The purpose of the study was to explore the potential of the Social Network Analysis as an analytical tool for scientific investigation of learner-learner, or learner-tutor interaction within a Computer Supported Corporative Learning (CSCL) environment. Theoretical and methodological implication of the Social Network Analysis had been discussed. Following theoretical analysis, an exploratory empirical study was conducted to test statistical correlation between traditional performance measures such as achievement and team contribution index, and the centrality measure, one of the many quantitative measures the Social Network Analysis provides. Results indicate the centrality measure was correlated with the higher order teaming performance and the peer-evaluated contribution indices. An interpretation of the results and their implication to instructional design theory and practices were provided along with some suggestions for future research.
This study aims to measure Korea's global competitiveness in intelligent information technology, which is the core technology of the 4th industrial revolution. For analysis, we collect patents of each field and prior patents cited by them, which are applied at the U.S. Patent Office (USPTO) between 2010 and 2018 from PATSTAT Online. A global knowledge transfer network was established by grouping citing- and cited-relationships at a national level. The in-degree centrality is used to evaluate technology acceptance, which indicates the process of absorbing existing technological knowledge to create new knowledge in each field. Second, to evaluate the impact of existing technological knowledge on the creation of new one, the out-degree centrality is investigated. Third, we apply the PageRank algorithm to qualitatively and quantitatively investigate the importance of the relationships between countries. As a result, it is confirmed through all the indicators that the AI sector is currently the least competitive.
This paper explores how the provided information from Enterprise Architecture (EA) affects the activities to for performing IT projects. The IT projects analyzed in this paper are projects to for developing and maintaining Korea Customs' UNI-PASS. This research was conducted based on surveys to demonstrate the effects of the information from EA on activities for IT projects. Information from EA is categorized into propriety, sufficiency and consistency. Activities for IT projects are defined as management, participation, communication, requirement management and human resource. Correlational analysis is used to measure the effects of the inf ormation on the defined activities. The analysis, which verifies the provided information by EA, does not have meaningful correlation with project management nor human resource. For public officials in charge, Sufficiency of the information produces a positive effect on decision making. For operation company, consistency of the information encourages utilization of the resources required for the project. This research suggests that strategies for performing IT projects with EA information that can support the verification of characteristic environments of each project and performance of vital activities required by the participants' roles will ensure the success of government IT projects.
The purpose of this study is to provide basic data on policy development using big data analysis and machine learning algorithms as part of preparing measures to prevent child abuse. In order to analyze big data for developing machine learning algorithms to prevent child abuse, frequency analysis, related word analysis, and emotional analysis were performed after defining academic databases and social network service data as big data. related words, and emotional analysis were conducted. As a result of the study, a preventive child abuse algorithm can be developed by preparing a data collection and sharing network system to prevent child abuse from the perspective of children affected by child abuse, perpetrators, and government authorities. Although it will be possible by institutionalizing infant self-esteem, depression, and anxiety tests with clues that depression and anxiety appear due to a decrease in self-concept in the characteristics of children affected by child abuse. We suggest that continuous progress of big data collection and analysis and algorithm development research to prevent child abuse, and expects that effective policies to prevent child abuse will be realized to eradicate child abuse crimes.
As more people share their opinions in online communities, such as Internet portals and social networking services, more opinions are manipulated for the benefit of particular individuals and groups. In particular, when manipulations occur for political purposes, they influence election results as well as government policies and the quality of life. This type of manipulation has targeted the general public, and their analysis and detection has also focused on such manipulation. However, to more efficiently spread propaganda, recent manipulations have targeted common interest groups(e.g., a group of those interested in real estate) and propagated information whose content and style are customized to those groups. This work characterizes such manipulations on common interest groups and proposes method to detect manipulations. To this end, we collected and analyzed opinions posted on 10 common interest groups before and after an election. As a result, we found that manipulations on common interest groups indeed occurred and were gradually increasing toward the election date. We also proposed a detection system that examines individual opinions, their authors, and their collaborators. Using the collected opinions, we demonstrated that the proposed system can accurately classify more than 90% of manipulated opinions and that many of these opinions were posted by multiple collaborators. We believe that regular audits of opinions using the proposed system can quickly isolate manipulations and decrease their impact. Moreover, the proposed features can be used to identify manipulations in domains other than politics.
The purpose of this study was twofold: 1) to analyze the impact factor of clothing and textile-related journals by utilizing the average number of cross-citation that evaluates the relative importance of an academic journal and 2) to provide a list of journals with higher impact factor by analyzing closeness and betweenness among individual journals through graph networks. To fulfill this, a total of 10 clothing and textile-related journals, which are accredited by National Research Foundation of Korea, were analyzed. For analysis of the average number of cross-citation, the targeted research papers were limited to those published between 2008 and 2011 and they were derived from the Korea Citation Index. The software used for network analysis was R ver. 2.15. The results of the study were as follow: First, 'The Korean Society of Knit Design' was indicated as the highest rate of self-citation, followed by 'Journal of the Korean Fashion & Costume Design Association.' Secondly, the average impact power of clothing & textile-related journals was relatively lower (0.681) compared to that (1.00) of 23 journals under the human ecology discipline. 'Korean Journal of Human Ecology' was found to have impact factor of 1.24, which was higher than the average impact factor of human ecology-related journals. Lastly, together with 'Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles.'
