• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제13권1호
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• pp.111-130
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• 2023

There are the national science and technology standard classification system used in Korea, the classification according to the standard classification system for educational organization units, and the Korean standard education classification by the National Statistical Office. It is not suitable for calculation or evaluation, and classification is still mixed depending on the purpose of use. Therefore, in this study, the current status of academic standard classification, issues related to the standard classification system such as research foundation associations and research institutes, and issues related to the academic standard classification through the analysis of existing prior research issues, etc. As a result of the research, first, it is necessary to maintain and strengthen the linkage of the academic classification system, such as maintaining the linkage between the relevant departmental classification systems and strengthening the linkage with the relevant classification system, as a result of analysis of major issues in the academic standard classification system, and the systematic improvement cycle of the revision process and management system and settings are required.

• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.153-171
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• 2007

본 연구는 이용이 매우 활발한 국내 학위논문의 원문 검색 서비스를 개선하기 위한 하나의 방법으로 한국직업능력개발원이 개발한 커리어넷의 학과정보 분류체계를 한국교육학술정보원이 운영하는 RISS에 포함된 학위논문 정보에 적용한 것이다. 연구 결과 커리어넷의 학과정보 분류체계는 최근 3년간 국내에서 생산되거나 이용된 학위논문을 분류하는데 비교적 적합한 것으로 나타났다. 최근 3개년 동안의 학과분류별 논문생산량과 논문이용량을 분석하였으며, 이를 바탕으로 학과분류 적용 가능성을 검토하고 활용방안을 모색하였다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제49권4호
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• pp.477-488
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• 2017

이 연구는 임상병리검사학(또는 임상검사과학, 의학검사과학, 의생명검사과학)에 대한 체계적 인 접근을 하기 위해 임상병리검사학의 정체성과 학문분류체계를 가지고 논의하였다. 임상병리검사학은 한국 연구재단의 학술연구분야분류에 등재되어 있지 않다. 국내에서는 1963년 임상병리검사학과 최초로 신설된 이후 전국에 임상병리검사학과가 52개에 이르고 있다. 학문적 정체성에도 불구하고 제도적으로 임상병리검사학은 전문적 영역을 확보하지 못하고 있는 실정이다. 학술연구분야분류를 보면 물리치료학, 작업치료학, 치위생학은 체계적으로 분류되어 그 학문성을 인정받고 있다. 이 연구는 임상병리검사학의 새로운 학문분류체계이다. 내용 연구는 다음과 같이 요약된다. 임상병리사의 학문은 대분류 의약학, 중분류 임상병리학, 소분류 임상병리검사학에 위치한다. 세분류의 학문용어는 "혈액수혈학, 면역생화학, 미생물기생충학, 유전분자생물학, 조직세포학, 심폐신경생리학"으로 구성한다.

• 한국치위생학회지
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• 제10권1호
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• pp.173-183
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• 2010

Objectives : The purpose of this study was to provide basic materials for defining educational direction of dental hygiene department and establishing the instruction to improve direction consulting and academic effect of dental hygiene department student. Methods : The researcher surveyed the relation among job aptitude, academic ability and academic performance by selecting 131 dental hygiene department students of P university as study targets. Results : For high school classifications, direction searches and academic abilities of dental hygiene department students of P university, it was found that classical high school was 68.7% and vocational high school was 31.3%. For job aptitude, social type was 58.0% and artistic type was 26.0% so they were usual. For academic ability, interpersonal relation($12.78{\pm}1.34$), music/rhythm was($12.32{\pm}1.09$) and natural($12.32{\pm}1.00$) showed high scores in order over the first, the second and the third field and language/vocabulary(22.6%) and music/rhythm(21.6%) was the next. For academic performance depending on high school classification, job aptitude and academic ability, there was a significant difference in high school classification by classical high school($86.55{\pm}8.21$) and vocational high school($85.34{\pm}11.31$)(p<0.05) and there was also a significant difference in job aptitude by social type($85.45{\pm}9.42$) and artistic type($88.41{\pm}6.93$)(p<0.05). In the mutual relation between academic ability and academic performance, the high academic ability score in the first field was led to the high score in the second and the third field, showing significant mutual relation(p<0.00). Conclusions : This research has been accomplished by college students of dental hygeine department, so you have to consider before generalizing these results. Therefore it is required to research more, likewise using a comparison with other students or it should be conducted by general people.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.53-63
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매우 유용하다. 본 논문에서는 국내 과학기술 분야 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보 선별, 데이터 정제와 학과유형 분류 처리 과정을 통해 학과정보 데이터셋을 구축하고 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였다. 또한 학과정보 데이터셋과 국내 학술지 저자소속 정보를 활용하여 컴퓨터 분야의 공저 구성 현황과 네트워크를 분석하였다. 연구결과, 자동분류 모델은 한글 학과정보 기준 98.6% 정확률을 보였으며 컴퓨터 분야 연구자들의 공저 패턴과 기관유형, 지역, 기관, 학과유형 측면별 공저 네트워크의 속성과 중심성이 자세히 파악되고 맵으로 시각화되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.61-77
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• 2017

