Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.149-157
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2010
As the use of the Internet has recently increased, the demand for opinion information posted on the Internet has grown. However, such resources only exist on the website. People who want to search for information on the Internet find it inconvenient to visit each website. This paper focuses on the opinion information extraction and analysis system through Web mining that is based on statistics collected from Web contents. That is, users' opinion information which is scattered across several websites can be automatically analyzed and extracted. The system provides the opinion information search service that enables users to search for real-time positive and negative opinions and check their statistics. Also, users can do real-time search and monitoring about other opinion information by putting keywords in the system. Proposed technologies proved to have outstanding capabilities in comparison to existing ones through tests. The capabilities to extract positive and negative opinion information were assessed. Specifically, test movie review sentence testing data was tested and its results were analyzed.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.41
no.4
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pp.311-324
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2021
In this study, we analyzed the process of pre-service science teachers' designing and implementation of lessons in teaching practice from the perspective of CHAT. Five pre-service teachers attending the Department of Chemistry Education at the College of Education in Seoul participated in this study. We observed their teaching practice, collected documentary data, and conducted in-depth interviews. The data were analyzed using the constant comparative method based on grounded theory. The analyses of the results reveal that, due to the lack of authority to make decisions for lesson design, pre-service teachers faced difficulties and had direct conflict with teachers. In addition, it was difficult for them to obtain sufficient contextual information for lesson design even through subject orientation and classroom observation, which made it difficult for them to design lessons. When consecutive lessons were taken by several pre-service teachers, there were many problems such as poor continuity of lessons. Given limited authority to assess students, they conducted additional assessments. They showed a lack of professionalism when conducting assessments. The cause of this could be found in the curriculum of the College of Education. Some ways to provide better teaching practice based on the results are discussed.
The 4th industrial revolution refers to the next-generation industrial revolution led by information and communication technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), robot technology, drones, autonomous driving and virtual reality (VR) and it also has made a significant impact on the development of the advertising industry. However, the world is rapidly changing to a non-contact, non-face-to-face living environment to prevent the spread of COVID 19. Accordingly, the role of the 4th industrial revolution and advertising is changing. Therefore, in this study, text analysis was performed using Big Kinds to examine the 4th industrial revolution and changes in advertising before and after COVID 19. Comparisons were made between 2019 before COVID 19 and 2020 after COVID 19. Main topics and documents were classified through LDA topic model analysis and Word2vec, a deep learning technique. As the result of the study showed that before COVID 19, policies, contents, AI, etc. appeared, but after COVID 19, the field gradually expanded to finance, advertising, and delivery services utilizing data. Further, education appeared as an important issue. In addition, if the use of advertising related to the 4th industrial revolution technology was mainstream before COVID 19, keywords such as participation, cooperation, and daily necessities, were more actively used for education on advanced technology, while talent cultivation appeared prominently. Thus, these research results are meaningful in suggesting a multifaceted strategy that can be applied theoretically and practically, while suggesting the future direction of advertising in the 4th industrial revolution after COVID 19.
ICT is the main driving force of Korea's economic growth. Korea has the world's best ICT competitiveness, and several policies are being implemented to maintain it. However, for successful policy implementation, it is crucial to understand ICT trends accurately. Therefore, this study analyzes the trends of 18 core technologies in the ICT field. In particular, the degree of scientific development and commercialization by technology are investigated through research paper analysis and patent analysis, respectively. Then, the trends shown by document type are compared based on the two analysis results. As a result, artificial intelligence and virtual reality are at the stage where commercialization is actively taking place after scientific development, and at the same time, since research is being conducted, it is expected to develop continuously. On the other hand, quantum computer and implantable device are in the basic research stage. It is necessary to understand the current research status and determine the direction of future support. The results of the ICT trend analysis conducted in this study can be used as a criterion for determining the future direction of Korean policy.
Seo, Dong Hee;Lee, Jeong Min;Park, Mi Ok;Lee, Hyun Ju;Moon, Seo Yoon;Oh, Mijin;Kim, So Young;Lee, Sang-Heon;Hyeong, Ki-Eun;Hu, Hae-Jin;Cho, Dae-Yeon
The Korean Journal of Blood Transfusion
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v.29
no.3
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pp.310-319
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2018
Background: Research on next-generation sequencing (NGS)-based HLA typing is active. To resolve the phase ambiguity and long turn-around-time of conventional high resolution HLA typing, this study developed a NGS-based high resolution HLA typing method that can handle large-scale samples within an efficient testing time. Methods: For HLA NGS, the condition of nucleic acid extraction, library construction, PCR mechanism, and HLA typing with bioinformatics were developed. To confirm the accuracy of the NGS-based HLA typing method, the results of 192 samples HLA typed by SSOP and 28 samples typed by SBT compared to NGS-based HLA-A, -B and -DR typing. Results: DNA library construction through two-step PCR, NGS sequencing with MiSeq (Illumina Inc., San Diego, USA), and the data analysis platform were established. NGS-based HLA typing results were compatible with known HLA types from 220 blood samples. Conclusion: The NSG-based HLA typing method could handle large volume samples with high-throughput. Therefore, it would be useful for HLA typing of bone marrow donation volunteers.
