Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.2
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pp.1-11
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2009
This study presents HCWS algorithm for researcher grouping on a weighted researcher network. The weights represent intensity of connections among researchers based on the number of co-authors and the number of co-authored research papers. To confirm the validity of the proposed technique, this study conducted an experimentation on about 80 research papers. As a consequence, it is proved that HCWS algorithm is able to bring about more realistic clustering compared with HCS algorithm which presents semantic relations among researchers in simple connections. In addition, it is found that HCWS algorithm can address the problems of existing HCS algorithm; researchers are disconnected since their connections are classified as weak even though they are strong, and vise versa. The technique described in this research paper can be applied to efficiently establish social networks of researchers considering relations such as collaboration histories among researchers or to create communities of researchers.
We have conducted a verification test of correlation between bird community indices and bird sound recording results in order to use the equipment which deals with the automatic sound collecting system, the song meter. The study areas include four sites which are Gombaeryoung and Zochimryoung in Jeombongsan Mountain and Jookryoung and Gochiryoung in Sobaeksan National Park. We collected the bird sound data five times using a sound recorder and field survey results in the same place of the study site. As a result of the sound recording from the field survey, the species recorded by three researchers of sound analyst include common resident species or species which have a relatively conspicuous call and song. On the contrary, the species recorded by only one researcher are a relatively rare or inconspicuous species or was familiar with the personal experiences of each researcher. The number of species recorded by only one researcher totaled fourteen species (36.8 %), and that of two researchers totaled twelve species (31.6 %), and that of three researchers totaled twelve species (31.6 %). The correlations of the number of species among three researchers was not significant in some results, but the sum or maximum count of the number of species was useful to estimate a significant correlation between the result of researchers and the indices of field surveys. As a result of correlation analysis by using sound recordings, the maximum number of species among the three researchers significantly correlated with the number of species, the species diversity index and the species abundance index in the field survey at the same site, however it did not correlate with the number of individuals and species evenness index. As a result of sound analysis collected from the stationary sound recording system; song meter, the number of frequencies in bird songs and calls correlated with the number of species in the field survey at the same site. The number of calls and songs decreased as time went by. Finally, we could test the active time range and change the activity strength by using a sound recording system. In particular, that sound recording system is able to collect data in same time and site, so it is expected so that the equipment not only replenish a shortage of researchers and survey periods in field research in a short term monitoring survey, but also be able to acquire statistical objectivity.
Scientometrics means the metrics of science, and it plays a role in the measurement of scientists' activities by using research results like papers. Objective numerical values or indicators obtained by scientometric analysis may make a significant contribution to correct evaluation by excluding political or relationship bias or revealing significant researchers or their research fields that have been assessed relatively lower for their performance. In the period when the scale of technology was relatively large, such as for the development of heavy chemistry, it was possible to make a not-bad selection by an assessment made only with the intuition of the assessor. However, it is nearly impossible for experts with a narrow knowledge in a field to judge the direction of change correctly as the current science technology changes rapidly and tremendously. Even in an assessment of research performance of researchers or research institutions, only some notable researchers are able to attract attention owing to the Metthew effect, and the majority who have accumulated research results in depth are not able to receive reasonable research funding. Therefore, it might be natural that there is a growing need for assessment using scientometrics. The purpose of this research is to suggest some applicable scientometric techniques for an assessment of research performance to science and technology researchers and policy planners. In order to accomplish this, we used a frequency analysis of papers and its citations to assess the research performance of researchers, institutions, and countries for OLED technology as a case study. Furthermore, we position detailed technologies for OLED technology as arriving, growing, maturing, and declining technology by utilizing several network analysis techniques, make groups with researchers and institutions of same research interest. And we review the current international joint research of Korea, China, and Japan, who are in a competitive relationship. Also, at the end of each analysis result, we describe what kind of assessment should be available to Korean policy planners and research managers for such scientometric analysis results.
Kim, Young-Uk;Kim, Seung-Ho;Jin, Hoon;Park, Young-Kyu;Ji, Mi-Hyun;Kim, Young-Joo
Genomics & Informatics
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v.6
no.2
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pp.91-94
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2008
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are the most abundant form of human genetic variation and are a resource for mapping complex genetic traits. A genome is covered by millions of these markers, and researchers are able to compare which SNPs predominate in people who have a certain disease. The International HapMap Project, launched in October, 2002, motivated us to start the Korean HapMap Project in order to support Korean HapMap infrastructure development and to accelerate the finding of genes that affect health, disease, and individual responses to medications and environmental factors. A Korean SNP and haplotype database system was developed through the Korean HapMap Project to provide Korean researchers with useful data-mining information about disease-associated biomarkers for studies on complex diseases, such as diabetes, cancer, and stroke. Also, we have developed a series of software programs for association studies as well as the comparison and analysis of Korean HapMap data with other populations, such as European, Chinese, Japanese, and African populations. The developed software includes HapMapSNPAnalyzer, SNPflank, HWE Test, FESD, D2GSNP, SNP@Domain, KMSD, KFOD, KFRG, and SNP@WEB. We developed a disease-related SNP retrieval system, in which OMIM, GeneCards, and MeSH information were integrated and analyzed for medical research scientists. The kHapMap Browser system that we developed and integrated provides haplotype retrieval and comparative study tools of human ethnicities for comprehensive disease association studies (http://www.khapmap.org). It is expected that researchers may be able to retrieve useful information from the kHapMap Browser to find useful biomarkers and genes in complex disease association studies and use these biomarkers and genes to study and develop new drugs for personalized medicine.
