Since the Fourth Industrial Revolution, various changes have occurred in society as a whole due to advance in technologies such as artificial intelligence and big data. The amount of data that can be collect in the process of applying important technologies tends to increase rapidly. Especially in academia, existing generated literature data is analyzed in order to grasp research trends, and analysis of these literature organizes the research flow and organizes some research methodologies and themes, or by grasping the subjects that are currently being talked about in academia, we are making a lot of contributions to setting the direction of future research. However, it is difficult to access whether data collection is necessary for the analysis of document data without the expertise of ordinary programs. In this paper, propose a text mining-based topic modeling Web application model. Even if you lack specialized knowledge about data analysis methods through the proposed model, you can perform various tasks such as collecting, storing, and text-analyzing research papers, and researchers can analyze previous research and research trends. It is expect that the time and effort required for data analysis can be reduce order to understand.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.4
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pp.205-222
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2022
This study aims to improve the information service so that construction engineers and construction project participants without specialized knowledge can easily understand the important words and the interrelationships between them in construction practice. To this end, using text mining and network centrality, the frequency of occurrence of words, topic modeling, and network centrality in construction practice information such as technical information, case information, and cost reduction, which are most used in the Construction Technology Digital Library, were analyzed. Through this analysis, design, construction, project management, specifications, standards, and maintenance related to road construction such as roads, pavements, bridges, and tunnels were identified as important in construction practice. In addition, correlations were analyzed for words with high importance by measuring Degree Centrality and Eigenvector Centrality. The result was that more useful information could be provided if the technical information was expanded. Finally, we presented the limitations of the study results and additional studies according to the limitations.
Stesina, Fabrizio;Corpino, Sabrina;Borras, Eduard Bosch;Amo, Jose Gonzalez Del;Pavarin, Daniele;Bellomo, Nicolas;Trezzolani, Fabio
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.9
no.3
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pp.195-215
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2022
The increasing interest in CubeSat platforms ant their capability of enlarging the frontier of possible missions impose technology improvements. Miniaturized electrical propulsion (EP) systems enable new mission for multi-unit CubeSats (6U+). While electric propulsion systems have achieved important level of knowledge at equipment level, the investigation of the mutual impact between EP system and CubeSat technology at system level can provide a decisive improvement for both the technologies. The interaction between CubeSat and EP system should be assessed in terms of electromagnetic emissions (both radiated and conducted), thermal gradients, high electrical power management, surface chemical deposition, and quick and reliable data exchanges. This paper shows how a versatile CubeSat Test Platform (CTP), together with standardized procedures and specialized facilities enable the acquisition fundamental and unprecedented information. Measurements can be taken both by specific ground support equipment placed inside the vacuum facility and by dedicated sensors and subsystems installed on the CTP, providing a completely new set of data never obtained before. CTP is constituted of a 6U primary structure hosting the EP system, representative CubeSat avionics and batteries. For the first test campaign, CTP hosts the ambipolar plasma propulsion system, called Regulus and developed by T4I. After the integration and the functional test in laboratory environment, CTP + Regulus performed a Test campaign in relevant environment in the vacuum chamber at CISAS, University of Padua. This paper is focused on the test campaign description and the main results achieved at different power levels for different duration of the firings.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1797-1808
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2021
Artificial intelligence is considered one of the core technologies leading the 4th industrial revolution. It is adopted in various fields bringing about a huge paradigm shift throughout our society. The field of biotechnology is no exception. It is undergoing innovative development by converging with other disciplines such as computers, electricity, electronics, and so on. In drug discovery and development, big data-based AI technology has a great potential of improving the efficiency and quality of drug development, rapidly advancing to overcome the limitations in the existing drug development process. AI technology is to be specialized and developed for the purpose including clinical efficacy and safety-related end points based on the multidisciplinary knowledge such as biology, chemistry, toxicology, pharmacokinetics, etc. In this paper, we review the current status of AI technology applied for drug discovery and consider its limitations and future direction.
The purpose of this study is to examine the relationships between citations and the research trends of The Research Journal of the Costume Culture (RJCC) using bibliometric and network analyses. The results are as follows. First, the RJCC has been cited by a greater number of journals and high-reputation journals today. The RJCC has been mentioned in global academic journals in various fields, and it has been noted the most in environmental science. Second, because of examining the articles published in the RJCC over the past three years (2019 - 2021), it was found that the number of topics was evenly distributed in various subfields of the clothing and textiles sector. The RJCC principally deals with traditional clothing, ethics and sustainability, and technology, which means that the RJCC reflects the past, present, and future. As a result of conducting a cluster analysis using the Wakita-Tsurumi algorithm, the subjects of ethical fashion and sustainability were derived from the subdivisions of the RJCC. This suggests that the RJCC is a journal specialized in ethical fashion and sustainability sectors such as environmental, animal, and labor ethics. This study outlined the current status and future direction of academic journals in the field of clothing through an analysis of the RJCC's influence change and the relationship between citations. In addition, it is academically significant because it identifies research trends and knowledge-structure changes in the apparel science field by identifying changes in research keywords and significant research topics by sector.
