Other-regarding preferences (such as trust, reciprocity and altruism) between companies, between consumers and retailers, and between employers and employees are integral elements in determining economic performance. Social trust which is a core element of social capital, especially, is known to reduce transaction costs, help solve collective action problems, and contribute to economic, social, and political development. Therefore, social trust has been given a great deal of attention across an array of academic disciplines for its role in promoting cooperation among individuals and groups, and for its positive influence on economic performance. Most studies describe Korea as a low-trust society than Japan or China. To identify the causes of social trust, this paper focuses on differences of social values (perception on competition and wealth accumulation) in 4 countries (Japan, China, Korea, and United States). Based on World Values Survey data, this paper analyzes effects of the social values on social trust. Social trust was measured by degree to which a respondent thinks that most people can be trusted. Perception on competition was measured by the degree to which a respondent thinks that competition is harmful, and perception on wealth accumulation was done by the degree to which a respondent thinks that wealth can grow so there is enough for everyone. The results showed that social trust was affected by perception on competition and wealth accumulation. A respondent showed higher level of social trust when he (or she) perceived positively competition and wealth accumulation. For enhancing social trust in a country, it is not easy to reduce income inequality and corruption which were reported as causes of social trust by previous studies. Compared to them, social values can be changed more easily by various concrete measures like education and mass-media. Differently from previous studies this paper stresses the concrete measures to enhance social trust in a country.
The rapid development of science & technology and the globalization of society have accelerated the fractionation and specialization of academic disciplines. Accordingly, Korean colleges and universities are continually dropping antiquated courses to make room for new courses that better meet societal demands. With emphasis placed on providing students with a broader range of choices in terms of course selection, compulsory courses have given way to elective courses. On average, 4 year institutions of higher learning in Korea currently offer somewhere in the neighborhood of 1,000 different courses yearly. The classification of an ever growing list of courses offered and the practical use of such data would not be possible without the aid of computers. For example, if we were able to show the pre/post requisite relationship among various courses as well as the commonalities in substance among courses, such data generated regarding the interrelationship of different courses would undoubtedly greatly benefit the students, as well as the professors, during course registration. Furthermore, the GT system's relatively simple approach to course classification and coding will obviate the need for the development of a more complicated keyword based search engine, and hopefully contribute to the standardization of the course coding scheme in the future..Therefore, as a sample case project, this study will use GT to classify and code all courses offered at the College of Engineering of K University, thereby developing a system that will facilitate the scanning of relevant courses.
'과학기술학'과 '과학, 기술, 사회'의 두 가지로 번역되는 STS는 최근 국내외에서 과학 기술철학, 과학기술역사학, 과학기술사회학, 과학기술정책학 등의 여러 분과 학문의 연합체로서가 아니라 나름대로의 학문적 정체성을 가진 독자적인 연구분야로 자리잡아 가고 있다. 본 논문은 이런 상황에서 과학철학이 과학기술학으로 이해된 STS에서 이루어지는 다양한 형태의 학제간 연구에 기여할 수 있는 방식을 모색한다. 이를 위해 우선 과학기술학 연구는 학제간 연구가 이루어지는 구체적인 양식에 따라 분과 통합적 지적 협력인 간학문적 연구와 주제중심적 지적 협력인 다학문적 연구로 나뉘어 질 수 있음을 지적한다. 그 후 구체적인 예를 통해 과학철학이 이 두 분야 모두에 생산적으로 참여할 수 있음을 보인다.
본고는 영국의 미술, 건축, 사회개혁, 자연 환경의 보존 등 사회의 다양한 분야에 깊은 영향력을 남긴 존 러스킨(1819-1900)의 자연 연구의 내용과 그 역사적 의의를 찾고자 한다. 러스킨의 자연 연구는 어느 특정한 학제에 갇히지 않으며 인간, 문화, 사회의 광범위한 맥락을 포착해 내려 한 그의 시도가 지니는 함의를 총체적으로 이해할 수 있게 해주는 열쇠가 될 것이기 때문이다. 러스킨에게 '자연'은 어떤 구성적 규칙들을 생산하며 인간과 비인간 존재의 모든 측면들을 지배하는 '체계'로서 규정된다. 그 체계는 내부에서의 상호작용과 프로세스를 통해 조화의 상태를 이루고자 하는 생태적 속성을 지닌다. 이러한 자연의 유기적 특질은 러스킨의 연구에서 하나의 '은유'로서 작동한다. 그러므로 러스킨의 자연 연구는 그의 광대한 정신세계를 이루는 여러 요소들을 서로 연결하여 통일성을 형성하는 데 필요한 개념적 기초를 이루었다고 말할 수 있다.
소비자 연구는 매우 다양한 방법론을 적용하는 분야로서 이론정립이나 실증분석에 대한 접근방식의 차이에 따라 positivism과 relativism에 근거한 연구로 분류할 수 있다. 객관적 현실(objective reality)의 존재여부, 실증자료의 객관성, 연구 결과의 일반화 가능성 등에 대한 가정이 서로 다른 이유로, positivism이나 relativism을 연구방법론으로 수용한 학자들 간의 긴장이 각자의 연구를 dog food managerialism (positivism에 대하여), weird science (relativism에 대하여)라는 수식어를 사용하며 비난하는 경우까지 있었다. 이 연구의 목적은 positivism과 relativism에 근거한 연구방법론의 차이를 살펴보고 절충주의의 가능성을 모색하는 것이다. 그러나 Kuhn (1970)이 지적했듯이, philosophy of science의 선택은 궁극적으로 개인적이고, 주관적인 것이기 때문에, 절충주의의 가능성을 제시하기보다는 연구주제의 선택이나 방법론에 있어서 positivism과 relativism이 상호 보완할 수 있는 부분을 제안하였다.
