We selected core documents from enormous number of documents by analyzing citation relation of papers or patents including direct citation and indirect citation. Then we tried to creat the technology evolution path from citation network tree. By applying the method to the patent DB of OLED (Organic Light Emitting Diode), we obtained genealogical citation network of core patents of OLED. We analyzed how the one of OLED technology was transferred to the semiconductor related technology and we named the process of transition as 'technology evolution path' of OLED technology. And we also analyzed the genealogical citation network of papers on graphene. From the analysis, we found that the weight count method including indirect citation was better in evaluating the value of technology of a paper than the times cited method.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.4
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pp.77-100
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2019
This study aims to analyze and compare centrality and brokerage measures of journal citation network focusing on textmining research. The analytic sample was 193 academic articles collected from 136 KCI journals published in 2018. The journal citation network was constructed based on citation relations. The characteristics, centralities, and brokerages of network was analyzed. The journal citation network consisted 136 nodes and 413 links with directed and weight. According to the five types of centrality(out-degree, in-degree, out-closeness, in-closeness, betweenness), journals of social sciences, engineering, and interdisciplinary research showed higher centrality. Social sciences, engineering and interdisciplinary research journals also showed higher brokerages as a result of brokerage analysis which identify five types of brokerage roles(coordinator, gatekeeper, representative, consultant, liaison). The centralities and brokerages of journals are positively correlated. This study suggested how to construct journal citation network from the articles focusing on certain topics. This was meaningful study in terms of conducting brokerage analysis and comparing it with centrality in the journal citation network.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.1
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pp.72-78
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2017
Prior art search is a core process of technology management performed by inventors and applicants, patent examiners, and employees in the patent industry. As a result of insufficient academic research on a systematic prior art search methodology, the process has been often carried out depending on the subjective judgment of researchers. Previous studies on exploring prior arts based on semantics have also have the risk of underestimating the similarity of major prior arts due to the nature of patent documents where the same technical ideas are expressed in various terms. In this study, we propose an effective prior art search methodology based on hierarchical citation analysis, which provides a clear criterion for selecting core prior arts by calculating weights according to the relative importance of the collected patents. In order to verify the feasibility of the proposed methodology, a case study was conducted to explore the core prior art of one patent in the display field. As a result, 10 core prior art candidates were selected out of the 206 precedent patents.
Purpose The development of the network and mobile industries has induced companies to invest in information systems, leading a new industrial revolution. The Journal of Information Systems, which developed the information system field into a theoretical and practical study in the 1990s, retains a 30-year history of information systems. This study aims to identify academic values and research trends of JIS by analyzing the trends. Design/methodology/approach This study aims to analyze the trend of JIS by compounding various methods, named as TLS mining analysis. TLS mining analysis consists of a series of analysis including Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) weight model, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling, and a text mining with Semantic Network Analysis. Firstly, keywords are extracted from the research data using the TF-IDF weight model, and after that, topic modeling is performed using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify issue keywords. Findings The current study used the summery service of the published research paper provided by Korea Citation Index to analyze JIS. 714 papers that were published from 2002 to 2012 were divided into two periods: 2002-2011 and 2012-2021. In the first period (2002-2011), the research trend in the information system field had focused on E-business strategies as most of the companies adopted online business models. In the second period (2012-2021), data-based information technology and new industrial revolution technologies such as artificial intelligence, SNS, and mobile had been the main research issues in the information system field. In addition, keywords for improving the JIS citation index were presented.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.706-710
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2006
Recently, several studies have been carried on knowledge flow of science, technology, industry to establish STI policy. Still it is lack of studies on relationship of science-industry although there have been studied only in aspect of science-technology relationship or technology-industry relationship. This paper's purpose is to propose method to measure knowledge flow among science, technology, and industry by means of patent citation. After gathering knowledge flow data between science and technology through mapping citing patent and cited paper, it gets knowledge flows data between technology-industry by using OTC (OECD Technology Concordance), technology-industry mapping program. Basd on 2 types of knowledge flow data, it propose method to examine knowledge flow from science to industry by applying overlap function is a network link weight function.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.10
no.4
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pp.29-46
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2020
The paper describes the quantitative and qualitative dimensions of artificial neural networks (ANN) in India in the global context. The study is based on research publications data (8260) as covered in the Scopus database during 1999-2018. ANN research in India registered 24.52% growth, averaged 11.95 citations per paper, and contributed 9.77% share to the global ANN research. ANN research is skewed as the top 10 countries account for 75.15% of global output. India ranks as the third most productive country in the world. The distribution of research by type of ANN networks reveals that Feed Forward Neural Network type accounted for the highest share (10.18% share), followed by Adaptive Weight Neural Network (5.38% share), Feed Backward Neural Network (2.54% share), etc. ANN research applications across subjects were the largest in medical science and environmental science (11.82% and 10.84% share respectively), followed by materials science, energy, chemical engineering and water resources (from 6.36% to 9.12%), etc. The Indian Institute of Technology, Kharagpur and the Indian Institute of Technology, Roorkee lead the country as the most productive organizations (with 289 and 264 papers). Besides, the Indian Institute of Technology, Kanpur (33.04 and 2.76) and Indian Institute of Technology, Madras (24.26 and 2.03) lead the country as the most impactful organizations in terms of citation per paper and relative citation index. P. Samui and T.N. Singh have been the most productive authors and G.P.S.Raghava (86.21 and 7.21) and K.P. Sudheer (84.88 and 7.1) have been the most impactful authors. Neurocomputing, International Journal of Applied Engineering Research and Applied Soft Computing topped the list of most productive journals.