최근 온라인상에 게시된 학회정보가 급증함으로써 주제에 따른 학회정보의 자동분류는 연구자들에게 효율적인 관련 학회 탐색을 가능하게 한다. 그러나 대부분의 학회 목록 제공 서비스에서는 학회명칭, 날짜, 위치, URL 등의 정보만 제공하기 때문에 학회 주제를 파악할 수 있는 정보는 학회명칭에 국한된다. 따라서 본 연구에서는 URL을 통한 학회 웹사이트의 토픽정보를 추출함으로써 학회정보량의 부족문제를 해결하고, 동시에 양질의 정보로 학습의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 구체적으로는 웹사이트 URL을 통해 수집한 HTML 문서로부터 주요 콘텐츠를 추출하고, 학회명칭과 유사한 토픽 키워드 정보를 선정하여 추가 가중치를 부여한다. 실 데이터를 활용한 실험 결과, 제안된 방법인 추가적인 웹 콘텐츠 정보의 사용은 주제에 따른 학회 분류의 성능을 성공적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 추후 연구에서는 웹 사이트의 구조를 고려한 토픽 정보추출을 통해 분류의 정확성을 더욱 향상시킬 계획이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.8-17
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• 2019

The main purpose of this study isto explore the potential of affective computing (AC) platforms in education through two phases ofresearch: Phase I - platform analysis and Phase II - classification of academic emotions. In Phase I, the results indicate that the existing affective analysis platforms can be largely classified into four types according to the emotion detecting methods: (a) facial expression-based platforms, (b) biometric-based platforms, (c) text/verbal tone-based platforms, and (c) mixed methods platforms. In Phase II, we conducted an in-depth analysis of the emotional experience that a learner encounters in online video-based learning in order to establish the basis for a new classification system of online learner's emotions. Overall, positive emotions were shown more frequently and longer than negative emotions. We categorized positive emotions into three groups based on the facial expression data: (a) confidence; (b) excitement, enjoyment, and pleasure; and (c) aspiration, enthusiasm, and expectation. The same method was used to categorize negative emotions into four groups: (a) fear and anxiety, (b) embarrassment and shame, (c) frustration and alienation, and (d) boredom. Drawn from the results, we proposed a new classification scheme that can be used to measure and analyze how learners in online learning environments experience various positive and negative emotions with the indicators of facial expressions.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.86-94
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• 2019

본 연구는 스마트폰 중독 분류군 별에 따른 중학생이 지각한 부모의 양육태도와 학업스트레스의 차이를 파악하고, 스마트폰 중독 분류군 별에 영향을 미치는 예측요인을 분석하기 위해 실시된 조사연구이다. 수집된 358명의 자료를 SPSS 18로 기술통계, ${\chi}^2$ test, t-test 및 단계적 다중회귀분석을 실시하였다. 스마트폰 중독 위험자군은 97명(27.0%), 일반 사용자군은 261명(72.9%) 이었다. 스마트폰 중독 위험자군이 일반 사용자군에 비해 부모양육태도를 부정적으로 지각하고 있으며, 학업스트레스 정도는 더욱 높았다. 스마트폰 중독 분류군 별에 따른 예측요인으로는 스마트폰 중독 위험자인 경우에는 매일 스마트폰 사용시간(${\beta}=.29.4$)이, 일반 사용자군은 학업스트레스(${\beta}=.298$)가 가장 강력한 예측요인 이었다. 따라서 스마트폰 중독 분류군 별에 맞는 스마트폰 중독 예방 및 관리 프로그램이 마련된다면, 보다 효과적으로 스마트폰 중독 정도를 감소시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.350-358
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• 2021

In modern years, the performance of the students is analysed with lot of difficulties, which is a very important problem in all the academic institutions. The main idea of this paper is to analyze and evaluate the academic performance of the college students with bipolar disorder by applying data mining classification algorithms using Jupiter Notebook, python tool. This tool has been generally used as a decision-making tool in terms of academic performance of the students. The various classifiers could be logistic regression, random forest classifier gini, random forest classifier entropy, decision tree classifier, K-Neighbours classifier, Ada Boost classifier, Extra Tree Classifier, GaussianNB, BernoulliNB are used. The results of such classification model deals with 13 measures like Accuracy, Precision, Recall, F1 Measure, Sensitivity, Specificity, R Squared, Mean Absolute Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, TPR, TNR, FPR and FNR. Therefore, conclusion could be reached that the Decision Tree Classifier is better than that of different algorithms.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제2권1호
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• pp.51-65
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• 2012

While science and technology information service portals and heterogeneous databases produced in Korea and other countries are integrated, methods of connecting the unique classification systems applied to each database have been studied. Results of technologists' research, such as, journal articles, patent specifications, and research reports, are organically related to each other. In this case, if the most basic and meaningful classification systems are not connected, it is difficult to achieve interoperability of the information and thus not easy to implement meaningful science technology information services through information convergence. This study aims to address the aforementioned issue by analyzing mapping systems between classification systems in order to design a structure to connect a variety of classification systems used in the academic information database of the Korea Institute of Science and Technology Information, which provides science and technology information portal service. This study also aims to design a mapping system for the classification systems to be applied to actual science and technology information services and information management systems.