최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.
듀이십진분류법(DDC)은 문헌분류체계로 도서관에서 뿐만 아니라 인터넷자원을 분류하는 기반으로 사용되고 있는데, 이는 DDC가 주기적이며 지속적인 용어 확장을 통해 최신성과 실용성을 유지하기 때문이다. 반면, 한국십진분류법(KDC)은 비정기적인 개정 주기로, 용어의 최신성과 실용성이 떨어진다. KDC가 도서관뿐만 아니라 인터넷자원 분류에도 활용 가능하기 위해서는 실용적인 분류 항목명이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 인터넷 자원의 디렉토리 분류체계와 KDC에서 사용하고 있는 분류항목명을 비교 분석하고 KDC에 추가할만한 분류항목명을 확장 제안하였다. 네이버, 야후, 교보문고, 아마존의 디렉토리 분류체계에서 음식문화 분야의 용어를 분석하였으며, 다른 분류체계를 참조하여 KDC로의 적용 방안을 제안하였다. KDC에 추가적인 분류항목명이 필요한 분야는 식품위생, 음료기술, 식품공학, 식품과 음료, 식사 및 식탁차림, 주방, 식당 공간이었으며 부족한 항목명은 음식 관련 용어 및 한식 관련 요리명이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 KDC의 부족한 항목명과 적용방안을 제시함으로써 KDC가 도서관과 인터넷자원 분류에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.
한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.16-21
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2004
In recent years, the importance of geospatial data have been emphasized not only for the national GIS programs and but also in the value added commercial and industry markets. There is no doubt that GIS, GPS, aerial and satellite imagery data were provided powerful tools to support national information infrastructure for geospatial database. While great emphasis has been laid on the geospatial data, there has been little analysis or evaluation of how to maximize the benefits of using these information sources. Also, with the proliferation of geographic data and information sources such as satellite imagery, digital aerial photography, digital topographic and vector data, there is a great need to inform professionals from all disciplines as to the benefits of these information sources and how to best put them to use within any given application. From the first publication of KSGPC(Korean Society of Geodesy, Photogrammetry and Cartography) papers in 1981, our objective was, and is, to help develop the wider spectrum of GIS in the academy and industry by exposing new users to the benefits of GIS, remote sensing, mapping, GPS and photogrammetry. In this presentation, we will introduce KSGPC works and will evaluate GIS-related governmental policies and programs in Korea for the past and the future to present different status between Korea and Russia. It is now important to investigate lessons learnt from two countries' experiences and developed an empirical framework to combine outcomes from GIS-related researches in Korea and Russia. This may enable GIS professionals to gain a wider range of experiences in the international context, and consequently, help them to develop new markets for GIS. Therefore, we arranged the possible action items and interesting points to corporate and to promote the academic growth in the practice of GIS.
Mackenzie, Ethan L.;Larson, Jeffrey D.;Poore, Samuel O.
Archives of Plastic Surgery
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제48권6호
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pp.651-659
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2021
Background Many surgical specialties have had pioneering influences from plastic surgeons. However, many of these areas of practice have evolved to include surgeons from diverse training backgrounds. This raises the question as to whether the prominence of other specialties in clinical practice translates to greater research productivity in these areas. The objective of this paper is to investigate the publication volumes of plastic surgeons in selected areas of practice compared to surgeons from other disciplines. Methods PubMed was used to examine publication trends in areas associated with plastic surgery. Searches for the following topics were performed: head and neck reconstruction, hand surgery, breast reconstruction, ventral hernia repair, abdominal component separation, brachial plexus injury, craniofacial surgery, and aesthetic surgery. Affiliation tags were used to examine contributions from nine specialties. Web of Science was used to identify the top cited articles for the last 10 years in each area. Results Articles by non-plastic surgeons comprise the majority of the literature for all areas of practice studied except for breast reconstruction and aesthetic surgery. Despite this, plastic surgeons contributed the greatest number of top cited articles over the last 10 years for five of the areas of practice. Conclusions While plastic surgeons do not contribute the greatest proportion of articles published each year in several of the selected areas of practice, they do publish a larger number of articles that are the most cited. Plastic surgeons remain the dominant academic force in terms of volume and citations for both breast and aesthetic surgery.
Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on smart factories by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on smart factories. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "SMART FACTORY" and "Smart Factory" as search terms, and the titles and Korean abstracts were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, 739 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; Smart factory research slowed down from 2005 to 2014, but until 2019, research increased rapidly. According to the analysis by fields, smart factories were studied in the order of engineering, social science, and complex science. There were many 'engineering' fields in the early stages of smart factories, and research was expanded to 'social science'. In particular, since 2015, it has been studied in various disciplines such as 'complex studies'. Overall, in keyword analysis, the keywords such as 'technology', 'data', and 'analysis' are most likely to appear, and it was analyzed that there were some differences by fields and years. Conclusion: Government support and expert support for smart factories should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to smart factories. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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