The purpose of this study was to determine the vegetative growth of two cool season turfgrasses during summer season in Korea. Ten respective cultivars of Kentucky bluegrass [Poapratensis L.] and perennial ryegrass [Lolium perenne L.] were exposed to unshaded, 30% and 60% shade for 4odays. First mowing height was 7cm, and then clippings were harvested every ten days at the same height. Shading increased the total length of clippings of all cultivars of two turfgrasses, but fresh and dry weight were significantly decreased. The highest shoot length obtained at 30% shade in Kentucky bluegrass and at 60% shade in perennial ryegrass. 'Rugky', 'Sydsport', 'Wabash' and 'Baron' of Kentucky bluegrass and 'Repel', 'Omega II', 'Ovation', 'Linn', 'Bell' and 'Manhattan' of perennial ryegrass showed relatively high tolerance to shade. Especially, in 'Citation II' perennial ryegrass, fresh and dry weight were increased by 30% shade. The number of tillers generally decreased with increasing shade. In 30% shade, 'Midnight' Kentucky bluegrass and 'Omega II' perennial ryegrass were least reduced and 'Baron' Kentucky bluegrass and 'Pennant' perennial ryegrass were most reduced. The cultivars of lower growth habit in full sunlight showed shade tolerance compared to those of higher growth habit.
Objectives The purpose of this study is to analyze how obesity of Taeeumin have been treated. Methods We searched clinical studies from the databases including Koreanstudies Information Service System(KISS), Oriental medicine Advanced Searching Integrated System(OASIS), Research Information Sharing Service(RISS), National Discovery for Science Leader(NDSL), Korea Citation Index(KCI) and pubmed with the keywords relevant to treatment of Taeeumin obesity. Results A total of 14 studies were analyzed. Herbal medicines were mostly used, and the most frequently used prescription was Taeeumjowi-tang. And concurrent therapies such as diet therapy, exercise therapy, electroacupuncture were performed. Several evaluation methods were used, and patient's body weight was the most used. Conclusion Through this literature review, we could find out tendencies of Korean medicine treatments of obesity of taeeumin up to date and some points that may have clinical significance.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.1
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pp.295-318
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2014
The purpose of this study is to analyze the intellectual structure of reading studies by using Co-Word Analysis based on the mixed weight in which the level of academic journals and the position of keywords are calculated. To achieve it, 838 academic articles relating to reading studies from KCI during the period from 2003 to 2012 were retrieved and 56 keywords were extracted. The results of clustering analysis, MDS, network analysis are that the network based on the mixed weight has a better performance in above three methods and reading studies can be divided into 4 bigger divisions and 11 subdivisions. Finally, the result of document analysis shows reading studies changes its research tendency from theoretical studies to empirical studies.
This research analyzed. knowledge structure and its effect factor by analysis of co-author and keyword network in Korea's health policy and administration sector. The data was extracted from 339 articles listed in the Korean Journal of Health Policy and Administration, and was transformed into a co-author and keyword matrix. In this matrix the existence of a link was defined by impact factors which were calculated by the weight value of what the role was and the rate of how many authors contributed. We demonstrated that the research achievement was dependent on the author's status and network index. Analysis methods were neighborhood degree, correspondence analysis, multiple regression and the difference of weight distribution by research fields. Co-author networks were developed as closeness centrality as well as degree centrality by a few high productivity researchers. In particular, power law distribution was discovered in impact factor and research productivity. The effect of the author's role was significant in both the impact factor calculated by the participatory rate and the number of listed articles. Especially, this journal shared its major researchers who had a licensed physician with the Journal of Preventive Medicine and Public Health. Therefore, social scientists were likely to be small co-author network differently from natural scientists. It was so called 'two cultures' phenomenon. This study showed how can we verified academic research structure existed in the unit of journal like as citation networks. The co-author networks in the field of health policy and administration had more differentiated and clustered than preventive medicine and epidemiology fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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