Researchers cannot avoid missing data in collecting data, because some respondents arbitrarily or non-arbitrarily do not answer questions in studies and experiments. Missing data not only increase and distort standard deviations, but also impair the convenience of estimating parameters and the reliability of research results. Despite widespread use of hot deck, researchers have not been interested in it, since it handles missing data in ambiguous ways. Hot deck can be complemented using K-nn, a method of machine learning, which can organize donor groups closest to properties of missing data. Interested in the role of k-nn, this study was conducted to impute missing data based on the hot deck method using k-nn. After setting up imputation of missing data based on hot deck using k-nn as a study objective, deletion of listwise, mean, mode, linear regression, and svm imputation were compared and verified regarding nominal and ratio data types and then, data closest to original values were obtained reasonably. Simulations using different neighboring numbers and the distance measuring method were carried out and better performance of k-nn was accomplished. In this study, imputation of hot deck was re-discovered which has failed to attract the attention of researchers. As a result, this study shall be able to help select non-parametric methods which are less likely to be affected by the structure of missing data and its causes.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.214-217
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1996
Early decision support systems (DSS) were the "passive" decision support systems in the sense that the systems only able to do what the users explicitly direct them to do. But some researchers such as Raghav Rao et al. [51 showed architectures to suggest general idea of the innovative DSS systems which offer active form of decision support, say, "active Intelligent Decision Support Systems(active IDSS)". The system can perform not only what the users want to do but some voluntary (or involuntary) intelligent works. This paper presents the issues in the design of the active IDSS in the domain of investment evaluation, a domain area where few researchers have suggested frameworks or architectures to discriminate good investment from bad one. We propose a new paradigm, by utilizing historical investment results using neural network and Multivariate Discriminant Analysis(MDA), to identify goodness of investment. A new active IDSS architecture which consists of neural network, expert system and three components of the traditional passive DSS is suggested with some scenario based results.nario based results.
Researchers have been perplexed by the issue of unit nonresponse since the beginning of practicing survey research and have been attentive to the causes that lead to the occurrence of unit nonresponse as well as the impact of unit nonresponse. However, because researchers have little to no information regarding unit nonrespondents, it is unlikely that they are able to examine the differences between participants and nonrespondents to estimate the loss of representativeness in the final sample compared with the target population. Therefore, the lack of information regarding the absentees complicates addressing the unit nonresponse bias in a satisfactory manner. Therefore, the purpose of this study was to determine the demographic characteristics and political attitudes of nonrespondents by relying on information provided by their spouses, which was obtained through a telephone survey conducted in Taiwan. It is found that demographic variables as well as political attitudes are related to the likelihood of an individual becoming a unit nonrespondent in telephone surveys.
Jonban, Mansour Selseleh;Akbarimajd, Adel;Hassanpour, Mohammad
Advances in robotics research
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v.2
no.3
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pp.247-257
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2018
Various studies have been performed to coordinate robots in transporting objects and different artificial intelligence algorithms have been considered in this field. In this paper, we investigate and solve Multi-Robot Transportation problem by using a combined auction algorithm. In this algorithm each robot, as an agent, can perform the auction and allocate tasks. This agent tries to clear the auction by studying different states to increase payoff function. The algorithm presented in this paper has been applied to a multi-robot system where robots are responsible for transporting objects. Using this algorithm, robots are able to improve their actions and decisions. To show the excellence of the proposed algorithm, its performance is compared with three heuristic algorithms by statistical simulation approach.
The Amundsen Sea in West Antarctica is one of the most affected regions by climate change, but it is one of the least studied realms due to difficulties in access. Korea Polar Research Institute (KOPRI) launched a research project in the Amundsen Sea in 2010 using the icebreaker research vessel (IBRV) Araon and has been conducting various research initiatives. In this paper, previous researches derived from the Amundsen Sea Embayment by Korean researchers are introduced. Through previous studies, researchers have been able to interpret the environmental and biogeochemical changes according to the inflow Circumpolar Deep Water (CDW) and provide information for climate models. In particular, researches using radiocarbon isotopes (14C) were introduced to understand the physical and biogeochemical mechanisms of the carbon cycle in the Amundsen Sea. Opportunely, with the construction of a second icebreaker research vessel, the direction for systematic and long-term polar data acquisition can be presented.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.6
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pp.972-981
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1990
Many researchers have been interested in whether complex computational problems can be solved by the neural net or not. Especially, problems of early vision are integrated by Tikhonov's regularization theory. Regularization technique can be realized in resistive net. In this paper, we suggest the resistive net with upper and lower thresholder to be able to compute shape from shading and to solve its discontinuous problem. We simulate three algorithms-Horn's algorithm, resistive net and up-low thrwsholding net -with respect to three cases-fully boundary, boundary losing partly and noisy image. As being able to cope with crease and discontinuous parts, we get the good 3D shape from shading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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