This year marks the 20th anniversary of the enactment of legislation related to records in Korea. The Public Records Management Act of Korea deals with the entire process from production to classification, transfer, and utilization for all records. Recently, the National Archives of Korea is in the process of discussing amending laws to implement records management innovations. It is necessary to take a look at the cases of advanced countries abroad, which have a long tradition of Archival management and focus on preservation records. In this study, Germany's "Federal Archives Act" was targeted. Germany is regarded as a country with a long tradition of managing preservation records. Especially, we have something in common that has experienced the history of division like our country. For the research results, each clause of Germany's "Federal Archives Act" was to be analyzed to understand Germany's Archival Management System. As a country that has experienced the division of Germany and unification, it maintains Archival management after unification. Therefore, we drew on the characteristics of Germany's Archival management law and system and studied what implications could be given to our country.
Sung, Kyung Mi;Park, Sun Ah;Oh, Eun Jin;Lee, Seung Min;Lee, Se-Young
Journal of Digital Convergence
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v.16
no.12
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pp.489-503
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2018
The purpose of this study was to explore traumatic experiences and posttraumatic growth of nursing students who were in clinical training. The data were collected from 490 nursing students at four nursing colleges with clinical training experience more than 1 year, from November 20th 2017 to December 20th. Collected data were analyzed through t-test, ANOVA, and $Scheff{\acute{e}}$ test with the SPSS/WIN 25.0 program, and qualitative data were analyzed by content analysis. 26.5% of the subjects had traumatic experiences in their daily life, 61.2% in the clinical practice. Their posttraumatic growth was scored 2.63 out of 5 on average. The contents of traumatic experiences were 'Violence experienced by medical staff','Negative perception of nursing care','Non-Educational Practical Environment' Clinical practice in a harsh environment, Witness of a serious patient, et al. The findings can be used as important basic data for the development of nursing practice education program for encouraging the posttraumatic growth of nursing students.
This study was carried out by using the concentration index calculation method from 1996 to 2016 by using the household trend survey data to confirm the difference of income transfer income and inequality in public transfer income. The main results are as follows. First, the public transfer income concentration index in 1996 was concentrated on the high income group with +0.2774, but since 2009, the concentration index has been negative (-), which has concentrated on the low income group. However, the effect of redistribution of income was small. Second, the average public transfer income of low - income households increased significantly while the number of high income earners decreased. It is gradually improving that public transfer income did not play a role in the improvement of income inequality. Third, public transfer income has been continuously increasing in all income classes, and the rate of increase is low in the low income class and slow in the high income class, so the public transfer income of the low income class is higher than that of the high income class. In sum, the inequality of public transfer income by income class in Korea is gradually improving, but it is not considered to be a level that can improve the inequality between income groups.
Type 2 diabetes mellitus(T2DM) is included in metabolic disorders characterized by hyperglycemia, which causes many complications, and requires long-term treatment resulting in massive medical expenses each year. There have been many studies to solve this problem, but the existing studies have not been accurate by learning and predicting the data at specific time point. Thus, this study proposed a model using RNN to increase the accuracy of prediction of T2DM. This work propose a T2DM prediction model based on Korean Genome and Epidemiology study(Ansan, Anseong Korea). We trained all of the data over time to create prediction model of diabetes. To verify the results of the prediction model, we compared the accuracy with the existing machine learning methods, LR, k-NN, and SVM. Proposed prediction model accuracy was 0.92 and the AUC was 0.92, which were higher than the other. Therefore predicting the onset of T2DM by using the proposed diabetes prediction model in this study, it could lead to healthier lifestyle and hyperglycemic control resulting in lower risk of diabetes by alerted diabetes occurrence.
Fake news is a form of misinformation that has the advantage of rapid spreading of information on media platforms that users interact with, such as social media. There has been a lot of social problems due to the recent increase in fake news. In this paper, we propose a method to detect such false news. Previous research on fake news detection mainly focused on text analysis. This research focuses on a network where social media news spreads, generates qualities with DeepWalk, a network embedding method, and classifies fake news using logistic regression analysis. We conducted an experiment on fake news detection using 211 news on the Internet and 1.2 million news diffusion network data. The results show that the accuracy of false network detection using network embedding is 10.6% higher than that of text analysis. In addition, fake news detection, which combines text analysis and network embedding, does not show an increase in accuracy over network embedding. The results of this study can be effectively applied to the detection of fake news that organizations spread online.
