기업의 업무 환경이 지리적, 공간적으로 분산된 환경에서는 데이터 통합 시 발생되는 데이터 소스들을 표준 규칙과 메타데이터에 여과시켜서 중복성을 제거하고 데이터의 통합과 단일 뷰어를 제공하기에는 어려움이 따른다. 특히 이질적인 시스템이나 다양한 어플리케이션에서 나오는 대량의 데이터를 종류와 형식에 관계없이 호환이 가능하고, 지속적으로 정확한 통합 정보를 실시간으로 동기화할 수 있는 것이 관건이다. 따라서, 본 논문에서는 레거시 시스템간의 데이터 공유 및 교환에서 발생하는 의미적 상호 운용성의 문제점을 극복하는 SQL/XMDR 메시지 기반의 데이터 허브 시스템을 제안한다. 이 시스템은 데이터 협업 시 실시간으로 변화는 데이터를 일관성 있게 유지하기 위해서 질의 변환 방법인 메시지 사상 기법을 제시하여 이용한다. 이는 레거시 시스템들 간의 협업에 필요한 데이터를 공유 및 교환 하는데 실시간으로 변화하는 데이터를 일관성 있게 유지 할 수 있으며, 통합 검색 시 단일 인터페이스를 제공하여 각 시스템의 독립성을 유지하면서 데이터의 투명성과 가용성을 향상 시킬 수 있다.
This study investigated knowledge browsing behavior as the factor affecting the increase of knowledge sharing intention. To conduct this study in the specific context of knowledge seeking and sharing behavior of virtual community members, literature on knowledge seeking behavior, meta-knowledge, and knowledge sharing intention was reviewed. Structural Equation Modeling was conducted to analyze survey data to test the research model of this study. The result showed that knowledge browsing have positive effects on creating of virtual community members' subject knowledge and meta-knowledge, which, in turn, affected positively their knowledge sharing intention. One of the main contributions of this study is that knowledge seeking behavior influence one's knowledge sharing intention in a virtual community. Organization managers should consider knowledge seeking behavior as not only a self-interested, consuming activity, but also a productive one through its function of constructing subject knowledge and meta-knowledge.
Studies of epidemiological and prognostic factors are very important for oncology practice. There is a rapidly increasing amount of research and resultant knowledge in the scientific literature. This means that health professionals have major challenges in accessing relevant information and they increasingly require best available evidence to make their clinical decisions. Meta-analyses of prognostic and other epidemiological factors are very practical statistical approaches to define clinically important parameters. However, they also feature many obstacles in terms of data collection, standardization of results from multiple centers, bias, and commentary for intepretation. In this paper, the obstacles of meta-analysis are briefly reviewed, and potential problems with this statistical method are discussed.
The aim of this study was to perform a meta-analysis of the learning outcomes of immersive learning technologies in English language teaching (ELT). This study examined 12 articles, yielding a total of 20 effect sizes. The Comprehensive Meta-Analysis (CMA) program was employed for data analysis. The findings revealed that the overall effect size was 0.84, implying a large effect size. Additionally, the mean effect sizes of the dependent variables revealed a large effect size for both the cognitive and affective domains. Furthermore, the study analyzed the impact of moderator variables such as sample scale, technology type, tool type, work type, program type, duration (sessions), the degree of immersion, instructional technique, and augmented reality (AR) type. Among the moderators, the degree of immersion was found to be statistically significant. In conclusion, the study results suggested that immersive learning technologies had a positive impact on learning in ELT.
The Science Writing Heuristic (SWH) approach is described as an immersive argument-based science inquiry focusing particularly on learning through epistemic practices. In the literature, several previous studies indicate how academic achievement is positively influenced by the SWH. In addition to these previous studies, several meta-syntheses of qualitative data have been conducted on this particular topic. With these literatures in mind, a quantitative meta-analysis was conducted with ten studies (N = 724) to examine the effectiveness of the SWH on student achievement in Turkey. To present a thoroughly detailed report, this study also examined the following moderators: grade level, subject area, school location, intervention length, and report source. Overall, this study found that in Turkey, the SWH classrooms performed better in academic achievement tests than traditional lecture-based classrooms. Additionally, the SWH is more likely to be effective regardless of grade levels, subject areas, and school locations.
A retrospective record-linkage study (RLS) based on medical records containing drug prescription histories involves immortal time bias (ITB). Thus, it is necessary to control for this bias in the research planning and analysis stages. Furthermore, a summary of a meta-analysis including RLSs that did not control for ITB showed that specific drugs had a preventive effect on the occurrence of the disease. Previous meta-analytic results of three systematic reviews evaluating the association between statin intake and gastric cancer risk showed that the summary hazard ratio (sHR) of the RLSs was lower than 1 and was statistically significant. We should consider the possibility of ITB in the sHR of RLSs and interpret the results carefully.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.148-153
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2022
In keeping with the fourth industrial revolution, IoT-based environments are being implemented everywhere, and as a result, there is an increasing number of cases in which various types of sensed data are utilized efficiently. In particular, the number of multimedia application cases using smart devices is increasing, and there is an increasing number of cases in which large amounts of data are used as fast and convenient as small amounts of data. Given the increasing size of files used in smart devices, the study designed a modified Htree based on journaling meta data management in Ext4-based smart devices and analyzed performance through experiments of various methods. Performance evaluation analysis using IOZone and Hdread shows that the data size of 100Mbyte compared to the data input / output of existing htree is 10% or more, and that of the super large capacity file of 500Mbyte or more is 5% or more.
빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 따라서 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 일반적으로 대사증후군 위험요인을 허리둘레, 수축기혈압, 이완기혈압, 공복혈당, 중성지방 그리고 고밀도지단백콜레스테롤 요인으로 정의한다. 메타분석 결과 공복혈당 사전 사후 경로에서 가장 큰 효과크기(r = -.324)인 것으로 나타났다. 따라서 콩 식품의 중재효과는 10%의 설명력을 확인할 수 있었다. 두 번째 큰 효과크기는 허리둘레 사전 사후 경로(r = .256)인 것으로 나타났다. 그런데 콩 식품의 습취는 허리둘레 (복부비만) 개선효과가 없는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하였다.
최근 초 중등학교의 ICT 활용 교수 학습을 지원하기 위한 디지털 컨텐트 서비스 시스템이 다양하게 만들어지고 있다. 이 시스템들은 초 중등학교의 교사와 학생들을 주 사용자로 하고 있는데, 일관된 계획이나 표준안 없이 필요에 따라 하나씩 만들어지다 보니 실제 사용자들에게는 교수 학습 디지털 컨텐트에 대한 전체적인 통합 검색이나 체계적인 활용 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 이와 같은 문제를 해소하기 위하여 본 연구에서는 국제적인 메타데이터 표준안인 Dublin Core Education을 수용한 교수 학습 디지털 컨텐트 통합 메타데이터 기술항목을 제시하고 이를 구현하기 위한 개체-관계 모델을 설계하였다. 이러한 통합 메타데이터 및 개체-관계 모델 설계 결과는 다양한 교수 학습 디지털 컨텐츠의 통합 검색 및 일관된 활용 인터페이스를 구현할 수 있는 기초 연구로서, 초 중등학교 교사와 학생들이 보다 유용하게 사용할 수 있는 서비스 시스템을 개발하는데 기여할 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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