인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.
코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.
신기술을 발견하고, 사회적 변화를 예측 설명하기 위해 여러 가지 형태의 기술 수명주기 모델이 개발되어 활용되어 왔는데, 그 중에서 가트너(Gartner)사가 소개한 기술 기대주기(hype cycle) 이론은 현장에서 자주 활용되고 있으며 그 효과를 인정받고 있다. 그러나 널리 통용되는 인기에 비해서 현재 연구 문헌에서는 이론적 프레임과 관계 및 실증에 대한 고려가 부족했다. 본 연구에서는 이런 기대주기모델의 새로운 실증적 측정 방법으로 제시된 웹 검색트래픽을 활용해 국내와 해외의 기대주기를 비교했다. 기존 연구에서 특정 제품이나 특정 국가에만 한정되었던 기대주기 분석을 검색트래픽을 활용해 비교 분석을 시도했다. 먼저 동일 제품에 대한 국가간 기대주기의 차이를 확인하기 위하여 검색트래픽과 신차판매점유율을 비교했는데, 국가간 기대주기의 유사성을 확인했으며, 통계적인 유의미성도 확인했다. 다음으로 동일 국간에서 제품간 기대주기의 차이를 확인하기 위하여 검색트래픽과 보급률을 비교해 보았는데, 역시 버블기의 정점 시기라는 측면에서 제품간 기대주기의 유사성도 확인했다. 본 연구는 검색트래픽을 활용한 사회현상 설명이나 기대주기 모델의 객관성과 설명력을 높이는데 크게 기여할 수 있으며, 나아가 마케팅 전략 수립과 같은 실질적인 기업전략 수립에까지 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.
The combination between metaverse and non-fungible token (NFT), which opens up new opportunities for the media industry, raised expectations for a new economic system and business model. Of course, last year, various institutions and researchers continuously introduce representative metaverse services and business strategies such as Roblox, Fortnite, and ZEPETO. However, as 2022 progresses, the reaction to the metaverse is tepid than expected. Search volume on Google has been continuously decreasing. Furthermore, skepticism, regarded as one of the special phenomena caused by the coronavirus disease 2019 pandemic, is expanding since December 2021. Nevertheless, analysis or contemplation of a new business model related to the metaverse, which is still ongoing, is essential for those who must prepare for the future. The reason is that even if without being activated now, advanced preparation can help when various problems arise. In this study, we look at the metaverse and NFT biz models and estimate a picture of the future. In other words, the social and economic problems that may arise when the business model is expanded are summarized, and technical and policy measures are derived as solutions.
This article examines the trend of research on mathematical modeling of Yin-Yang and the Five Elements. Through the search engine Google and the library search service of Kyung Hee University, papers that mathematically studied the Yin-Yang Five Elements were searched. Among them, 7 cases published in academic journals were selected and briefly mentioned in the table. And we introduced specific details about four of them. The model format expressing the five elements as a nonlinear system of differential equations was discussed and evaluated.
Objectives : This research aims to investigate the consumer's interest in the Korean Medicine (KM) industry by using Google-trends and Naver-Data lab. A quick and uncomplicated way for those who are already involved with KM industry but do not have expertise in utilizing Big-data searches, is introduced. Methods : 'Direct keyword' was set by FGI (Focus Group Interview) and 'Detailed keyword' was set by using relevant word search and autocomplete search functions in the search engine. By inquiring Naver-Data lab, keyword search volumes are compared by age and sex, date range, and originating region of the researcher. It is possible to determine whether the data is reliable or authentic through examining the associated query. Selected direct keywords used through FGI (Focus Group Interview) were 'Acupuncture', 'Herbal Medicine', 'Cupping', 'Musculoskeletal Disease', 'Diet', and 'Stemina'. Based on these keywords, the following results were derived from the keyword analysis. Results : From August 2016, there was a noticeable surge of interest in men's 'Cupping'. The search for 'Diet' increased in the second quarter of 2016 from all ages. The search volume of 'Stemna' for individuals in their 20s is higher than that of those in their 30s or 40s'. Researchers from the region of Chungcheongbuk-do had a higher level of interest in analgesics and less interest in Korean Medicine. There is a greater interest in the KM market from European countries and America, than from Korea, China, and other Asian countries. Discussion : Despite the limitations of the research, it is meaningful to introduce a quick and easy data search method to compare information by age, sex, and region. Conclusion : The future of research into Korea Medicine and this market is confirmed by our data results which indicate interest from Europe, the United States, and other western countries, but less interest from Korea, China and other Asian countries.
