The purpose of this study is to identify current states and trends of convergence researches by conducting a bibliometric analysis of the papers in the Convergence Society for SMB. After 792 papers from 2012 to 2019 were collected, we analyzed network analysis by using centrality through extracting of nouns and compound nouns with text mining and 3 times of pre-processing and purification processing. According to the results, first, quantitative and qualitative aspects of the researches since 2016 improved, studies focused on words such as influence, convergence, mediating effect, satisfaction, and effect. Second, in the first half (2012-2015), engineering and technical studies were intensively conducted based on topics such as information, system, and security. Third, in the period of the second half (2016-2019), the research scope was expanded to college students, parents, teenagers under the topics of job, self-efficacy, education, satisfaction, depression, and stress. The results of this study are meaningful in identifying existing research trends and in providing information which requires the expansion of new research areas.
The aim of this study is to provide a direction for future research by examining research trends on women in social welfare field in recent years. This study has theoretical significance in terms of expanding the horizon of social welfare knowledge by accumulating new research results based on previous research results on this topic. Using content analysis, we analyzed 37 studies on women published in Korean Journal of Social Welfare during 2009 ~ 2017 focusing on research subjects, research topics, and methods. The results of analyzing the research subjects indicated that women were described as client, family, and worker. In terms of the research topics, the results revealed a total of thirteen themes. In addition, the results showed that empirical research methods were dominant. It is suggested that more efforts should be made in future studies to broaden the scope of research subjects, topics, and methodologies in this filed.
Background: Tobacco use is the single most important preventable risk factor for cancer. Surveillance of tobacco-related cancers (TRC) is critical for monitoring trends and evaluating tobacco control programmes. We analysed the trends of TRC and evaluated the population-based cancer registry (PBCR) in Delhi for simplicity, comparability, validity, timeliness and representativeness. Materials and Methods: We interviewed key informants, observed registry processes and analysed the PBCR dataset for the period 1988-2009 using the 2009 TRC definition of the International Agency for Research on Cancer. We calculated the percentages of morphologically verified cancers, death certificate-only (DCO) cases, missing values of key variables and the time between cancer diagnosis and registration or publication for the year 2009. Results: The number of new cancer cases increased from 5,854 to 15,244 (160%) during 1988-2009. TRC constituted 58% of all cancers among men and 47% among women in 2009. The age-adjusted incidence rates of TRC per 100,000 population increased from 64.2 to 97.3 among men, and from 66.2 to 69.2 among women during 1988-2009. Data on all cancer cases presenting at all major government and private health facilities are actively collected by the PBCR staff using standard paper-based forms. Data abstraction and coding is conducted manually following ICD-10 classifications. Eighty per cent of cases were morphologically verified and 1% were identified by death certificate only. Less than 1% of key variables had missing values. The median time to registration and publishing was 13 and 32 months, respectively. Conclusions: The burden of TRC in Delhi is high and increasing. The Delhi PBCR is well organized and generates high-quality, representative data. However, data could be published earlier if paper-based data are replaced by electronic data abstraction.
Recent technological advances in three-dimensional (3D) sensing devices and machine learning such as deep leaning has enabled data-driven 3D applications. Research on artificial intelligence has developed for the past few years and 3D deep learning has been introduced. This is the result of the availability of high-quality big data, increases in computing power, and development of new algorithms; before the introduction of 3D deep leaning, the main targets for deep learning were one-dimensional (1D) audio files and two-dimensional (2D) images. The research field of deep leaning has extended from discriminative models such as classification/segmentation/reconstruction models to generative models such as those including style transfer and generation of non-existing data. Unlike 2D learning, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become increasingly popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data is still very difficult. Even if 3D data can be acquired, post-processing remains a significant problem. Moreover, it is not easy to directly apply existing network models such as convolution networks owing to the various ways in which 3D data is represented. In this paper, we summarize technological trends in AI-based 3D content generation.
Recently, information security accidents are becoming more advanced as social engineering attacks using new types of malicious codes such as phishing. Organizations have made various efforts to prevent information security incidents, but tend to rely on technical solutions. Nevertheless, not all security incidents can be prevented completely. In order to overcome the limitations of the information security approach that depends on these technologies, many researchers are increasingly interested in People-Centric Security. On the other hand, some researchers have applied behavioral economics to the information security field to understand human behavior and identify the consequences of the behavior. This study is a trend analysis study to grasp the recent research trend applying the concept and idea of behavioral economics to information security. We analyzed the research trends, research themes, research methodology, etc. As a result, the most part of previous research is focused on 'operational security' topics, and in the future, it is required to expand research themes and combine behavioral economics with security behavioral issues to identify frameworks and influencing factors.