The purpose of this study was to investigate state-anxiety, dyadic adjustment and pregnancy stress in pregnant women and to identify factors influencing pregnancy stress. Data were collected 158 pregnant women. Data were analyzed using t-test, ANOVA, Scheffe's test, Pearson's correlation coefficient, stepwise regression analysis. There was statistically significant difference in state-anxiety on variable such as age. There were statistically significant difference in dyadic adjustment on variables such as education, religion, income. There was not statistically significant difference in pregnancy stress on variables. Pregnancy stress was positively correlated with state-anxiety. Pregnancy stress was negatively correlated with dyadic adjustment. State-anxiety was negatively correlated with dyadic adjustment. Factor influencing pregnancy stress was state-anxiety, which explained 25.1%. Findings provide useful information for further studies in pregnancy stress of pregnant women. Therefore, to reduce pregnancy stress of pregnant women, it is necessary to standardized nursing intervention program.
This paper aimed to grasp what the percentage in the types of news stories on the online broadcast is, which was conducted by analyzing the news stories of 9 broadcasting websites on the Naver newsstand. For the analysis, a total of 270 days' samples were selected, including 30 days per broadcast on 9 broadcasting websites. For a method of analysis, One-way ANOVA was used to examine the difference among broadcasting websites. The analysis was made centering with priorities given to the type of news stories by the composition of language, the type of genre as a standard of stories, and so on. As a result of analysis, all the programs in the off-line broadcast have been produced and transmitted as a video-typed story, but a half of those in on-line broadcast have been made up of the stories composed of photo and text. The online newspaper has been producing a new type of news' story using video-typed story or computer graphic while the online broadcast has actively been utilizing stories composed of photos and text, which are types of newspaper's stories. From above-mentioned results, it can be understood that the boundary among media is getting more and more indistinct on the environment of online media, showing the phenomenon that the type of broadcast's stories is becoming old-fashioned.
With development of big data analysis technology, many studies to find social issues using texts mining techniques have been conducted. In order to derive social issues, previous studies performed in a way that collects a large amount of text data from news or SNS, and then analyzes issues based on text mining techniques such as topic modeling and terms network analysis. Social issues are the results of various social phenomena and factors. However, since previous studies focused on deriving social issues that are results of various causes, there are limitations to revealing the cause of the issues. In order to effectively respond to social issues, it is necessary not only to derive social issues, but also to be able to identify the causes of social issues. In this study, in order to overcome these limitations, we proposed a method of deriving the factors that cause social issues from texts related to social issues based on the theory of part of Korean linguistics. To do this, we collected news data related to social issues for three years from 2017 to 2019 and proposed a methodology to find causes based causal sentences based on text mining techniques.
Lee, Se Hui;Shin, Mi-Rae;Park, Hae-Jin;Roh, Seong-Soo
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.54
no.3
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pp.288-296
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2022
This study aimed to verify the effect of Citrus unshiu peel water extract (CUP) on a mouse model of acute gastritis (AG) induced by HCl/ethanol. Several studies have found that CUP has anti-inflammatory effects. The AG model was induced by oral administration of 150 mM HCl/60% ethanol (550 µL) to all groups except the control group. Also, for drug treatment, sucralfate (10 mg/kg) and CUP (100 or 200 mg/kg) were orally administered for 90 minutes before induction. The effect of CUP treatment was confirmed by gross gastric mucosal damage measurement, and the levels of Glutamic Oxaloacetic Transaminase (GOT), Glutamic Pyruvic Transaminase (GPT), and myeloperoxidase were reduced as well as the levels of oxidative stress biomarkers and their related proteins. In addition, the levels of inflammatory proteins, mediators, and cytokines were significantly downregulated byPI3K/Akt signaling. Taken together, these results show that CUP treatment alleviates AG by regulating PI3K/Akt signaling.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.22
no.1
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pp.43-59
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2022
Electronic public records are classified simultaneously as production, a preservation period is granted, and after a certain period, they are transferred to an archive and preserved. This study intends to find a way to improve the efficiency in classifying transferred records and maintain consistent standards. To this end, the current record classification work process carried out by the National Archives of Korea was analyzed, and problems were identified. As a way to minimize the manual work of record classification by converging the required improvement, the process of identifying outlier candidates based on a list consisting of classified information of the transferred records was proposed and systemized. Furthermore, the proposed outlier discrimination process was applied to the actual records transferred to the National Archives of Korea. The results were standardized and constructed as a training data format that can be used for machine learning in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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