Purpose: The purpose of the research is identified factors influencing the competitiveness of the copper industry in Kazakhstan. Research design, data and methodology: A few studies are dedicated to the analysis in developing countries, particularly Kazakhstan. The algorithm was chosen for research provision: statistical and comparative analysis, correlation, and regression analysis. The data of 1999-2021 obtained from the World Bank, Bureau of National Statistics, National Bank of Kazakhstan. Results: The obtained results demonstrate the trends in the development of the industry since 2000. The development of the copper industry is strongly influenced by the distribution and state of the business environment, economic situation, and trends in the global commodity markets. Conclusions: According to econometric modeling, there is a correlation between the profitability of the copper industry, GDP, copper prices, liquidity, and energy resource prices. Trends in global commodity and energy markets have a significant impact on the state of the industry. Further research should be conducted to include an analysis and forecast of internal factors that may affect the development of the industry, such as copper reserves, condition of fixed assets, government programs, etc. It is also important to examine the correlation with the trends in the development of the global green economy and the revival of the Chinese market.
Purpose: This study aim to identify the trends in AI-based PHM technology that can enhance reliability and minimize costs. Furthermore, this research provides valuable guidelines for future studies in various industries Methods: In this study, I collected and selected AI-based PHM studies, established classification criteria, and analyzed research trends based on classified fields and techniques. Results: Analysis of 125 domestic studies revealed a greater emphasis on machinery in both diagnosis and prognosis, with more papers dedicated to diagnosis. various algorithms were employed, including CNN for image diagnosis and frequency analysis for signal data. LSTM was commonly used in prognosis for predicting failures and remaining life. Different industries, data types, and objectives required diverse AI techniques, with GAN used for data augmentation and GA for feature extraction. Conclusion: As studies on AI-based PHM continue to grow, selecting appropriate algorithms for data types and analysis purposes is essential. Thus, analyzing research trends in AI-based PHM is crucial for its rapid development.
Objective: The purpose of this paper is to introduce new research trends of human error and accident modeling and to suggest future promising research directions in those areas. Background: Various methods and techniques have been developed to understand the nature of human errors, to classify them, to analyze their causes, to prevent their negative effects, and to use their concepts during design process. However, it has been reported that they are impractical and ineffective for modern complex systems, and new research approaches are needed to secure the safety of those systems. Method: Six different perspectives to study human error and system safety are explained, and then seven recent research trends are introduced in relation to the six perspectives. The implications of the new research trends and viable research directions based on them are discussed from a cognitive systems engineering point of view. Results: Traditional methods for analyzing human errors and identifying causes of accidents have critical limitations in complex systems, and recent research trends seem to provide some insights and clues for overcoming them. Conclusion: Recent research trends of human error and accident modeling emphasize different concepts and viewpoints, which include systems thinking, sociotechnical perspective, ecological modelling, system resilience, and safety culture. Application: The research topics explained in this paper will help researchers to establish future research programmes.
Objective: The purpose of this study is to explore trends in institutional evaluation research in early childhood education through keyword network analysis. This aims to understand trends in academic discourse on institutional evaluation and gain implications for follow-up research and related policy directions. Methods: A total of 6,629 keywords were extracted from 572 dissertations and journal articles published from January 2006 to October 2023 for the purpose of analyzing and visualizing the frequency and centrality of keywords, as well as the structural properties of keyword networks. The analysis and visualization were conducted using the TEXTOM, UCINET6, and NetDraw programs. Results: First, the number of institutional evaluation studies increased steadily from 2006 to 2010 and then decreased, with a higher frequency of studies on daycare centers compared to kindergartens. Second, the most frequently occurring keyword in the analysis was 'daycare center,' and the highest connection strength was found in the term 'daycare-center-evaluation.' Third, network analysis revealed that key terms for institutional evaluation research included 'evaluation certification,' 'recognition,' 'evaluation indicators,' 'teacher,' 'daycare center,' and 'kindergarten.' In the ego network analysis for each institution, 'parent' emerged as a highly ranked keyword. Conclusion/Implications: This study confirmed the perspectives of previous studies by revealing the structure of core concepts in early childhood education institution evaluation research, and provided implications for follow-up and direction of institution evaluation
Park, Heebok;Lim, Anya;Choi, Taeyoung;Han, Changwook;Park, Yungchul
Journal of Forest and Environmental Science
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제34권1호
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pp.46-49
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2018
This study aims to explore the knowledge structure of the leopard cat (Prionailurus bengalensis) research during the period of 1952-2017. Data was collected from Google Scholar and Research Information Service System (RISS), and a total of 482 author keywords from 125 papers from peer-reviewed scholarly journals were retrieved. Co-word analysis was applied to examine patterns and trends in the leopard cat research by measuring the association strengths of the author keywords along with the descriptive analysis of the keywords. The result shows that the most commonly used keywords in leopard cat research were Felidae, Iriomte cat, and camera trap except for its English and scientific name, and camera traps became a frequent keyword since 2005. Co-word analysis also reveals that leopard cat research has been actively conducted in Southeast Asia in conjugation with studying other carnivores using the camera traps. Through the understanding of the patterns and trends, the finding of this study could provide an opportunity for the exploration of neglected areas in the leopard cat research and conservation.
