Purpose: The purpose of this study was to identify the trends in studies published in Journal of Korean Critical Care Nursing (JKCCN) from 2008 to 2013. Methods: A total of 65 studies published between 2008 to 2013 were reviewed using criteria developed by researchers. Results: Approximately 36% of studies were conducted with patients. Intensive care unit (ICU) was the most popular site as the study setting. Among 59 research papers, 42.4% were approved by institutional review board (IRB). Quantitative studies were 78.6%, while qualitative studies were 4.6%. The research designs for the quantitative studies were survey (52.3%), quasi-experimental (16.9%), and so on. There was no randomized controlled trial. The most frequently used methods to provide nursing intervention was education. In addition, "nurse" and "ICU" were most commonly used keyword. Conclusion: Considering the low rate of IRB approval, more stringent application of research ethics is necessary to improve the quality of JKCCN. In addition, more randomized controlled trials should be encouraged to support evidence-based practice in critical care.
This paper describes the development and implementation of a algorithm to decompose word images from image regions mixed text/graphics in document images using statistical analyses. To decompose word images from image regions, the character components need to be separated from graphic components. For this process, we propose a method to separate them with an analysis of box-plot using a statistics of structural components. An accuracy of this method is not sensitive to the changes of images because the criterion of separation is defined by the statistics of components. And then the character regions are determined by analyzing a local crowdedness of the separated character components. finally, we devide the character regions into text lines and word images using projection profile analysis, gap clustering, special symbol detection, etc. The proposed system could reduce the influence resulted from the changes of images because it uses the criterion based on the statistics of image regions. Also, we made an experiment with the proposed method in document image processing system for keyword spotting and showed the necessity of studying for the proposed method.
Biodiesel is an important new alternative transportation fuel and it can be produced by chemically reacting a fat or oil with an alcohol, in the presence of a catalyst. The product of the reaction is a mixture of methyl esters, which are known as biodiesel, and glycerol, which is a high value co-product. The process is known as transesterification. Biodiesel can be used neat and when used as a pure fuel it is known as BD100. However, it is often blended with petroleum-based diesel fuel and when this is done the blend is designated BD5 or BD20(BD20 is a blend of 20% biodiesel and 80% petroleum diesel fuel). Adherence to a quality standard is essential for proper performance of the fuel in the engine and will be necessary for widespread use of biodiesel. In this study, we analyzed 4,144 papers of biodiesel by category, country, institution, keyword etc. from 2001 to 2013 years.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.2
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pp.367-376
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2015
Today, big data has become a hot keyword in that big data may be defined as collection of data sets so huge and complex that it becomes difficult to process by traditional methods. Clustering method is to identify the information in a big database by assigning a set of objects into the clusters so that the objects in the same cluster are more similar to each other clusters. The similarity measures being used in the cluster analysis may be classified into various types depending on the nature of the data. In this paper, we computed upper and lower limits for probability interestingness measure based similarity measures without marginal probability such as Yule I and II, Michael, Digby, Baulieu, and Dispersion measure. And we compared these measures by real data and simulated experiment. By Warrens (2008), Coefficients with the same quantities in the numerator and denominator, that are bounded, and are close to each other in the ordering, are likely to be more similar. Thus, results on bounds provide means of classifying various measures. Also, knowing which coefficients are similar provides insight into the stability of a given algorithm.
Objectives : The focus of the analysis was laid on changes in research pertaining to bee venom in regards to time progression. Methods : We collected 365 articles on Bee venom study result from OASIS system using the Keyword 'bee venom, apitoxin, apitherapy, bee sting'. We figured out number and percentage of theses according to year, study method, journal, subject. Results : Bee venom papers published in the journal of korean medicine from 1976. The classification of papers associated with bee venom, clinical studies outnumbered the other study types by a ratio of 1.3 to 1, followed by 138 for experimental papers, and 22 for literature studies. Proportion of Experimental Papers Classified According to the Theme, 16 for pain-killing, 14 papers concentrated on apoptosis anticancer, 13 for anti inflammatory, 11 for arthritis, and other disorders were followed. Type analysis of papers associated with bee venom in clinical trials, lumbar disorders comprised 38 out of 205 papers, 35 papers concentrated on upper limb disorders, 34 papers concentrated on systemic disease, followed by the effect on body. Conclusions : Bee venom is a treatment method based on the unique theory of Korean traditional medicine. Its effort and academical approach on bee venom are expected to receive positive evaluation through numerous research works.
