It seems that the \"fuzzy boom\" which began with its applications has calmed down and fallen into decay at least in Korea. But many foreign researchers say the research related to fuzzy theory has been only running its right course. In this paper, we discuss the trend and direction of reaserch related to fuzzy theory. The search trend is obtained through the analysis of the papers of the latest 10years papers in the journals of three societies: KFIS, SOFT and IFSA.
This study is a trend analysis study that discusses the current status and directions of research methods of KAP research. The existing trend ana lysis studies dealing with research methods have problems in that the classification criteria of the studies used are rough and different from each other, rendering comparison between studies being difficult, and do not comprehensively cover research methods of diversified KAP research. Therefore, this study examined the research methods of KAP research from a critical point of view and suggested a set of classification criteria and an analysis framework that can be used consistently in classification and analysis of future KAP research methods. Based on the theoretical background of second language studies and applied linguistics, this study revised and supplemented Brown (2015)'s research method types and selected 289 journals and theses/dissertations from 2012 to 2016 and classified them into a new analysis framework. The primary and secondary studies, which are the major categories, were 219 and 70, respectively, so it was confirmed that there were much more primary studies. The primary studies then were subdivided into 128 qualitative research studies, 142 survey research studies, and 23 quantitative research studies, pointing to the trend that survey and qualitative research methods were preferred. In the qualitative research approaches, there were 21 action research studies, which were used the most. In addition, such qualitative research approaches as case studies and narrative inquiries which were difficult to find in the past, have gradually increased, confirming that the diversification of research methods is becoming common. However, there were still many studies that did not explicitly put forward research questions and there were many studies that did not report reliability and effect sizes in quantitative research. Of the 23 quantitative studies, only 50% reported reliability, and only three reported effect sizes. In order to enable systematic reviews (meta-analysis) of quantitative research and expect quality improvement of research in future KAP research, reporting of quantitative research should be done more systematically. This study is meaningful in that a systematic and detailed analysis framework was proposed to classify various research methods in the future and that the problems and directions for improvement of the KAP research methods were discussed through the analysis of the research trend of the KAP studies for the last 5 years.
'Consulting', which is the main research topic of the knowledge service industry, is a field of study that is essential for the growth and development of companies and proliferation to specialized fields. However, it is difficult to grasp the current status of international research related to consulting, mainly on which topics are being studied, and what are the latest research topics. The purpose of this study is to analyze the research trends of academic research related to 'consulting' by applying quantitative analysis such as topic modeling and statistic analysis. In this study, we collected statistical data related to consulting in the Scopus DB of Elsevier, which is a representative academic database, and conducted a quantitative analysis on 15,888 documents. We scientifically analyzed the research trends related to consulting based on the bibliographic data of academic research published all over the world. Specifically, the trends of the number of articles published in the major countries including Korea, the author key word trend, and the research topic trend were compared by country and year. This study is significant in that it presents the result of quantitative analysis based on bibliographic data in the academic DB in order to scientifically analyze the trend of academic research related to consulting. Especially, it is meaningful that the traditional frequency-based quantitative bibliographic analysis method and the text mining (topic modeling) technique are used together and analyzed. The results of this study can be used as a tool to guide the direction of research in consulting field. It is expected that it will help to predict the promising field, changes and trends of consulting industry related research through the trend analysis.
본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.
This study analyzes a language network of Science and Technology Basic Plan, which is the basis for science and technology policy in Korea, for the next Science and Technology Basic Plan. Language network analysis was adopted for a quantitative approach measuring the trend of policies. Several techniques such as keyword analysis, language network map analysis, quantitative characteristics analysis and keyword-related major-word analysis have been performed. Results show that there are common policies emphasized by all Science and Technology Basic Plans in the past, and there are also specific policies emphasized in each period of the Science and Technology Basic Plan. These specific policies come from a 'change of times' when the Science and Technology Basic Plans were established, as well as the philosophy of the national government.
