Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.13
no.3
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pp.226-237
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2020
The purpose of the research is to analyze research trends related to climate change education by network analysis based on keywords extracted from the research title. For this purpose, 62 papers were selected from Korean Citation Index(KCI) journals published from 2011 to 2020 using such keywords as "climate change" and "climate change education" in the Research Information Sharing Service. The analysis procedure consisted of selection of analysis papers, keyword extraction and purification, and keyword network analysis and visualization. Textom, Ucinet 6.0, and NetDraw were used to analyze the frequency, degree centrality, and betweenness centrality. The results of the research showed that, first, Early 'Energy and Climate Change Education' had the highest frequency of papers examining climate change education. Second, the keywords/phrases that appeared most frequently in research on climate change education were "program" "energy," "analysis," "elementary school," "elementary school," "elementary school students," "development," and "impact." Third, the analysis of the centrality of betweenness centrality showed that the index of 'program', 'primary students' and 'primary schools' were the highest, and the largest group was 'development and effect of teaching and learning programs'. Based on these results, it was concluded that future research on climate change education needs to be examined in further detail and expanded into more specific areas.
Recent portable devices are so versatile that they have multiple communication channels and play several multimedia formats. Especially, many services are under development for users who connect Internet or nearby devices via WWAN (Wireless Wide Area Network) and/or WLAN (Wireless LAN). In case of paying the telecommunication cost proportional to the amount of data downloaded, it is necessary to reduce the cost by constructing a special ad hoc network in which each participating peer downloads a specific portion of the want-to-be-shared content over the payable WWAN channel and exchanges the remaining portion with other peers using the cost-free WLAN channel. If all peers participate in forwarding packets, some transmissions are redundant which results in the unnecessary consumption of bandwidth as well as the delayed content distribution time. In order to reduce the redundant transmission, this paper proposes both the excluding method which discourages some peers not to forward redundant packets, and the minimum cover set method in which only the minimum number of peers are in charge of forwarding packets. These two methods obviate redundant packet forwarding, and result in reduction of content distribution time by up to around 29%.
The purpose of this study is to analyze the social perception of invention education center using big data analysis method. For this purpose, data from January 2014 to September 2021 were collected using the Textom website as a keyword searched for 'invention+education+center' in blogs, cafes, and news channels of NAVER and DAUM website. The collected data was refined using the Textom website, and text mining analysis and semantic network analysis were performed by the Textom website, Ucinet 6, and Netdraw programs. The collected data were subjected to a primary and secondary refinement process and 60 keywords were selected based on the word frequency. The selected key words were converted into matrix data and analyzed by semantic network analysis. As a result of text mining analysis, it was confirmed that 'student', 'operation', 'Korea Invention Promotion Association', and 'Korean Intellectual Property Office' were the meaningful keywords. As a result of semantic network analysis, five clusters could be identified: 'educational operation', 'invention contest', 'education process and progress', 'recruitment and support for business', and 'supervision and selection institution'. Through this study, it was possible to confirm various meaningful social perceptions of the general public in relation to invention education center on the internet. The results of this study will be used as basic data that provides meaningful implications for researchers and policy makers studying for invention education.
This study aimed to investigate the types that readers enjoying cartoons appreciated cartoons under the premise that cartoons enjoyed over the internet would expand their sensitivity through media such as monitors and mice. The sensitivity of readers enjoying digital cartoons can be stimulated through communication with carton writers or other readers as the interaction of the real-time response to the network. The choice and control are possible with a vertical scroll bar. Accordingly, readers can be absorbed in a work and focus on its story much more. As a result of extracting emotional stimulation factors to verify these assumptions, factors were able to classify the sensitivity that readers enjoying cartoons obtained from digital cartoons into two types, communication and story-focus type, based on the phases that emotional stimuli were strengthened. This study will be significant as a study to identify the relationship between media-technological factors and readers enjoying cartoons in relation to digital cartoons.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.48
no.3
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pp.335-351
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2014
This study proposes a customized SNS operational strategy for special libraries based on a case study on the Ocean Science Library (OSL) of South Korea. The study conducted an in-depth analysis on an organizational structure, manpower, contents, and promotion. The outcome of SNS operational strategy deducted from this study can be categorized into several items, including: (1) a selection of an appropriate SNS channel, which meets the objective of the operation; (2) a formal division of works for SNS operation; (3) a designation of full-time managers and an establishment of a task force team; (4) a specialization of contents according to specific subjects; (5) on/off-line promotions focused on events, which encourage participations; (6) an improvement of contents through regular log analyses; and (7) a promotion of library website access through SNS, and so on. This research also suggested the strategies for the development of SNS operation: strengthening of communication and cooperation among librarians; distribution of academic and research outcomes of the umbrella organization; enhancement of a role as a communication channel between librarians and users, and carry out a role as a 'social curator.'
