 1.69. Journals had the highest average JAMA score (3.91), while medical practice sites had the lowest (0.89). The most common question was, "How long does it take to recover from shoulder replacement?" Conclusions: The most common questions SA patients ask online involve specific postoperative activities and the timeline of recovery. Most information is from low-quality, non-peer-reviewed websites, highlighting the need for improvement in online resources. By understanding the questions patients are asking online, surgeons can tailor preoperative education to common patient concerns and improve postoperative outcomes. Level of evidence: IV.

• 한국비블리아학회지
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• 제19권1호
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• pp.37-60
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• 2008

이 연구는 전통적인 도서관 이용교육의 한계를 극복하고, 인터넷을 통해서 정보를 습득하는 것에 익숙해진 학생들에게 보다 체계적이고 종합적인 정보활용능력을 키워주기 위한 도서관 이용교육의 모형을 제안한 연구이다. 현재 우리나라의 도서관 이용교육은 서지교육의 개념에서 정보활용교육의 개념으로의 전환을 모색해야 하는 시점에 이르렀으며, 정보활용능력 향상을 위한 교육과정의 개발을 서둘러야 할 단계이다. 그러나 정보활용교육의 현장에 적용할 수 있는 실천적이고 구체적인 지침과 모형을 제시하는 노력은 아직 미흡하다. 이러한 맥락에서 이 연구에서는 대학도서관 이용교육이 당면하고 있는 현실적 문제점을 파악하고, 이를 개선하기 위한 해결책으로 도서관 주체의 정보활용교육 모형을 제안하였다. 이를 위해 ACRL, LIRT, SCONUL, ANZIIL의 홈페이지에 추천된 온라인 교육과정을 바탕으로 하여, 정보활용능력의 전반적인 단계와 각 도서관의 학습과정을 단계별로 분석하였으며, 국내 대학도서관에서 실시할 수 있는 교육모형을 개발하여 제안하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제13권1호
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• pp.59-75
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• 2002

본 연구는 웹기반의 대학도서관서비스의 사용편리성을 서비스의 효율성, 효용성, 만족도 변인으로 측정하였다. 무작위로 선정한 13명의 피험자에게 총6종의 과제를 제시하였다. 2001년 12월 15일부터 2002년 2월 27일까지 덕성여자대학교도서관 정보검색실에서 피험자들의 과제수행 과정을 관찰하였다. 피험자들은 6종의 과제에서 3.6개의 과제를 성공적으로 완수하였다. 평균 과제성공률은 60%이며. 과제 당 소요시간은 2분 22초로 나타났다. 가장 효율적인 서비스는 도서검색서비스(100%)이며, 가장 비효율적인 서비스는 기사검색서비스로 23.1％의 가장 낮은 성공률을 보였다. 또한 가장 효용성이 높은 서비스는 성공과제 당시간이 가장 적게 소요된 도서검색서비스(42.2초)이며 가장 효용성이 낮은 서비스는 기사검색서비스(271.7초)로 들어났다. 피험자들은 도서관웹사이트 상에서 가장 이해하기 쉬운 도서구입신청서비스를 가장 편리하다고 간주하였으며. 또한 가장 만족스러운 서비스로 평가하였다. 웹 기반으로 제공하는 대학도서관서비스는 풍부한 정보자원을 소장하고 각종 양질의 도서관서비스를 이용자에게 제공하고 있음에도 불구하고 실제 이용자에 의한 사용편리성(usability)은 도서검색을 제외하고는 저조한 편으로 나타났다. 특히 원문검색이나 기사검색과 같은 고급서비스는 극히 성공률이 낮아 비효율적으로 운영되고 있는 서비스로 평가되었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권2호
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• pp.247-268
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• 2013

본 연구의 목적은 대학도서관을 중심으로 전자저널 관리 현황을 살펴보고 개선과제를 도출함으로써 향후 전자저널의 효율적 관리체계를 구축하기 위한 기초자료를 제공하는데 있다. 이를 위하여 선행연구를 조사하고 도서관 웹사이트를 분석하였으며 도서관 사서와의 인터뷰를 통해서 자료를 수집하였다. 본 연구에서는 최종이용자가 전자저널 이용을 가능하게 하는데 필요한 전반적인 전자저널 관리업무를 포괄적으로 다루었다. 주요 논의는 1) 이용행태, 2) 선정, 구독 및 평가, 3) 접근과 검색, 4) 이용자교육 및 홍보, 5) 아카이브, 6) 오픈액세스, 7) 장서개발정책 등으로 구성하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제14권2호
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• pp.159-178
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• 2003

본 연구는 대학도서관에서 제공하는 전자게시판 중 자유게시판, Q＆A, FAQ, 참고질의 응답의 4가지 유형의 참고서비스를 대상으로 게재되는 질문의 유형과 내용을 분석함으로써 서비스 유형별 특성을 조사하고 이용자의 정보요구를 파악하였다. 분석한 결과, 4가지 서비스의 유형에 따라 질문유형별 차이를 발견하지 못하였다. 모든 서비스에서 안내형 질문이 가장 많았으며, 주제형 질문은 미미한 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로 4가지 유형별 서비스에 대한 발전방안을 제시하였다: 서비스 유형에 대한 메뉴명칭의 표준화, 서비스 접근이 용이한 메뉴 배치, 각 서비스에 적합한 성격 명시, 내용검색기능과 응답기능을 첨가하는 구조개선, 질문작성 양식의 제안, 전자참고서비스의 전담부서 및 전담자배치, 정책마련, 홍보강화를 제안하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권1호
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• pp.77-86
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• 2024

As the significance of knowledge convergence continues to grow, universities are making efforts to develop methods that promote multidisciplinary learning. To address this educational challenge, our paper applies network theory and text mining techniques to analyze university curricula and introduces a graphical syllabus rendering method. Visualizing the course curriculum provides a macro and structured perspective for individuals seeking alternative educational pathways within the existing system. By visualizing the relationships among courses, students can explore different combinations of courses with comprehensive search support. To illustrate our approach, we conduct a detailed demonstration using the syllabus database of Yonsei University. Through the application of our methods, we create visual course networks that reveal the underlying structure of the university curriculum. Our results yield insights into the interconnectedness of courses across various academic majors at Yonsei University. We present both macro visualizations, covering 18 academic majors, and visualizations for a few selected majors. Our analysis using Yonsei University's database not only showcases the value of our methodology but also serves as a practical example of how our approach can facilitate multidisciplinary learning.