Objectives The incidence of degenerative diseases is increasing as society ages, and this increased the economic burden on society. Oxidative stress was also under suspicion as one of the causes. Recent studies have found that Curcuma longa Rhizoma had antioxidant, anti-inflammatory, antimutagenic, and anticancer effects. Through this study, we figure out trends in Curcuma longa Rhizoma research and evaluate the therapeutic potential of Curcuma longa Rhizoma for dementia. Methods The search was made using domestic and international internet search sites. "Naver academic," "Google scholar," "Korea institute of oriental medicine (KIOM OASIS)," "Korean traditional knowledge portal (KTKP)," "Library of Congress," "Research information sharing service (RISS)," "National Digital Science Links (NDSL)," and "Pub med" are used to search. The searched for words were "turmeric," "Curcuma longa Rhizoma," "antioxidant," and "nerve regeneration." Results It could be seen that a lot of research done on Curcuma longa recently. In previous studies, the most common research disease was cancer. In previous studies, the most common effects of Curcuma longa was antioxidant and anticancer. Curcumin, Vitamin B1, and various essential oils were the functional components of Curcuma longa Rhizoma. Curcuma longa Rhizoma performs DPPH radical scavenging activity and ABTS radical cation decolorization activity; it inhibits NO and iNOS. Conclusion The destruction of nerve cells due to oxidative stress is a cause of dementia. Curcuma longa Rhizoma have antioxidant effects. Therefore, we believed that it is an effective treatment for dementia. Various studies will be made on Curcuma longa Rhizoma.
Marine bioactive substances (MBS), such as phlorotannins, collagens, peptides, sterols, and polysaccharides, are increasing attention as therapeutic agents for several diseases due to their pharmacological effects. Previous studies have demonstrated the biological activities of MBS including antibacterial, anticoagulant, antidiabetic, antimicrobial, anti-inflammatory activities. Among numerous human diseases, periodontitis is one of the high-prevalence inflammatory diseases in the world. To treat periodontitis, several surgeries (bone grafting, flap surgery, and soft tissue graft) are usually used. However, the surgery for patients with chronic periodontitis induces several side effects, including additional inflammatory responses at the operated site, chronic wound healing, and secondary surgery. Therefore, this review assessed the most recent trends in MBS using Google Scholar, PubMed, and Web of Science search engines to develop marine-derived therapeutic agents for periodontitis. Further, we summarized the current applications and therapeutic potential of MBS to serve as a reference for developing novel technologies applied to MBS against periodontitis treatment.
Purpose: The purpose of this study was to review articles on Nursing Management Minimum Data Sets (NMMDS) and to suggest strategies to improve practical use of NMMDS in nursing management. Methods: A systematic search for articles published until 2013 was undertaken using the following biomedical databases: CINAHL, PubMed, and Google scholar. Seventeen articles were fully reviewed. Results: The results showed that studies were related to updating NMMDS reflecting current EHR use, mapping NMMDS to standardized national databases, and validating, translating and evaluating NMMDS for international uses. NMMDS has three dimensions and was developed reflecting the needs of nurse managers. Conclusion: The study findings provide a summary of recent trends in NMMDS. These results can serve as basic information to promote practical use of NMMDS in the healthcare organization to provide nursing management data for nurse managers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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