본 논문은 국내에서 수행된 정보보안에 연구 트렌드를 분석하고, 국제적 연구 트렌드와 비교함으로써 향후 국가차원에서 나아가야할 방향에 대해 고찰해보고자 한다. 이는 기존에 수행된 정보보안의 국제 연구 트렌드 분석에 대한 후속작으로, 기존 연구의 결과와 정확한 비교를 위해 동일한 분석 방법을 이용한다. 이를 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 국내 논문을 활용하며, 보안과 깊이 관련된 기술들 사이의 시간별 연관성을 측정하여 국내 연구 트렌드를 분석하고, 그 결과를 비교한다. 또한 국내외의 미래 기술 시장을 함께 고려함으로써 향후 우리가 나아가야 할 발향을 살펴보고자 한다.
The purpose of this study is to compare and analyze the perception of retro fashion and new-tro fashion using big data. TEXTOM allowed the collection of big data on the words 'retro fashion' and 'new-tro fashion', which was refined afterwards. As for the data collection period, Jan. 1, 2019 to Nov. 30, 2022 was set. A top 50 list of words were extracted from this data based on appearance frequency. The extracted words were processed through Network centrality analysis and CONCOR analysis using Ucinet 6. The results are as follows. 1) In retro fashion, the appearance frequency of 'style' was the highest, followed by 'sensibility', 'color', 'trend', 'fashion', and 'brand'. These words came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis discovered that 'color', 'style', 'trend', 'sensibility', and 'design' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; trends, styles, looks, and photos. 2) In new-tro fashion, the appearance frequency of 'retro' was the highest, followed by 'trend', 'generation', 'style', 'brand', and 'fashion'. These words also came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis found that 'retro', 'trend', 'generation', and 'brand' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; style, brand, clothing, and trend. 3) New-tro fashion is included in retro fashion in that it reproduces the styles of the past. However, it is taken completely differently from generation to generation. Unlike the older generations, millennials actively accept newly created clothes and brands based on the past styles. They perceive it as a fashion that reveals their own unique tastes and tastes.
특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.
Kim, Yoosin;Ju, Yeonjin;Hong, SeongGwan;Jeong, Seung Ryul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.4133-4145
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2017
Advances in science and technology are driving us to the better life but also forcing us to make more investment at the same time. Therefore, the government has provided the investment to carry on the promising futuristic technology successfully. Indeed, a lot of resources from the government have supported into the science and technology R&D projects for several decades. However, the performance of the public investments remains unclear in many ways, so thus it is required that planning and evaluation about the new investment should be on data driven decision with fact based evidence. In this regard, the government wanted to know the trend and issue of the science and technology with evidences, and has accumulated an amount of database about the science and technology such as research papers, patents, project reports, and R&D information. Nowadays, the database is supporting to various activities such as planning policy, budget allocation, and investment evaluation for the science and technology but the information quality is not reached to the expectation because of limitations of text mining to drill out the information from the unstructured data like the reports and papers. To solve the problem, this study proposes a practical text mining methodology for the science and technology trend analysis, in case of aerospace technology, and conduct text mining methods such as ontology development, topic analysis, network analysis and their visualization.
This study analyzed the variability of drought risk based on trend analysis of dry-seasonal dam inflow located in upper river basins. To this, we used areal averaged precipitation and dam inflow of three upper river dams such as Soyang dam, Chungju dam, and Andong dam. We employed Mann-Kendall trend analysis and change point detection method to identify the significant trends and changing point in time series. Our results showed that significant decreasing trends (95% confidence interval) in dry-seasonal runoff rates (= dam inflow/precipitation) in three-dam basins. We investigated potential causes of decreasing runoff rates trends using changes in potential evapotranspiration (PET) and precipitation indices. However, there were no clear relation among changes in runoff rates, PET, and precipitation indices. Runoff rate reduction in the three dams may increase the risk of dam operational management and long-term water resource planning. Therefore, it will be necessary to perform a multilateral analysis to better understand decreasing runoff rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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