Objectives: This study aimed to analyze the papers in the Korean Journal of Health Service Management (KJHSM) (2007-2018) in order to identify the research trends and aid the future development of healthcare-related research. Methods: Data collection was conducted from September 1-30, 2019. The KSHSM website and Lorea Citatin Index (KCI) electronic database provided 605 copies of original text. Results: Of these, 538 studies are original articles and 7 studies are review articles; 23.7% of the studies presented conceptual framework, 58.4% implemented convenience extraction, and 64.7% collected data using questionnaires. 29.3% of key words were included in the healthcare service, and 48.5% were excluded from the submission field. Conclusions: For the qualitative improvement and development of the journal, it is necessary to consider the relevance of refinement of the methodological approach, segmentation in the field of submission, and selection of keywords.
인삼 추출농축액 제조용 생건삼 원료를 에탄올 농도별로 추출한 후 그 추출물들을 각각 보온온도 및 시간을 달리하여 유리당 조성변화를 조사하였다. 1. 생건삼 추출농축액중에는 유리당 함량이 13.82~26.29%이고 에톤올 농도가 높을수록 그 함량이 증가하는 경향을 보였다. 또 sucrose, glucose, xylose는 에탄올 농도가 높을수록 증가한 반면 maltose는 감소하였다. 2. 인삼정중의 sucrose, glucose, xylose 함량은 가열시간이 길거나 처리온도가 높을수록 그 함량은 가열시간이 길거나 처리온도가 높을수록 그 함량이 감소하였으냐 Xylose와 Fructose는 증가하였다.
문서분류 시 문서의 내용을 표현하기 위한 자질로서 사용되는 단어의 출현빈도정보는 해당 문서의 주제어를 표현하기에 취약한 점을 갖고 있다. 즉, 키워드가 문장에서 어떠한 목적(의미)으로 사용되었는지에 대한 정보를 표현할 수가 없고, 문장 간의 응집도가 강한 문장에서 추출되었는지 아닌지에 대한 정보를 표현할 수가 없다. 따라서, 이 정보로부터 문서분류를 하는 것은 그 정확도에 있어서 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 문서표현의 문제를 해결하기위해, 키워드를 선택할 때, 자질로서 문장의 역할(주어)정보를 추출하여 가중치 부여방식을 통하여 주어주도정보량을 추출하였다. 또한, 자질로서 문장 내 키워드들의 동시출현빈도 정보를 추출하여 문장 간 키워드들의 연관성정도를 시소러스에 담아내었다. 그리고, 이로부터 응집도 정보를 추출하였다. 이 두 정보의 통합으로부터 문서 주제어를 결정함으로서, 문서분류를 위한 주제어 추출 시 불필요한 키워드의 삽입을 줄이고, 동시 출현하는 키워드들에 대한 선택 기준을 제공하고자 하였다. 실험을 통해 한번 출현한 키워드라도, 문장을 주도하는 주어로서 사용될 경우와 응집도 가중치가 높을 경우에 주제어로서의 선택될 가능성이 향상되고, 문서분류를 위해 좀 더 세분화된 키워드 점수화가 가능함을 확인하였다. 따라서, 선택된 주제어가 문서분류의 정확도에 있어서 향상을 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
최근에 웹 문서의 양이 빠르게 증가함에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 효율적인 문서분류방법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 문서분류 시스템 개발을 위한 자료수집 단계에서, 제시되는 각 문서에 대해 일관성 있는 문서범주 및 사용용도, 키워드 정보를 부착하기 위한 말뭉치구축 도구를 제안한다. 이 때 다른 사용자가 입력한 정보를 제시함으로써 자신의 것과 비교 및 수정할 수 있는 검증단계를 거쳐 일관성을 높인다. 또한 웹 환경에서 실행하여 말뭉치 구축자가 언제 어디서든지 편하게 말뭉치를 구축할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.87-96
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2021
The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.
Purpose One of the reasons for the expansion of information systems in the enterprise is the increased efficiency of data analysis. In particular, the rapidly increasing data types which are complex and unstructured such as video, voice, images, and conversations in and out of social networks. The purpose of this study is the customer needs analysis from customer voices, ie, text data, in the web environment.. Design/methodology/approach As previous study results, the word frequency of the sentence is extracted as a word that interprets the sentence has better affects than frequency analysis. In this study, we applied the TF-IDF method, which extracts important keywords in real sentences, not the TF method, which is a word extraction technique that expresses sentences with simple frequency only, in Korean language research. We visualized the two techniques by cluster analysis and describe the difference. Findings TF technique and TF-IDF technique are applied for Korean natural language processing, the research showed the value from frequency analysis technique to semantic analysis and it is expected to change the technique by Korean language processing researcher.
Kareh, Aurora M.;Tadisina, Kashyap Komarraju;Chun, Magnus;Kaswan, Sumesh;Xu, Kyle Y.
Archives of Plastic Surgery
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제49권4호
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pp.543-548
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2022
Microvascular reconstruction frequently requires anastomosis outside of the zone of injury for successful reconstruction. Multiple options exist for pedicle lengthening including vein grafts, arteriovenous loops, and arteriovenous bundle interposition grafts. The authors performed a systematic review of arteriovenous bundle interposition grafts to elucidate indications and outcomes of arteriovenous grafts in microvascular reconstruction. A systematic review of the literature was performed using targeted keywords. Data extraction was performed by two independent authors, and descriptive statistics were used to analyze pooled data. Forty-four patients underwent pedicle lengthening with an arteriovenous graft from the descending branch of the lateral circumflex femoral artery. Most common indications for flap reconstruction were malignancy (n = 12), trauma (n = 7), and diabetic ulceration (n = 4). The most commonly used free flap was the anterolateral thigh flap (n = 18). There were five complications, with one resulting in flap loss. Arteriovenous bundle interposition grafts are a viable option for pedicle lengthening when free flap distant anastomosis is required. The descending branch of the lateral circumflex femoral artery may be used for a variety of defects and can be used in conjunction with fasciocutaneous, osteocutaneous, muscle, and chimeric free flaps.
As a global response to climate and biodiversity challenges, there is an emphasis on the conservation and restoration of ecosystems that can simultaneously reduce carbon emissions and enhance biodiversity. This study comprised a text analysis and keyword extraction of 1,100 research papers addressing nature restoration in Korea, aiming to provide a quantative and systematic evaluation of domestic research trends in this field. To discern the major research topics of these papers, topic modeling was applied and correlations were established through network analysis. Research on nature restoration exhibited a mainly upward trend in 2002-2022 but with a slight recent decline. The most common keywords were "species," "forest," and "water". Research topics were broadly classified into (1) predictions of habitat size and species distribution, (2) the conservation and utilization of natural resources in urban areas, (3) ecosystems and landscape managements in protected areas, (4) the planting and growth of vegetation, and (5) habitat formation methods. The number of studies on nature restoration are increasing across various domains in Korea, with each domain experiencing professional development.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.
연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론 구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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