Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.42
no.1
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pp.45-61
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2008
Meta-analysis refers to the analysis of analysis. It is the statistical analysis of a large collection of analysis results from individual studies for the purpose of summarizing, integrating and interpreting the inconsistent findings. However, no meta-analysis study has been conducted in Library and Information Science in Korea. This Study introduced the characteristics, basic principles, analysis procesure, and major models of meta-analysis, reviewed meta-analysis studies in Library and Information Science, and discussed major problems in conducting meta-analysis in Library and Information Science especially in Korea.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.5
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pp.1095-1101
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2008
In this paper, seismic analysis of LNG storage tank is performed. The analysis models are both pipe and pipe, wall and guide of LNG tank. And equivalent static analysis and response spectrum analysis are applied to these two models, respectively. From the analysis, deflections and equivalent stresses are compared. Results show that response spectrum analysis is more accurate than equivalent static analysis for LNG storage tank.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.4
no.4
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pp.5-12
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2003
This paper discusses about the thickness effects on the structural durability of a bileaflet mechanical heart valve (MHV). In the study on the design and the mechanical characteristics of a bileaflet mechanical heart valve, the fluid mechanics analysis on the blood flow passing through leaflets, the kinetodynamics analysis on the rigid body motion of the leaflet induced by the pulsatile blood flow, and the structural mechanics analysis for the deformed leaflet are required sequentially and simultaneously. Fluid forces computed in the fluid mechanics analysis on the blood flow are used in the kinetodynamics analysis for the leaflet motion. Thereafter, the structural mechanics analysis for the deformed leaflet follows to predict the structural strength variation of the leaflet as the leaflet thickness changes. Analysis results show that structural deformations and stresses increase as the fluid pressure increases and the leaflet thickness decreases. Analysis results also show that the leaflet becomes structurally weaker and weaker as the leaflet becomes thinner and thinner.
Purpose: This article explored issues arising from secondary analysis of qualitative data and analyzed the results of qualitative secondary analysis studies published in English, focusing on the methodological aspects. Method: A total of 29 studies were identified as qualitative secondary analysis studies, retrieving from the CINAHL database from 1982 to 3rd week of April 2003. These studies were analyzed by publication year, research method, and type of approach to secondary analysis. Result: The year that the qualitative secondary analysis study first published was 1992 and the number of the studies using secondary analysis has increased after the middle of 1990s. Grounded theory was the one the most frequently used(n=11, 37.9%) and phenomenological study the second most(n=6, 20.7%). In terms of types of approach, fifteen studies(51.7%) focused on the specific concepts that were not explored in the primary studies. Nine(31.0%) focused on the specific types of participants. Six were aimed to integrate contexts or perspectives to generate more general and abstract analysis of qualitative data. Conclusion: The results of this article will stimulate methodological discussion of qualitative secondary analysis and activate qualitative studies using secondary analysis.
This is the review of 2,500 cases on the trend analysis of technology and market. We find the fact that the patterns of trend analysis are defined by the purpose and size of the series and analysis, not by the difference of experience, educational background, country or organization. Based on these facts, we define 14 types of the analysis of technology and market. Also we conceptualize several patterns of the analysis in methodology, techniques, analytical index, structure, information source and the value by types of trend analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.2
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pp.135-150
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2021
We propose principal differential analysis based classification methods. Computations of squared multiple correlation function (RSQ) and principal differential analysis (PDA) scores are reviewed; in addition, we combine principal differential analysis results with the logistic regression for binary classification. In the numerical study, we compare the principal differential analysis based classification methods with functional principal component analysis based classification. Various scenarios are considered in a simulation study, and principal differential analysis based classification methods classify the functional data well. Gene expression data is considered for real data analysis. We observe that the PDA score based method also performs well.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.185-192
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2022
Forecasting and time series modelling plays a vital role in the data analysis process. Time Series is widely used in analytics & data science. Forecasting stock prices is a popular and important topic in financial and academic studies. A stock market is an unregulated place for forecasting due to the absence of essential rules for estimating or predicting a stock price in the stock market. Therefore, predicting stock prices is a time-series problem and challenging. Machine learning has many methods and applications instrumental in implementing stock price forecasting, such as technical analysis, fundamental analysis, time series analysis, statistical analysis. This paper will discuss implementing the stock price, forecasting, and research using prophet and LSTM models. This process and task are very complex and involve uncertainty. Although the stock price never is predicted due to its ambiguous field, this paper aims to apply the concept of forecasting and data analysis to predict stocks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.12-20
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2024
Sentiment analysis has become a pivotal component in understanding public opinion, market trends, and user experiences across various domains. The advent of GPT (Generative Pre-trained Transformer) models has revolutionized the landscape of natural language processing, introducing a new dimension to sentiment analysis. This comprehensive roadmap delves into the transformative impact of GPT models on sentiment analysis tasks, contrasting them with conventional methodologies. With an increasing need for nuanced and context-aware sentiment analysis, this study explores how GPT models, known for their ability to understand and generate human-like text, outperform traditional methods in capturing subtleties of sentiment expression. We scrutinize various case studies and benchmarks, highlighting GPT models' prowess in handling context, sarcasm, and idiomatic expressions. This roadmap not only underscores the superior performance of GPT models but also discusses challenges and future directions in this dynamic field, offering valuable insights for researchers, practitioners, and AI enthusiasts. The in-depth analysis provided in this paper serves as a testament to the transformational potential of GPT models in the realm of sentiment analysis.
In the previous study, temperature monitoring of case about shrinkage fit process was performed and heat transfer model was developed in detail by feedback and tuning among monitoring result, process investigation, and analysis result. The gap element in contact between case and core was effectively used in analysis model. In present study, following things are performed to solve deformation of case due to shrinkage fit process on the basis of previous result. Above all, mechanical material properties of case are measured by case specimen for deformation analysis considering weldment of case. Deformation of case before and after shrinkage fit process is measured, too. Three dimensional deformation model is developed by the comparison and inspection between these experimental data and analysis results. Deformation analysis is simulated with the result of heat transfer analysis, in other words, non-coupled analysis is used. Finally the countermeasure for deformation is brought up through those.
For years, many studies have mainly been investigated in a complicated human motion analysis. Recently, many motion analysis equipments have been studied and developed. Therefore, the more complex human movement analyses are possible, we have enabled us to perform more and more complicated human movement analyses. A Three-dimensional(3D) motion analysis on of the several methods is a useful tool for analyzing the human motion analysis. The purpose of this study was to develop the 3D human motion analysis using a kalman filter algorithm and a gyro sensor. The algorithm and sensor were used to human motion analysis with high-speed motion capture. In this study, the developed system will be adapted to facilitate golf swing analysis. Using the developed system, golfers and coaches who do not have advanced biomechanical knowledge can easily be used to their golf swing analysis. Future study is necessary for more practical and efficient area such as other sports industries, 3D game industries, rehabilitation training, etc..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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