Kim, SangYoun;Nam, KiJeon;Heo, SungKu;Lee, SunJung;Choi, JiHun;Park, JunKyu;Yoo, ChangKyoo
Korean Chemical Engineering Research
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v.58
no.2
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pp.197-208
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2020
This study was carried out to analyze spatial and temporal incidence characteristics of scrub typhus and predict the future incidence of scrub typhus since the incidences of scrub typhus have been rapidly increased among vector-borne diseases. A maximum entropy (MaxEnt) ecological model was implemented to predict spatial distribution and incidence rate of scrub typhus using spatial data sets on environmental and social variables. Additionally, relationships between the incidence of scrub typhus and critical spatial data were analyzed. Elevation and temperature were analyzed as dominant spatial factors which influenced the growth environment of Leptotrombidium scutellare (L. scutellare) which is the primary vector of scrub typhus. A temporal number of diseases by scrub typhus was predicted by a deep neural network (DNN). The model considered the time-lagged effect of scrub typhus. The DNN-based prediction model showed that temperature, precipitation, and humidity in summer had significant influence factors on the activity of L. scutellare and the number of diseases at fall. Moreover, the DNN-based prediction model had superior performance compared to a conventional statistical prediction model. Finally, the spatial and temporal models were used under climate change scenario. The future characteristics of scrub typhus showed that the maximum incidence rate would increase by 8%, areas of the high potential of incidence rate would increase by 9%, and disease occurrence duration would expand by 2 months. The results would contribute to the disease management and prediction for the health of residents in terms of public health.
More than a decade after its initial proposal, deployment of IP Multicast has been limited due to the problem of traffic control in multicast routing, multicast address allocation in global internet, reliable multicast transport techniques etc. Lately, according to increase of multicast application service such as internet broadcast, real time security information service etc., overlay multicast is developed as a new internet multicast technology. In this paper, we describe an overlay multicast protocol and propose fast join mechanism that considers switching of the tree. To find a potential parent, an existing search algorithm descends the tree from the root by one level at a time, and it causes long joining latency. Also, it is try to select the nearest node as a potential parent. However, it can't select the nearest node by the degree limit of the node. As a result, the generated tree has low efficiency. To reduce long joining latency and improve the efficiency of the tree, we propose searching two levels of the tree at a time. This method forwards joining request message to own children node. So, at ordinary times, there is no overhead to keep the tree. But the joining request came, the increasing number of searching messages will reduce a long joining latency. Also searching more nodes will be helpful to construct more efficient trees. In order to evaluate the performance of our fast join mechanism, we measure the metrics such as the search latency and the number of searched node and the number of switching by the number of members and degree limit. The simulation results show that the performance of our mechanism is superior to that of the existing mechanism.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.168-175
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2019
The purpose of this paper is to examine the characteristics of organic relations according to the characteristics of space and place in which human activities are spreading. The diffusion of various human experiences and the interaction of space and place that form a mutual construction network create momentum for expanding individual or collective experiences. The space and place that lead to the interactions of human activities are expressed in various ways. Through the domestic travel program especially, the ways of expressing space and place are spreading as various "fields of experience." The composition and the expression system of a travel program is transformed into a subject of thought, not a mere experience of space and place through the formation of a "field of experience" that can be thought out and thought of as an existing travel style. Therefore, in this study, we examine the characteristics of the MBC Plus channel from a socio-cultural perspective, expressed through the experience of space and place characteristics expressed through a travel program. The result of an analysis of story development composition for this study shows that the experience of space and place minimizes the boundaries of various cultural discounts according to their relationships to food and communication. In addition, the analysis results of a three-way communication structure show that the emotional code of the audience is maximized through the process of maximizing the effect of reality, and minimizing the gap between the cultural differences and the boundaries through the empathic situation and the empathic subject.
The purpose of this article is figuring out the modern understanding of SimChong Jeon's narrative and its storytelling strategy in the movie (2014). In the movie, there are three steps which are based on the temporal flow of narrative. shows the web-like structure of desire especially by focusing on the male character Sim Hakkyu. The relationship among characters in is gradually broken because of the desire. Moreover, the desire pushes Sim Chong who is Sim Hakkyu's daughter into the sacrifice. This part seems similar with the narrative of SimChong-Jeon which has been transmitted since 18~19 century in Choson dynasty. However, also tells a different story which describes the progress of Sim Hakkyu's seeking the real relationship filled with love. This difference is able to make people read with the 'stroytelling' point of view. All the lack or problem in is closely related to the desire of Sim Hakkyu. His narrative is something different from the typical story of SimChong-Jeon. A new narrative of Sim Hakkyu is not Sim Chong centered story but rather the anti of it. 'The other narrative' in seems social practice of storytelling in order to break down the preconception of SimChong-jeon called 'cannon'. This is the storytelling strategy of and it suggests the another way of creating new narrative which is based on the classical cannon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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