This study proposed SNS big data analysis method of food service industry in the 4th industrial revolution. This study analyzed the keyword of the fourth industrial revolution by using Google trend. Based on the data posted on the SNS from January 1, 2016 to September 5, 2017 (1 year and 8 months) utilizing the "Social Metrics". Through the social insights, the related words related to cooking were analyzed and visualized about attributes, products, hobbies and leisure. As a result of the analysis, keywords were found such as cooking, entrepreneurship, franchise, restaurant, job search, Twitter, family, friends, menu, reaction, video, etc. As a theoretical implication of this study, we proposed how to utilize big data produced from various online materials for research on restaurant business, interpret atypical data as meaningful data and suggest the basic direction of field application. In order to utilize positioning of customers of restaurant companies in the future, this study suggests more detailed and in-depth consumer sentiment as a basic resource for marketing data development through various menu development and customers' perception change. In addition, this study provides marketing implications for the foodservice industry and how to use big data for the cooking industry in preparation for the fourth industrial revolution.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.13
no.5
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pp.125-134
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2012
In the construction industry, "Green" is emerging as a keyword of new growth engine. Since green construction competitiveness is essential for contractors' survival and growth, it is important to understand what constitutes green construction competitiveness. The objective of the study is to identify elements of green construction competitiveness and to discuss relationships between their importance and current level based on the Gap analysis. A better understanding of the elements of green construction competitiveness assists contractors in formulating green strategies. It also provides insight into what motivates contractors in establishing related policies and regulations. The study identifies that in general there exists a gap between the importance and current level of green construction competitiveness. It also demonstrates that CEO' competence shows a less gap between the importance and current level but firms' competence is an area of weakness. Finally a substantial gap is observed in the field of green R&D strategies and sub-contracting partners.
Objective : This study is aimed to analyze the recent research trend of Sipjeondabo-tang (SJDBT) in Korea. Method : We searched Korean research database by using keyword 'Sipjeondabo-tang'. Databases are Korean Medicine Information System, Research Information Service System and Korean Studies Information Service System. We analyzed studies by research method, publication year, type of journal and subject of the study. Results : By analyzing studies published after 1990, we could find that experimental studies were primarily conducted in SJDBT study. During recent 10 years, the number of toxicity studies and components analysis studies is increasing. Among the SJDBT studies, the number of clinical study was only 1. Conclusion : We explored the recent research trend of SJDBT in Korea. As a result, We suggested three further research ways of SJDBT. Proposed research ways are exploring various effect of SJDBT, observing whether there is a difference of effect according to extracting and drying method, and conducting clinical research of SJDBT.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.2
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pp.1-23
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2019
Based on the analysis of the appellation from a historical perspective and the diversity of the notation Dokdo island, this study was conducted to analyze the characteristics of cataloging records related to Dokdo in 54 national libraries of the each country. The results are as follows. To begin with, while most of the Dokdo-related records are concentrated in some specific national libraries such as the United States, Australia, and the United Kingdom, there are five libraries that do not have one. Second, the title keyword of Dokdo-related records was 76.1% for 'Dokdo', 17.6% for 'Takeshima', 0.4% for 'Liancourt Rock', and 5.9% for these terms shown together in the national libraries of each country. Third, the subject heading of Dokdo-related records was 54.9% for 'Tok Island (Korea)' or 'Dokdo', 11.2% for 'Takeshima (Japan)' or 'Takeshima', less than 1% for 'Liancourt Rock' and 'Dokdo/Takeshima' each, and 33% for general subject heading or blank.
This study performed to identify the relationship between job stress and self-efficacy based on the related research review and text network analysis. For the literature review, we performed the search process at three domestic and one foreign database using key words, 'nurse', 'stress', 'self-efficacy'. A total of 18 papers were selected as the target literature. Nine of these studies reported a statistically significant negative correlation between nurses' job stress and self-efficacy. It was difficult to compare between studies' results because of the optional usage of the questionnaires. In addition, a text network analysis was conducted by extracting keywords from the 18 papers. The keyword with the highest frequency of appearance was job stress, and the main words with high frequency of emergence were self-efficacy, hospital, and correlation. To clarify the relationship between the keywords, it is proposed to perform a survey on the influence factors through the development of Korean version measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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