Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.3
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pp.97-117
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2023
The purpose of this study is to suggest a mid- to long-term expansion plan to resolve the blind spot and alleviate the imbalance of public library services in Daegu City. The research methods for this purpose included literature review, related laws and statistical data analysis, case study, and opinion survey. As a result, the first service area was set as a total of 14 areas based on administrative districts(Jung-gu, Seo-gu, Nam-gu, and Dalseong-gun each have one, Dong-gu and Buk-gu each have two, and Suseong-gu and Dalseo-gu have three each). Second, the expansion scenario for public libraries in Daegu City was proposed to add 26 libraries by the final target year (2032) based on the trend of national library growth over the past 13 years (2008-2020) and the forecast for the next 10 years (2023-2032). Third, the construction scenarios for each basic local government, excluding the Daegu representative library, are as follows: One library each in Jung-gu, Seo-gu, and Nam-gu; two libraries in Suseong-gu; three libraries in Dalseong-gun; four libraries in Dong-gu; and seven libraries each in Buk-gu and Dalseo-gu. In terms of floor area, it is proposed to add a total of 17 branch libraries with a minimum legal standard of 330-2,499㎡, four central libraries with 2,500-4,999㎡ each, and four central libraries with 5,000-9,999㎡ each. On the premise of these conditions, Daegu City and public libraries should focus on creating an inclusive and open community space, creating a digital platform, strengthening the library operation and cooperation system centered on Daegu representative library, developing collections and specializing services for local hub libraries, enhancing various knowledge information and program services, managing key library indicators and improving social contribution.
Despite the growing importance of video-based social media content, such as vlogs, as a marketing tool in the travel industry, there is limited research on the characteristics that enhance engagement among potential travelers. This study explores the influence of emotional valence in YouTube travel content on viewer engagement, specifically likes and comments. We analyzed 4,619 travel-related YouTube videos from eight popular tourist cities. Using negative binomial regression analysis, we found that both positive and negative emotions significantly influence the number of likes received. Videos with higher positive emotions as well as negative emotions receive more likes. However, when it comes to the number of comments, only negative emotions showed a significant positive influence, while positive emotions had no significant impact. These findings offer valuable insights for marketers seeking to optimize engagement strategies on YouTube, considering the unique nature of travel products. Further research into the effects of specific emotions on engagement is warranted to improve marketing strategies. This study highlights the powerful impact of emotions on viewer engagement in the context of social media, particularly on YouTube.
In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.
Yeong-Hyun Lim ;Hak-Jong, Joo ;Tae-Kyung Kim ;Kyung-Min Seo
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.32
no.3
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pp.93-108
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2023
In manufacturing productivity analysis, understanding the intricate interplay among factors like facility performance, layout design, and workforce allocation within the production line is imperative. This paper introduces a simulation-based methodology tailored to food manufacturing, progressively expanding scenarios to analyze production enhancement. The target system is a food processing plant, encompassing production processes, including warehousing, processing, subdivision, packaging, inspection, loading, and storage. First, we analyze the target system and design a simulation model according to the actual layout arrangement of equipment and workers. Then, we validate the developed model reflecting the real data obtained from the target system, such as the workers' working time and the equipment's processing time. The proposed model aims to identify optimal factor values for productivity gains through incremental scenario comparisons. To this end, three stages of simulation experiments were conducted by extending the equipment and worker models of the subdivision and packaging processes. The simulation experiments have shown that productivity depends on the placement of skilled workers and the performance of the packaging machine. The proposed method in this study will offer combinations of factors for the specific production requirements and support optimal decision-making in the real-world field.
This study explores recent research trends and potential applications of ultrasound optical imaging-based multimodal technology. Ultrasound imaging has been widely utilized in medical diagnostics due to its real-time capability and relative safety. However, the drawback of low resolution in ultrasound imaging has prompted active research on multimodal imaging techniques that combine ultrasound with other imaging modalities to enhance diagnostic accuracy. In particular, ultrasound optical imaging-based multimodal technology enables the utilization of each modality's advantages while compensating for their limitations, offering a means to improve the accuracy of the diagnosis. Various forms of multimodal imaging techniques have been proposed, including the fusion of optical coherence tomography, photoacoustic, fluorescence, fluorescence lifetime, and spectral technology with ultrasound. This study investigates recent research trends in ultrasound optical imaging-based multimodal technology, and its potential applications are demonstrated in the biomedical field. The ultrasound optical imaging-based multimodal technology provides insights into the progress of integrating ultrasound and optical technologies, laying the foundation for novel approaches to enhance diagnostic accuracy in the biomedical domain.
