최근 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 웹상에 많은 양의 정보가 존재하고, 많은 사람들이 이를 검색하고 활용하게 되었다. 그러나 기존의 검색방식은 단순히 텍스트 매칭(Text matching) 방법을 사용하고 있어 많은 자료들 사이에서 자신이 원하는 자료를 찾는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 검색할 자료의 정보를 바탕으로 그와 유사한 자료를 검색해주는 웹 문서 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 울산대학교 어휘 지능망인 U-WIN을 기반으로 개념적 밀도와 단어 간의 유사성 측정을 이용하여 의미적인 검색이 되도록 하였다.
This paper proposes an approach for visualizing research trends using theme maps and extra information. The proposed algorithm includes the following steps. First, text mining is used to construct a vector space of keywords. Second, correspondence analysis is employed to reduce high-dimensionality and to express relationships between documents and keywords. Third, kernel density estimation is applied in order to generate three-dimensional data that can show the concentration of the set of documents. Fourth, a cartographical concept is adapted for visualizing research trends. Finally, relative vitalization information is provided for more accurate research trend analysis. The algorithm of the proposed approach is tested using papers about Traditional Korean Medicine.
Ag coating on the textured YBCO was prepared by means of a Ag$_2$O brushed coating method. The contact between Ag coating and textured YBCO was examined by sharp knife cut and by the observation of SEM. The critical current densities of different textured YBCO samples, which included YBCO with and without Ag coating, and YBCO with Ag coating after hot moist text, were compared. The Ag coating does not influence the oxygen absorption of textured YBCO, but Ag coating can protect YBCO well from moisture and $CO_2$
The accumulation of space charge in PE/PE/PE laminates was investigated using the low density polyethylenes having different melt indices from 0.25 to 45 g/10 min. Both heterocharge and homocharge accumulated in parent polyethylenes depend on the value of melt index. A general rule found in this study was that the heterocharge decreases as the melt index increases and finally the homocharge accumulates when the melt index is very high. Because of this reason, PE laminates showed different charge formation characteristics depending on melt index of polyethylene. Details of up to date results are described in the text.
Wajahat Khalid;Muhammad Ramzan Abdul Karim;Mohsin Ali Marwat
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제15권1호
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pp.14-31
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2024
The text highlights the growing need for eco-friendly energy storage and the potential of metal-organic frameworks (MOFs) to address this demand. Despite their promise, challenges in MOF-based energy storage include stability, reproducible synthesis, cost-effectiveness, and scalability. Recent progress in supercapacitor materials, particularly over the last decade, has aimed to overcome these challenges. The review focuses on the morphological characteristics and synthesis methods of MOFs used in supercapacitors to achieve improved electrochemical performance. Various types of MOFs, including monometallic, binary, and tri-metallic compositions, as well as derivatives like hybrid nanostructures, sulfides, phosphides, and carbon composites, are explored for their energy storage potential. The review emphasizes the quest for superior electrochemical performance and stability with MOF-based materials. By analyzing recent research, the review underscores the potential of MOF-based supercapacitors to meet the increasing demands for high power and energy density solutions in the field of energy storage.
특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.
The intrinsic concepts of the three yin and three yang diseases in is unclear yet in spite of considerable controversy. In order to answer these problems, the structures of pathological transmission and anatomical terms used in the text were analyzed first. On these structural bases, the theoretical background and differential therapeutic principles of three yin and three yang disease classification. The organic structures frequently used in the text were heart, stomach, pancreas, blood chamber and urinary bladder, and the important regions in the transmission were chest, flank, epigastrium, abdomen, hypogastrium, groin on the other hand. When a host is invaded by extrinsic pathogen, an affinity is formed between the two based on the similarity of epidermal density condition and nutrient-defense features and existing disorders in the body. And then the symptoms show in 3 stages with 6 patterns in the general infective diseases. The initial stage is the period that the syndrome is limited in the external flesh area, and it mainly corresponds with taiyang bing besides the other exterior patterns of 3 yang and 2 yin bing. The middle stage is to the climax after the end of initial stage and it corresponds with mainly yangming bing including shaoyang and taiyin bing. In the terminal stage, the host gradually falls into exhaustive step or recovery phase, corresponding with shaoyin and jueyin bing. Conclusively, these dual meanings of three yang and yin should be a first guide and principle of treatment against various infective diseases.
This study was conducted to test the impacts of distractions caused by smartphones on pedestrians whilst walking alongside or across vehicular traffic in a high-density urban zone in South Korea. Through this study, we propose objective evidence for a link between the risk of traffic accidents and distractions from smartphones for pedestrians because of less likely notice activities surrounding road along their walking. This means that smartphones usage may cause inattentional blindness even during a simple activity that should require few cognitive resources. We conducted an experiment comparing pedestrian behavioral patterns of walking with smartphone distractions (such as listening to music with earphones or sending text messages) and normal walking without any distractions. In the experiment, participants walked along a pedestrian path prescribed by researchers and were observed at 8 points which were as follows: two observation points through which participants were instructed to listen to music whilst walking, two points where participants were instructed to send text messages, and four points through which participants were instructed not to use a smartphone at all. According to pedestrian behavior analysis, there is a trend for attention to be distributed amongst whatever other activities pedestrians are doing whilst walking. Therefore, this study proposes that pedestrians walking with such distractions are at a higher risk of traffic accidents compared to those who walk without such distractions. Thus, we advise for the South Korean government to consider ways to traffic policy that will enhance traffic safety for pedestrians.
Purpose: The aims of study were to identify the main keywords, the network structure, and the main topics of press articles related to nurses that have appeared in media reports. Methods: Data were media articles related to the topic "nurse" reported in 16 central media within a one-year period spanning July 1, 2019 to June 30, 2020. Data were collected from the Big Kinds database. A total of 7,800 articles were searched, and 1,038 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: The number of media reports related to nurses increased by 3.86 times after the novel coronavirus (COVID-19) outbreak compared to prior. Pre- and post-COVID-19 network characteristics were density 0.002, 0.001; average degree 4.63, 4.92; and average distance 4.25, 4.01, respectively. Four topics were derived before and after the COVID-19 outbreak, respectively. Pre-COVID-19 example topics are "a nurse who committed suicide because she could not withstand the Taewoom at work" and "a nurse as a perpetrator of a newborn abuse case," while post-COVID-19 examples are "a nurse as a victim of COVID-19," "a nurse working with the support of the people," and "a nurse as a top contributor and a warrior to protect from COVID-19." Conclusion: Topic modeling shows that topics become more positive after the COVID-19 outbreak. Individual nurses and nursing organizations should continuously monitor and conduct further research on nurses' image.
Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation in the fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaning structure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the keyword "metaverse + fashion design" were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of keyword frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization and CONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords and their essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion, metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaverse words was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D, apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization and CONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: "metaverse fashion design and industry," "metaverse fashion design and education," and "metaverse fashion design platform." CONCOR analysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study provide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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