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.8
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pp.19-27
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2016
Nowadays the adaptive buffering techniques for burst stream packet configuration and its operation algorithm to save energy in IP core network have been studied. This paper explains the selection method of packet buffering interval for energy saving when configuring burst stream packet at the ingress router in IP core network. Especially the adaptive buffering interval and its implementation scheme are required to improve the energy saving efficiency at the input part of the ingress router. In this paper, we propose the best adaptive buffering scheme that a current buffering interval is adaptively buffering scheme based on the input traffic of the past buffering interval, and analyze its characteristics of energy saving and end-to-end delay by computer simulation. We show the improvement of energy saving effect and reduction of mean delay variation when using an appropriate inverse-function selecting the buffering interval for the configuration of burst stream packet in this paper. We confirm this method have superior properties compared to other method. The proposed method shows that it is less sensitive to the various input traffic type of ingress router and a practical method.
In order to reach Ultra-Reliable Low-Latency communication, one of 5G aims, Multi-access Edge Computing paradigm was born. The idea of this paradigm is to bring cloud computing technologies closer to the network edge. User services are hosted in multiple Edge Clouds, deployed at the edge of the network distributedly, to reduce the service latency. For mobile users, migrating their services to the most proper Edge Clouds for maintaining a Quality of Service is a non-convex problem. The service migration problem becomes more complex in high mobility scenarios. The goal of the study is to observe how user mobility affects the selection of Edge Cloud during a fixed mobility path. Mobility-Aware Service Migration (MASM) is proposed to optimize service migration based on two main parameters: routing cost and service migration cost, during a high mobility scenario. The performance of the proposed algorithm is compared with an existing greedy algorithm.
A dynamic transportation management should be applied specially in AM peak because AM peak is more critical than PM peak in traffic volume and demand. AM peak trip can be characterized by commuting and schooling. which have the high level of usage on public transportation, and constraint on arrival time. So transportation management applied in AM peak could deal with a mode choice and an arrival time constrain. Researchers were involved in the dynamic transportation assignment models for management of congested traffic network. But, there were no models which considered a mode choice and an arrival time constrain should be included in management of AM peak. So there are limits to use exist models to control and analyze AM peak traffic. In this study, it is proposed the combined dynamic transportation model, considering a mode choice and the start time selection with arrival time constrains, based on Ran and Boyce's model. The proposed model is verified the compatibility by applying to the newly designed time space expanded network. The result shows that proposed model consistent with dynamic user optimal travel pattern. From this we certificate the applicability of the proposed model to control and analyze AM peak traffic.
In this rarer, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNs)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNs based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNs-like structurenamed Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. In considering the structures of FPNN-like networks such as FPNN and FSPNN, they are almost similar. Therefore they have the same shortcomings as well as the same virtues on structural side. The proposed design procedure for networks' architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IG) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using gas furnace process dataset.
Clustered microcalcifications on X-ray mammograms are an important sign for early detection of breast cancer. This paper proposes a computer-aided diagnosis method for the detection of clustered microcalcifications and marking their locations on digitized mammograms. The proposed detection method consists of the region of interest (ROI) selection, the film-artifact removal, the surrounding texture analysis method for the detection of clustered microcalcifications, which is based on the second-order histogram in two nested surrounding regions on the current pixel. This paper also describes the effectiveness of the proposed film-artifact removal filter in terms of the classification performance with the receiver operating-characteristics(ROC) analysis. A three-layer backpropagation neural network is employed as a classifier. The appropriate marking for the locations of clustered microcalcifications can be used to alert radiologists to locations of suspicious lesions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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