In December 2019, when the novel coronavirus (nCoV) was identified in Wuhan, Hubei, China, the number of people belonging to post-90s generation among about 42,000 medical staffs personnel supporting Hubei was 12,000 or more, accounting for about 33.3% of the total number of personnel. The term "post-90s generation" generally indicates young people born from 1990 to 1999. The study scope is the 1990-2020 period between the birth of post-90s generation and present. Literature and empirical studies are performed. Generational characteristics and fashion trends shown only by post-90s generation through precedent studies and reports are as follows: First, generational characteristics of post-90s generation can be categorized into the following three characteristics: "sang wenhua", "collective loneliness", and "diversified identity". Second, fashion trends of the post-90s generation can be categorized into the following three characteristics: "new Chinese style fashion", "masstige fashion", and "de-labeling fashion". The above results show that the post-90s generation uses "culture" and "me" as keywords. Further, the above trend is consequently divided into the following two characteristics: "diversification" and "individualization". This is because the post-90s generation is directly affected by the reform and opening and the 9-year compulsory education policy of China compared to the previous generations; hence, these people are greatly influenced by Western culture and fashion as well as their own culture and fashion. It refers having a tendency to express one's individuality with a variety of tastes and styles.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.4
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pp.65-79
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2022
This study identified smart manufacturing technologies using patent and topic modeling, and compared the technology development trends in countries such as the United States, Japan, Germany, China, and South Korea. To this purpose, this study collected patents in the United States and Europe between 1991 and 2020, processed patent abstracts, and identified topics by applying latent Dirichlet allocation model to the data. As a result, technologies related to smart manufacturing are divided into seven categories. At a global level, it was found that the proportion of patents in 'data processing system' and 'thermal/fluid management' technologies is increasing. Considering the fact that South Korea has relative competitiveness in thermal/fluid management technologies related to smart manufacturing, it would be a successful strategy for South Korea to promote smart manufacturing in heavy and chemical industry. This study is significant in that it overcomes the limitations of quantitative technology level evaluation proposed a new methodology that applies text mining.
Kim, Young-dong;Kim, Jongki;Lee, Sanghak;Park, Eunkyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.478-480
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2022
Smart Railway as a next generation railway technology is expected to have rapid evolution with developments of information and communications tehchology. Especially, smart railway will be progressed more evolved transportation means for railway operation and costomer service based with spread of commercial 5G communication. So, it is very important to investigate and analyze trends of smart railway related tehcnology of 5G mobile communication for samrt railway infra structure, server technolgy for AI, big data, deep learning, information security technology, sensor and IoT. In this paper, 5G based communicaion technology and application techology related smart railway is described and trends of new techlogy on this communication tehnology is investigated. The results of this study can be used for smart railway study and implementation, research and development for smart railway communicaion technology, etc.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.451-457
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2023
This study aims to identify the domestic research trends on nursing leadership and provide basic data that can be used for nursing leadership-related research and intervention development in Korea. To extract topics related to nursing leadership from 335 papers published in domestic academic journals from January 2012 to December 2021, the topic modeling technique was used. Keywords were extracted from abstracts, and literature searches were conducted in five domestic databases including DBpia, KISS, RISS, KM base, and Nanet. The study found that academic papers on nursing leadership have been steadily increasing, with self-leadership, self-efficacy, and education being identified as major topics. In addition, since self-leadership was the most frequently appearing keyword among the types of leadership, the study concluded that research on various forms of leadership should be more actively conducted. These research results are expected to contribute to enhancing understanding of nursing leadership in Korea. This study provides a new perspective on understanding the research trends on nursing leadership in Korea and analyzed the knowledge structure of domestic nursing leadership research, which is meaningful.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.99-107
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2024
In an environment where computer-related technologies are rapidly changing, cyber threats continue to emerge as they are advanced and diversified along with new technologies. Therefore, in this study, we would like to collect security-related news articles, conduct LDA topic modeling, and examine trends. To that end, news articles from January 2020 to August 2023 were collected and major topics were derived through LDA analysis. After that, the flow by topic was grasped and the main origin was analyzed. The analysis results show that ransomware attacks in 2021 and hacking of virtual asset exchanges in 2023 are major issues in the recent security sector. This allows you to check trends in security issues and see what research should be focused on in the future. It is also expected to be able to recognize the latest threats and support appropriate response strategies, contributing to the development of effective security measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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