In this paper. the research issues and trends are analysed by reviewing the journal of the Korea Society of IT Services which published from Dec. 2002 to Jun. 2010. The 306 papers which published were included in this project. The quantitative analyses were implemented about the volume of papers and researchers. The papers are categorized as project management. service science, service computing and IT technology, software engineering, solution, outsourcing management. element technology and methodology, strategy and management. policy, laws, and systems related IT services. Specially the qualitative analyses were implemented about research issues and trends through the content analysis about the paper details, abstract and key words described. We can find the more case of the theoretical study on the areas of the strategy and management, policy, laws, and systems, also the practical study on the service computing and IT technology, and solution area than the other areas. In this research, finally, the author can suggest that the integrated control be required to editing board for the effective classification of subjected paper candidate. Also the evaluation methodology such us experiment, performance comparative, should be adopted for the theoretical or practical study because the academic research requires the more scientific research methodology.
With the rapid advancement of the Internet, the use of encrypted traffic has surged in order to protect data during transmission. Simultaneously, network attacks have also begun to leverage encrypted traffic, leading to active research in the field of encrypted traffic analysis to overcome the limitations of traditional detection methods. In this paper, we provide an overview of the encrypted traffic analysis field, covering the analysis process, domains, models, evaluation methods, and research trends. Specifically, it focuses on the research trends in the field of anomaly detection in encrypted network traffic analysis. Furthermore, considerations for model development in encrypted traffic analysis are discussed, including traffic dataset composition, selection of traffic representation methods, creation of analysis models, and mitigation of AI model attacks. In the future, the volume of encrypted network traffic will continue to increase, particularly with a higher proportion of attack traffic utilizing encryption. Research on attack detection in such an environment must be consistently conducted to address these challenges.
Efficient Market Hypothesis (EMH), states that at any point in time in a liquid market security prices fully reflect all available information. This paper presents a study of proving the hypothesis through daily Twitter sentiments using the hybrid approach of the lexicon-based approach and the naïve Bayes classifier. In this research we analyze the currency exchange rate movement of Indonesia Rupiah vs US dollar as a way of testing the Efficient Market Hypothesis. In order to find a correlation between the prediction sentiments from Twitter data and the actual currency exchange rate trends we collect Twitter data every day and compute the overall sentiment to label them as positive or negative. Experimental results have shown 69% correct prediction of sentiment analysis and 65.7% correlation with positive sentiments. This implies that EMH is semi-strong Efficient Market Hypothesis, and that public information provide by Twitter sentiment correlate with changes in the exchange market trends.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.6
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pp.1004-1022
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2022
This study seeks to investigate K-fashion's external image by examining the trends in global media reporting. It applies Dynamic Topic Modeling (DTM), which captures the evolution of topics in a sequentially organized corpus of documents, and consists of text preprocessing, the determination of the number of topics, and a timeseries analysis of the probability distribution of words within topics. The data set comprised 551 online media articles on 'Korean fashion' or 'K-fashion' published on Google News between 2010 and 2021. The analysis identifies seven topics: 'brand look and style,' 'lifestyle,' 'traditional style,' 'Seoul Fashion Week (SFW) event,' 'model size,' 'K-pop,' and 'fashion market,' as well as annual topic proportion trends. It also explores annual word changes within the topic and indicates increasing and decreasing word patterns. In most topics, the probability distribution of the word 'brand' is confirmed to be on the increase, while 'digital,' 'platform,' and 'virtual' have been newly created in the 'SFW event' topic. Moreover, this study confirms the transition of each K-fashion topic over the past 12 years, along with various factors related to Hallyu content, traditional culture, government support, and digital technology innovation.