In a business context, ESG is defined as the use of environmental, social, and governance factors to assess a firm's progress in terms of sustainability. Social media has enabled the public to actively share firms' good and/or bad deeds, increasing public interest in ESG management. Therefore, this study aimed to investigate the association of firm performances with the respective sentiments towards each of environmental, social, and governance activities, as well as comprehensive ESG sentiments, which encompass all environmental, social, and governance sentiments. This study used panel regression models to examine the relationship between social media ESG sentiment and the Return on Assets (ROA) and Return on Equity (ROE) of 143 companies listed on the KOSPI 200. We collected data from 2018 to 2021, including sentiment data from a variety of social media channels, such as online communities, Instagram, blogs, Twitter, and other news. The results indicated that firm performance is significantly related to respective ESG and comprehensive ESG sentiments. This study has several implications. By using data from various social media channels, it presents an unbiased view of public ESG sentiment, rather than relying on ESG ratings, which may be influenced by rating agencies. Furthermore, the findings can be used to help firms determine the direction of their ESG management. Therefore, this study provides theoretical and practical insights for researchers and firms interested in ESG management.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.34
no.3
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pp.135-161
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2023
This study analyzed the research trends of COVID-19 research papers published in medical journals of Korea. Data were collected from 25 MEDLINE journals in 'Medicine and Pharmacy' studies and a total of 800 were selected. As a result of the study, authors from domestic affiliations made up 76.96% of the total, and the proportion of authors from foreign institutions decreased without significant change. The authors' majors were 'Internal Medicine' (32.85%), 'Preventive Medicine/Occupational and Environmental Medicine' (16.23%), 'Radiology' (5.74%), and 'Pediatrics' (5.50%), and 435 (54.38%) papers were collaborative research. As for author keywords, 'COVID19' (674), 'SARSCoV2' (245), 'Coronavirus' (81), and 'Vaccine' (80) were derived as top keywords. There were six words that appeared throughout the entire period: 'COVID19,' 'SARSCoV2,' 'Coronavirus,' 'Korea,' 'Pandemic,' and 'Mortality.' Co-occurrence network analysis was conducted on MeSH terms and author keywords, and common keywords such as 'covid-19,' 'sars-cov-2,' and 'public health' were derived. In topic modeling, five topics were identified, including 'Vaccination,' 'COVID-19 outbreak status,' 'Omicron variant,' 'Mental health, control measures,' and 'Transmission and control in Korea.' Through this study, it was possible to identify the research areas and major keywords by year of COVID-19 research papers published during the 'Public Health Emergency of International Concern (PHEIC).'
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.371-380
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2023
Relation extraction is to extract relationships between named entities from text. Traditionally, relation extraction methods only extract relations between predetermined subject and object entities. However, in end-to-end relation extraction, all possible relations must be extracted by considering the positions of the subject and object for each pair of entities, and so this method uses time and resources inefficiently. To alleviate this problem, this paper proposes a method that sets directions based on the positions of the subject and object, and extracts relations according to the directions. The proposed method utilizes existing relation extraction data to generate direction labels indicating the direction in which the subject points to the object in the sentence, adds entity position tokens and entity type to sentences to predict the directions using a pre-trained language model (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base), and generates representations of subject and object entities through probabilistic crossover operation. Then, we make use of these representations to extract relations. Experimental results show that the proposed model performs about 3 ~ 4%p better than a method for predicting integrated labels. In addition, when learning Korean and English data using the proposed model, the performance was 1.7%p higher in English than in Korean due to the number of data and language disorder and the values of the parameters that produce the best performance were different. By excluding the number of directional cases, the proposed model can reduce the waste of resources in end-to-end relation extraction.
Hey Kyoung Kim;Jiye Park;Eunji Kang;Sunghyun Lee;Sunghyun Min;Jiyoon Lee;Jihyun Jung;Hyunseo Jung;So Young Lee
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.3
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pp.521-533
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2023
The purpose of this study was to investigate the effect on the clinical competence by the face-to-face, non-face-to-face clinical practice stress and the stress coping. A survey was conducted among nursing students of university in Seoul and Chungcheong City from June 10 to July 10, 2021. 201 copies were included in the final data analysis, Pearson's correlation coefficient and hierarchical regressions was used. As a result, in the first stage, nursing students grades, major satisfaction, and face-to-face practice satisfaction explained 19.4% of their clinical performance ability, in the second step, stress coping was added to increase explanatory power by 19.6% allowing a total of 39.0% of randomness to be explained. Therefore, this study could be used as a basic data for the counseling, development, and education programs for stress coping to increase clinical competence.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.3
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pp.412-424
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2023
The purpose of this study is to analyze how independent variables such as instructors' willingness to innovate, subjective norms, and self-efficacy affect technology acceptance intention through parameters such as ease of use and usefulness, and in what ways, and to suggest ways to revitalize new technology-related education in the beauty field. The results of the analysis of beauty major instructors' intention to adopt digital new technologies showed that innovation intention, subjective norms, and self-efficacy toward new technologies have a defining influence on the parameters of ease and usefulness. These results can be interpreted as a strong recognition of the need to apply new technologies in the beauty field and the need to improve the curriculum for this purpose, but the instructors' own fear of applying new technologies makes it difficult to apply new curriculum in reality. Therefore, the development of teaching materials related to digital technology education that can be easily understood by beauty instructors should be prioritized, and the development and use of related education programs should be expanded. In addition, we are confident that close collaboration with digital new technology and IT-related departments to understand the education of beauty majors and mutual research to develop education programs will help to develop digital new technology education programs tailored to the beauty field.
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