OncoPrint, the plot to visualize an overview of genetic variants in sequencing data, has been widely used in the field of cancer genomics. However, still, there have been no Python libraries capable to generate OncoPrint yet, a big hassle to plot OncoPrints within Python-based genetic variants analysis pipelines. This paper introduces a new Python package PyOncoPrint, which can be easily used to plot OncoPrints in Python. The package is based on the existing widely used scientific plotting library Matplotlib, the resulting plots are easy to be adjusted for various needs.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.44
no.4
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pp.413-433
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2010
The purpose of this study is to portray the current condition of digital reading rooms in public libraries in specific terms of information resource constituencies. With the growth in numbers of public libraries in Korea, emphasis was also put on digital information services using digital reading rooms in public libraries. However, it is also recognized that these digital reading rooms are merely traditional reading rooms with equipment. In this regard, the objective for the study was to identify and describe the types of electronic information resources in order to determine the rationale for the development of digital information resource management in public libraries. The focus was especially put on investigating the quality and the degree of perceived importance of electronic resources. Data for this case study was collected from four relatively big public libraries in three cities. The investigation was conducted by the document reviews and surveys and interviews with librarians and patrons. The study found that digital resource management should be put on a new stage, especially in terms of education and reliable information for the regional community. The study also added some suggestions for the future development and refinement of electronic resource management in public libraries.
The purpose of this study was to seek a workable alternative to replace a big deal related to the journal budget for the maintenance of academic libraries with the largest issue on the E-journal consortium. The contents of this study was to present it. It had examined the current situation, strengths, weaknesses and corresponding to replace the big deal contract. After reviewing the literature, we looked into the alternative activities for the big deal such as open access-based, usage-based, consortium improvement-based, publishers lead, and other models. As a result, the 'consortium cost reapportion model' was an alternative for the KESLI. The alternative was in the short term for cost division format, but long-term oriented for a consortium single(bloc) payment type or national licence model. The model was based on the data from the last year. It had evaluated download the PDF and HTML documents, but the three times weighting more than others, and the rest of 14 factors of 0.5 to 5 out of 100 total score. The total amount negotiated by national units 10, 20 and 30 grades for the final step was allocated to the participating library on the KESLI consortium.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.4
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pp.273-287
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2015
This study aimed to investigate the impact of the epidemic disease including Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS) on the usage of public libraries. Such disease yields anxiety throughout the nation and discourages social activities in general. 18,711,453 records from 303 public libraries were examined with "big data retrieval & analysis platform for public libraries" located in Sejong National Library. The results are as follows. First, in 2015, when MERS was prevalent, the daily mean of books checked out was 64,645.05, showing decrease of 6,300 per day compared to that of 2014. Second, in 2014, the daily mean of books checked out from July 5th to August 19th was greater than that of from April 4th to May 19th and that of from May 20th to July 4th, implying the impact of summer vacation on the increase in books checked out in public libraries. Third, in 2015, the daily mean of books checked out from July 5th was greater than during MERS outbreak(from May 20th to July 4th), while it did not show statistically significant difference with that of before the outbreak. Fourth, the daily mean of books checked out did not show statistically significant difference between 2014 and 2015 before and during the outbreak, while it showed statistically significant difference between 2014 and 2015 after the epidemic period. The results indicate that MERS and the anxiety it brought nationwide had an impact on the daily mean of books checked out in public libraries after the epidemic period rather than during the outbreak.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.3
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pp.149-174
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2019
This study analyzes the actual use data of the websites of university libraries, analyzes the users' usage behavior, and proposes improvement measures for the websites. The study analyzed users' traffic and analyzed their usage behavior from January 2018 to December 2018 on the C University website. The website's analysis tool used 'Google Analytics'. The web traffic variables were analyzed in five categories: user general characteristics, user environment analysis, visit analysis, inflow analysis, site analysis, and site analysis based on the metrics of sessions, users, page views, pages per session, average session time, and bounce rate. As a result, 1) In the analysis results of general characteristics of users, there was some access to the website not only in Korea but also in China. 2) In the user experience analysis, the main browser type appeared as Internet Explorer. The next place was Chrome, with a bounce rate of Safari, third and fourth, double that of the Explore or Chrome. In terms of screen resolution, 1920x1080 resolution accounted for the largest percentage, with access in a variety of other environments. 3) Direct inflow was the highest in the inflow media analysis. 4) The site analysis showed the most page views out of 4,534,084 pages, followed by the main page, followed by the lending/extension/history/booking page, the academic DB page, and the collection page.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.10
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pp.487-492
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2017
Clustering is a technique which is used to measure similarities between data in big data analysis and data mining field. Among various clustering methods, k-Modes algorithm is representatively used for categorical data. To increase the performance of iterative-centric tasks such as k-Modes, a distributed and concurrent framework Spark has been received great attention recently because it overcomes the limitation of Hadoop. Spark provides an environment that can process large amount of data in main memory using the concept of abstract objects called RDD. Spark provides Mllib, a dedicated library for machine learning, but Mllib only includes k-means that can process only continuous data, so there is a limitation that categorical data processing is impossible. In this paper, we design RDD for k-Modes algorithm for categorical data clustering in spark environment and implement an algorithm that can operate effectively. Experiments show that the proposed algorithm increases linearly in the spark environment.