The Korea Customs Service is efficiently handling business with an electronic customs system that can effectively handle one-stop business. This is the case and a more effective method is needed. Import and export require HS Code (Harmonized System Code) for classification and tax rate application for all goods, and item classification that classifies the HS Code is a highly difficult task that requires specialized knowledge and experience and is an important part of customs clearance procedures. Therefore, this study uses various types of data information such as product name, product description, and product image in the item classification request form to learn and develop a deep learning model to reflect information well based on Multimodal representation learning. It is expected to reduce the burden of customs duties by classifying and recommending HS Codes and help with customs procedures by promptly classifying items.
Chang-Su Shim;Kwang-Myong Lee;Deok-Won Kim;Yoon-Bum Lee;Kyoung-Lae Park
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.928-934
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2009
Although the evolution and deployment of information technologies will undoubtedly play an important role in the current construction industry, many engineers are still unsure of the economic value of using these technologies. Especially for the planning of a construction project, a collaboration system to utilize the whole resources is a essential tool for the successful outcome. A detailed, authoritative, and readily accessible information model is needed to enable engineers to make cost-effective decisions among established and innovative plan alternatives. Most engineers rely on limited private experiences when they create solutions or design alternatives. Initial planning is crucial for the success of the construction project. Most construction projects are done through collaboration of engineers who have different specialized knowledge. Information technologies can dramatically enhance the performance of the collaboration. For the information delivery, we need a mediator between engineers. Object-based 3-D models are useful for the communication and decision assistance for the intelligent project design. In this paper, basic guidelines for the 3-D design according to different construction processes are suggested. Adequate interoperability of 3-D objects from any CAD system is essential for the collaboration. Basic architectures of geometry models and their information layer were established to enable interoperability for design checks, estimation and simulation. A typical international project for roadway was chosen for the pilot project. 3-D GIS model was created and bridge information models were created considering several requirements for planning and decision making of the project. From the pilot test, the integrated construction project planning using 3-D information models was discussed and several guidelines were suggested.
Objectives: This study aimed to investigate the correlation between adolescents' dietary safety management competency, value recognition, efficacy, and competency of convergence using the dietary area (CUDA). Methods: Data were collected from 480 middle and high school students in Daegu, Gyeongbuk and Seoul, Gyeonggi using a self-administered five-point Likert scale questionnaire from May to July 2021. A questionnaire was used to investigate dietary safety management competency, awareness of convergence, recognition of the benefits, efficacy, and competency of CUDA. Results: We conducted factor, reliability, correlation, and regression analyses using SPSS 25. The average scores for each factor were: dietary significance (3.68); dietary safety management knowledge (3.34); food selection and cooking (3.72); nutrition management (3.38); weight management (3.28); risk dietary management (3.13); CUDA interest (2.98); convergence necessity (3.50); benefits in specialized areas (3.31); benefits in everyday life (3.48); efficacy of science and technology convergence (3.35); convergence efficacy with humanities, social science, and arts (3.31); and CUDA competency (3.41). The score for interest in CUDA was lower than that for the recognition of CUDA benefits. Significant positive correlations were observed between all factors except between risk dietary management and both nutrition and weight management (P < 0.01). Interest in CUDA and recognition of the need for convergence exhibited a positive and significant effect on all factors of the perception of CUDA benefits and efficacy. The subgroup factors of dietary safety management competency and the recognition of CUDA had a positive effect on the CUDA competency (P < 0.001, R2= 0.58). Conclusions: Strengthening dietary safety management competency and increasing the awareness of CUDA can enhance adolescents' convergence competency. Therefore, CUDA and targeted education must be actively promoted among adolescents.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.374-376
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2021
For the diagnosis of cancer-related diseases in clinical practice, pathological examination using biopsy is essential after basic diagnosis using imaging equipment. In order to proceed with such a biopsy, the assistance of an oncologist, clinical pathologist, etc. with specialized knowledge and the minimum required time are essential for confirmation. In recent years, research related to the establishment of a system capable of automatic classification of cancer cells using artificial intelligence is being actively conducted. However, previous studies show limitations in the type and accuracy of cells based on a limited algorithm. In this study, we propose a method to identify a total of 4 cancer cells through a convolutional neural network, a kind of deep learning. The optical images obtained through cell culture were learned through EfficientNet after performing pre-processing such as identification of the location of cells and image segmentation using OpenCV. The model used various hyper parameters based on EfficientNet, and trained InceptionV3 to compare and analyze the performance. As a result, cells were classified with a high accuracy of 96.8%, and this analysis method is expected to be helpful in confirming cancer.
In this paper, we reviewed the community-based approaches to suicide prevention and national strategies for the decrement of suicide rate, and made some suggestions to decrease the suicide rate in South Korea. Until now, efforts to understand and prevent suicide have been pursued singularly by specialized interest groups such as psychiatrists, psychologists, mental health practitioners, and private organizations with little interaction between them, resulting in narrow approaches toward suicide that existed in relative isolation to one another and that have been largely ineffective. To decline the suicide rate in South Korea, the people lived in Korea community ought to have enough knowledge related to suicide and have to cooperate with other people. Through these efforts, Korea community would have established social safety networks to improve the community 's mental health. The most important factor in suicide prevention and declining the suicide rate is reducing the stigma and increase the self-help seeking behaviors associated with suicide and mental health. Therefore, suicide is not an individual problem solved by suicidal patient, but a community's problem solved by community in recognizing, managing and preventing suicide.
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