An auxin-producing bacterium Yangsong-1 was isolated from a button mushroom bed in Chung cheongnam-do. The strain Yangsong-1 was classified as a novel strain of Arthrobacter enclensis based on a chemotaxonomic and phylogenetic analysis. The isolated A. enclensis Yangsong-1 was confirmed to produce indole-3-acetic acid (IAA), which is one of the auxin hormones. When the concentration of IAA was assessed by HPLC quantity analysis, the maximum concentration of IAA, $152.903mg\;L^{-1}$, was detected from the culture broth incubated in R2A medium containing 0.2% L-tryptophan for 48 h at $35^{\circ}C$. A negative relationship between IAA production and pH was estimated to show that the increase in IAA caused pH acidification of the culture. The effect of the supplement on L-tryptophan, a known precursor of IAA production, appeared to be at maximal production at 0.2% concentration and was rather reduced at concentration above 0.4%. To investigate the growth-promoting effects on the crops, the culture broth of A. enclensis Yangsong-1 was placed in water cultures and seed pots of mung beans and lettuce. In consequence, the adventitious root induction and root growth of mung beans and lettuce were 1.5 and 1.9 times higher, respectively, than those of the control.
The Public Records and Archives Management Law was enacted on June 24, 2009 and was in effect in April 1, 2011. This Act is different from existing Public Archives Law and National Archives Law. Before enacting Public Records and Archives Management Law, Public Archives Law and Information Disclosure Law was the backbone of Japanese Public Records management system. Public Archives Law is composed of management and access for non-active records in Public Archives. Information Disclosure Law is prescribed management of active-records in administrative agency. Public Records and Archives Management Law is the first comprehensive law of managing administrative records including historical records (nonactive-records). The law is prescribed that the public records and archives are intellectual resources shared by citizens and allows people to have more access to them. The law states that public records is basis of democracy and accountability for current and future generation. This article analyzed the relationship of law and its implementing ordinance and Guideline of administrative public records management, and analyzed the law and record-schedule. Furthermore, this article examined significance of the law and democracy, administration's transparency. In accordance with enacting the law, Japanese Public Records Management System will develop. and we must pay close attention to that situation.
The physical access or control of records with material entities is relatively easy. However, in the case of electronic records, due to its heightened applicative aspect that allows anyone with the authority to have access over the data, it requires an appropriate standard and stability to ensure the authenticity and integrity of electronic records. This study performed functional evaluation by extracting the minimum critical items from the national functional requirements documents and standards to explore the access control function that play an important role for the standard records management system to maintain quality requirements of electronic records. Based on this checklist, it evaluates whether the standard records management system properly carries out the access control function and investigates the current condition of application to practical records management work. Records managers generally do not use access control function, which may be because they do not feel the necessity, since the application of records management system is not yet actively promoted. In order for the standard records management system to be developed to become a more active system, it requires system improvement as well as considerations for below factors: First, although the necessity of establishing access control conditions is already recognized, it requires a clear stipulation of the regulation. Second, measures must be taken to implement access control in the records management system through document security solution. Third, it requires self-reflection of records manager, who utilizes the records management system. Instead of placing all responsibility on the National Archives, which established the system, professionals must further develop the system through continuous evaluation and improvement. Finally, a general discussion is required to publicize the issue of functional improvement of records management system. Although there is a bulletin board already created for this purpose, its users are extremely limited and it only deals with current problems. A space in online as well as in offline is required to solve the fundamental problems and exchange opinions.
In order to actively use of records and information in current digital record management systems, we have to check whether a system is designed to fully support the user of records and whether the good use of the system is being. This study analyzed the status of the use of the search function of Records Management System(RMS) for public agencies, and evaluated them. In order to investigate the status of the use of the search function, it surveyed records managers of public agencies using the RMS. The result showed that records managers unsatisfied with the usability and the search performance of the RMS. To evaluate the search function, it identified the functional requirement of the system and develops a checklist that can be used for evaluation. Two assessments were conducted. Firstly, as pre-evaluation, it assessed the degree of implementation of the current RMS according to the checklist as an inspection chart using document examination method. Secondly, it assessed the degree of implementation using a survey of records managers of public agencies that use the RMS. Assessment results show the improvement of the basic features that are essential to the system is required. In particular, the search function is required to improve user-friendliness for the user. For the advance of RMS, this study discusses the necessity for improvement of the search functions, the build of continuous maintenance and management system, and the user education.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.93-103
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2021
Despite the efforts of financial authorities in conducting the direct management and supervision of collection agents and bond-collecting guideline, the illegal and unfair collection of debts still exist. To effectively prevent such illegal and unfair debt collection activities, we need a method for strengthening the monitoring of illegal collection activities even with little manpower using technologies such as unstructured data machine learning. In this study, we propose a classification model for illegal debt collection that combine machine learning such as Support Vector Machine (SVM) with a rule-based technique that obtains the collection transcript of loan companies and converts them into text data to identify illegal activities. Moreover, the study also compares how accurate identification was made in accordance with the machine learning algorithm. The study shows that a case of using the combination of the rule-based illegal rules and machine learning for classification has higher accuracy than the classification model of the previous study that applied only machine learning. This study is the first attempt to classify illegalities by combining rule-based illegal detection rules with machine learning. If further research will be conducted to improve the model's completeness, it will greatly contribute in preventing consumer damage from illegal debt collection activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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