As smartphone-based tourism platforms have become active, policy establishment and service enhancement using review data are being made in various fields. In the case of the preceding studies using tourism review data, most of the studies centered on domestic tourists were conducted, and in the case of foreign tourist studies, studies were conducted only on data collected in some languages and text mining techniques. In this study, 3,515 review data written by foreigners were collected by designating the "Daegu attractions" keyword through the online review site. And LDA-based topic modeling was performed to derive tourism topics. The spatial approach through global and local spatial autocorrelation analysis for each topic can be said to be different from previous studies. As a result of the analysis, it was confirmed that there is a global spatial autocorrelation, and that tourist destinations mainly visited by foreigners are concentrated locally. In addition, hot spots have been drawn around Jung-gu in most of the topics. Based on the analysis results, it is expected to be used as a basic research for spatial analysis based on local government foreign tourism policy establishment and topic modeling. And The limitations of this study were also presented.
Recently, the field of using data has begun to attract attention in professional sports. In the field of data utilization, in addition to the classic records obtained within the economy, secondary records that emphasize efficiency are also actively used. Therefore, in this study, we try to study the correlation with the pitcher's strikeout ability through the daily average humidity, which is data outside the competition. For this reason, referring to the daily average record of the area of the home base of 10 teams belonging to the KBO league and the auxiliary stadium, the top 5 in the win, hold, save section to grasp the characteristics of the starting pitcher and the rescue pitcher We analyzed K / 9 records for each person. Through the results of this study, we found a significant difference in the K / 9 record between the starting pitcher and the rescue pitcher, and we can expect to investigate the use of professional sports data and develop the industry in general.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.4
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pp.267-291
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2021
Due to the global pandemic caused by COVID-19 in 2020, there have been major changes in the education sites. Universities have fully introduced remote learning, which was considered as an auxiliary education, and non-face-to-face classes have become commonplace, and professors and students are making great efforts to adapt to the new educational environment. In order to improve the quality of non-face-to-face lectures amid these changes, it is necessary to study the factors affecting lecture satisfaction. Therefore, This paper presents a new methodology using big data to identify the factors affecting university lecture satisfaction changed before and after COVID-19. We use Topic Modeling method to analyze lecture reviews before and after COVID-19, and identify factors affecting lecture satisfaction. Through this, we suggest the direction for university education to move forward. In addition, we can identify the factors of satisfaction and dissatisfaction of lectures from multiangle by establishing a topic classification model with an F1-score of 0.84 based on KoBERT, a deep learning language model, and further contribute to continuous qualitative improvement of lecture satisfaction.
Public libraries are a space where residents learn a wide range of knowledge and ideologies, and as they are directly connected to life, various related studies have been conducted. In most previous studies, variables such as population, traffic accessibility, and environment were found to be highly relevant to library use. In this study, it can be said that the difference from previous studies is that the book borrow demand and relevance were analyzed by reflecting the variables of cultural characteristics based on the book borrow history (1,820,407 cases) and member information (297,222 persons). As a result of the analysis, it was analyzed that as the increase in borrows for social science and literature books compared to technical science books, the demand for book borrows increased. In addition, various descriptive statistical analyzes were used to analyze the characteristics of library book borrow demand, and policy implications and limitations of the study were also presented based on the analysis results. and considering that cultural characteristics change depending on the location and time of day, it is believed that related research should be continued in the future.
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