In various research fields, it is important to identify the trends and meaningful patterns in large volumes of text data. We examined the research trends and patterns in global journal articles related to aviation and airlines from 1997 to 2016 using keyword network analysis. Keyword network models were constructed, and centrality (degree and betweenness) analysis was performed using 25,959 articles from the Scopus database. The results suggested that the recent research trends in aviation and airlines could be quantitatively described through keyword network analysis. The engineering and social science fields were the most relevant fields with keywords related to aviation and airlines. In addition, it was shown that betweenness centrality increased with the degree centrality of keywords. The results of this study could be applied to establish policies and suggest further research topics in the field of aviation and airlines based on empirical data.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.2
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pp.63-73
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2018
Academia and research institutes mainly use qualitative methods that rely on expert judgments to understand and predict research trends and science and technology trends. Since such a technique has the disadvantage of requiring much time and money, in this study, science and technology trends were predicted using keyword network analysis. To that end, 13,618 AI (Artificial Intelligence) patent abstracts were analyzed using keyword network analysis in three separate lots based on the period of the submission of each abstract: analysis period 1 (January 1, 2002 - December 31, 2006), analysis period 2 (January 1, 2007 - December 31, 2011), and analysis period 3 (January 1, 2012 - December 31, 2016). According to the results of frequency analyses, keywords related to methods in the field of AI application appeared more frequently as time passed from analysis period 1 to analysis period 3. In keyword network analyses, the connectivity between keywords related to methods in the field of AI application and other keywords increased over time. In addition, when the connected keywords that showed increasing or decreasing trends during the entire analysis period were analyzed, it could be seen that the connectivity to methods and management in the field of AI application was strengthened while the connectivity to the field of basic science and technology was weakened. According to analysis of keyword connection centrality, the centrality value of the field of AI application increased over time. According to analysis of keyword mediation centrality during analysis period 3, keywords related to methodologies in the field of AI application showed the highest mediation value. Therefore, it is expected that methods in the field of AI application will play the role of powerful intermediaries in AI hereafter. The technique presented in this paper can be employed in the excavation of tasks related to regional innovation or in fields such as social issue visualization.
Objectives: The purpose of this study is to explore the research trends of elderly oral health through a language network analysis. Methods: A total of 354 published studies with 668 keywords were collected from the Research Information Sharing Service (RISS) between 2000 and 2022. Language network analysis was performed using Textom 6.0, Ucinet 6.774, and NetDraw 2.183. Results: The most frequent keywords were 'elderly', 'oral health', 'quality of life', and 'OHIP-14'. The result of frequency-inverse document frequent keywords showed similar results to the most frequent keywords. The N-gram of keywords shows that 'elderly', 'oral health' (18 times) and 'elderly', 'depression' (7 times). As a results of the analysis of degree centrality and between centrality, 'elderly', 'oral health', and 'quality of life' were found to be high. The CONCOR analysis identified the main clusters of 'quality of life', 'oral health behavior', 'health', and 'oral function disorder'. Conclusions: The results of the current study could be available to know research trends in elderly oral health and it is necessary to improve more comprehensive study in follow-up study.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.24
no.5
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pp.643-652
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2012
The admission officer system that is discussed by research topic was introduced just six years ago. So, domestic journals for research trends analysis of admission officer system are not enough. From the time of the end of 1st government financial support project (2007~2012) for admission officer system, it is important things that to summarize the results of study and to look at the implications. The contents of this study will help that other researchers search the study directions. The implication of the research are as follows. First, we can see that range of research is widening and research is advancing. Second, the journals that related to high school will be come out more frequently. Finally, after accumulation of data, in-depth study analysis will be also come out.
This study conducted a content analysis of the treatises published in JKHEA(Journal of the Korean Home Economics Association). In total, 2,136 articles published in JKHEA from 1995 to the first half of 2009 were reviewed. Articles were classified by subject matters, research methods, number of researchers, presence of research fund, language and number of reference. Although it is useful to employ content analysis in reviewing academic articles on human ecology in all journal publications, the sheer size of literature available makes this task nearly impossible. As such, we have chosen JKHEA as a popular representative journal on human ecology. This study presented the empirical results of research trends and other characteristics in JKHEA. As such, the results of this study presented a snapshot analysis of research on human ecology and future trends.
The purpose of this study was to examine the effects of self-esteem and the body cathexis on consumers' attitude in acceptance of fashion trends. The subjects were 460 women from in their 20's to 60's living in Daegu area. The scale for self-esteem and the body cathexis were used and self-report questionnaires were applied to measure the acceptance of fashion trends. The data were analysed by frequency, mean, factor analysis, ANOVA and Duncan-test using SPSS-package. The results were as follows. First, the results of analysing the factor of the response of acceptance of fashion trends identified three attitudes; 'active to fashion trends', 'passive to fashion trends' and 'unconcern to fashion trends'. Secondly, there were significant differences in the acceptance of fashion trends in accordance with an age. Thirdly, there were significant differences in the acceptance of fashion trends and clothing shopping orientation according to one's self-esteem and the body cathexis. It appeared that higher the level of self-esteem and the body cathexis predicts an 'active to fashion trend' attitude in acceptance of fashion trends.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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