독서의 대상과 방법에서 많은 변화가 발생하고 있음에도 불구하고, 인간의 지적 능력을 개발하는 가장 효과적인 수단으로서 독서의 중요성은 지속적으로 강조되고 있다. 그러나 국내에서 독서는 재미와 흥미를 동반하면서 즐거움과 기쁨을 주는 행위라기보다는 지루하고 딱딱한 교육이나 학습 활동의 일환으로 인식되고 있는 경향이 있다. 또한, 독서에 대한 높은 관심과 강조에 비해 이를 체계적으로 실행하기 위한 독서 프로그램에 대한 관한 논의는 상대적으로 부족한 상황이며, 국내에서 독서 프로그램 분야의 전반적인 연구 동향을 파악하고자 하는 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 따라 국내 독서 프로그램 분야의 연구 동향을 전반적으로 살펴보기 위하여, 키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석 방법을 적용하였다. 특히 RISS 데이터베이스에서 검색한 국내 독서 프로그램 분야 학위논문과 학술지 논문의 키워드에 기초하여 기본 분석, 주제어 분석, 연구 영역 분석, 시기별·연도별 분석을 단계적으로 수행하였다. 또한, 이러한 지적구조 분석의 결과로 파악한 국내 독서 프로그램의 연구 동향을 종합적으로 검토하여 향후의 연구 과제를 제시하였다.
Purpose The purpose of this study is to review topic and survey methodological trends in 'The Journal of Information Systems' in order to present the practical guidelines for the future IS research. By attempting to conduct a meta-analysis on both topic and survey methodological trends, this study could provide researchers wishing to pursue this line of work further with what can be done to improve IS disciplines. Design/methodology/approach In this study, we have reviewed 185 papers that were published in 'The Journal of Information Systems' from 2010 to 2018 and classified them based on topics studied and survey methodologies used. The classification guidelines, which was developed by Palvia et al.(2015), has been used to capture the topic trends. We have also employed Struab et al.(2004)s' guidelines for securing rigor of validation issues. By using two guidelines, this study could also present topic and rigor trends in 'The Journal of Information Systems' and compare them to those trends in International Journals. Findings Our findings have identified dominant research topics in 'The Journal of Information Systems'; 1) social media and social computing, 2) IS usage and adoption, 3) mobile computing, 4) electronic commerce/business, 5) security and privacy, 6) supply chain management, 7) innovation, 8) knowledge management, and 9) IS management and planning. This study also could offer researchers who pursue this line of work further practical guidelines on mandatory (convergent and discriminant validity, reliability, and statistical conclusion validity), highly recommended (common method bias testing), and optional validations (measurement invariance testing for subgroup analysis, bootstrapping methods for testing mediating effects).
본 연구는 사회 연결망 분석 기법(SNA)을 통하여 최근 10년간 중국대학의 과학연구 및 개발의 효율성 평가현황과 연구동향을 파악하는데 목적이 있다. 분석에 사용된 자료는 중국의 CNKI 학술 자료집에서 589개의 논문을 추출하여 과학 연구 개발 효율성 평가와 직접적으로 관련된 190개의 논문을 선택하여 분석하였다. 분석 결과 중국대학의 과학기술 연구 효율성 평가 현황, 연구 트렌드 파악, 과학 연구개발에 미치는 주요 요인 및 과학연구의 교류를 촉진하는 주요 요인을 확인할 수 있었다. 본 연구는 대학의 과학 연구 개발을 촉진하고, 과학 연구 관리를 강화하며 지식 교류를 촉진하는 긍정적인 의미를 제공할 수 있다. 이 연구는 실제 중국 연구 환경의 과학 연구 동향을 종합적으로 분석하는 데 한계가 있다. 후속 연구는 중국과 다른 나라의 동향을 비교할 필요가 있다.
Purpose: This study analyzes factors influencing public interest in fermentation using Google search trends. Specifically, it examines how key elements such as oxygen, temperature, time, and pH influence fermentation-0related searches from December 2020 to September 2024. Research design, data and methodology: Data from Google Trends was collected under the Beauty & Fitness category for the terms "Fermentation," "Oxygen," "Temperature," "Time," and "pH." Time series analysis was used to track trends over four years, and a correlation analysis was conducted to assess the relationships between these terms. A linear regression model was built to determine the influence of each factor on fermentation-related searches. The dataset was split into 80% training data and 20% testing data for model validation. Results: The correlation analysis indicated moderate positive relationships between fermentation-related searches and both time and pH, while oxygen had little to no correlation. The regression model showed that time and pH were the strongest influencers of fermentation interest, explaining 25% of the variance (R-squared = 0.25). Oxygen and temperature had minimal impact in predicting fermentation-related search interest. Conclusions: Time and pH are significant factors influencing public interest in fermentation-related topics, as shown by search trends. In contrast, oxygen and temperature, while important in the fermentation process itself, did not strongly affect public search behavior. These findings provide valuable insights for businesses and researchers looking to better understand consumer interest in fermentation products.
This paper introduces a history and achievements of the research activities on screening of laryngeal diseases using acoustic analysis. First domestic and international research trends are introduced. Next brief introduction of the research results by the authors are mentioned. First, classification method of the laryngeal diseases using neural network is summarized. Then similar research using ARS (Automatic Response System) is mentioned. Finally, current research activities on screening of laryngeal diseases on internet is introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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