Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.1
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pp.153-177
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2020
In the context of open science, data sharing and reuse are becoming important researchers' activities. Among the discussions about data sharing and reuse, data journals and data papers shows visible results. Data journals are published in many academic fields, and the number of papers is increasing. Unlike the data itself, data papers contain activities that cite and receive citations, thus creating their own intellectual structures. This study analyzed 14 data journals indexed by Web of Science, 6,086 data papers and 84,908 cited references to examine the intellectual structure of data journals and data papers in academic community. Along with the author's details, the co-citation analysis and bibliographic coupling analysis were visualized in network to identify the detailed subject areas. The results of the analysis show that the frequent authors, affiliated institutions, and countries are different from that of traditional journal papers. These results can be interpreted as mainly because the authors who can easily produce data publish data papers. In both co-citation and bibliographic analysis, analytical tools, databases, and genome composition were the main subtopic areas. The co-citation analysis resulted in nine clusters, with specific subject areas being water quality and climate. The bibliographic analysis consisted of a total of 27 components, and detailed subject areas such as ocean and atmosphere were identified in addition to water quality and climate. Notably, the subject areas of the social sciences have also emerged.
Objectives : This study aimed to provide basic data on intervention strategies that occupational therapists can access by systematically analyzing the intervention and effectiveness for youth with disabilities. Methods : The RISS, PubMed, and Web of Science databases were used to search for papers published between 2006 and 2021. The keywords were "Disability AND Adolescents OR Young adult AND Transition education OR Transition program". Seven papers were selected for analysis, and the full text was reviewed. The keywords and national relations were analyzed and visualized using the WoS (Web of Science) and VOSviewer programs. Results : The participants were classified into five types (ASD or ADHD, ID, DD, and physical disability). The areas used for the intervention were mixed into three categories: occupation (academic), self-management (time), and interaction (personal relations and communication). Sociality and adaptation, quality of life, and at least one of the three categories of daily life activities showed significant improvement. Conclusions : This study can be used as basic data to expand the area where only OTs can contribute while grasping the research trend of the conversion program and presenting the direction of exchange with various experts by organizing the application and its effects.
Park, Young-Kyu;Kang, Tae-Wook;Baek, Su-Jin;Kim, Kwon-Il;Kim, Seon-Young;Lee, Do-Heon;Kim, Yong-Sung
Genomics & Informatics
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v.10
no.1
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pp.33-39
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2012
High-throughput genomic technologies (HGTs), including next-generation DNA sequencing (NGS), microarray, and serial analysis of gene expression (SAGE), have become effective experimental tools for cancer genomics to identify cancer-associated somatic genomic alterations and genes. The main hurdle in cancer genomics is to identify the real causative mutations or genes out of many candidates from an HGT-based cancer genomic analysis. One useful approach is to refer to known cancer genes and associated information. The list of known cancer genes can be used to determine candidates of cancer driver mutations, while cancer gene-related information, including gene expression, protein-protein interaction, and pathways, can be useful for scoring novel candidates. Some cancer gene or mutation databases exist for this purpose, but few specialized tools exist for an automated analysis of a long gene list from an HGT-based cancer genomic analysis. This report presents a new web-accessible bioinformatic tool, called CaGe, a cancer genome annotation system for the assessment of candidates of cancer genes from HGT-based cancer genomics. The tool provides users with information on cancer-related genes, mutations, pathways, and associated annotations through annotation and browsing functions. With this tool, researchers can classify their candidate genes from cancer genome studies into either previously reported or novel categories of cancer genes and gain insight into underlying carcinogenic mechanisms through a pathway analysis. We show the usefulness of CaGe by assessing its performance in annotating somatic mutations from a published small cell lung cancer study.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.330-335
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2001
The occurrences of occupational illness and injury have been seriously underestimated in Korea. Surveillance systems for occupational diseases have recently emerged as important strategies for the control of occupational hazards and the implementation of intervention programs to protect workers. However, health service providers do not actively diagnose occupational diseases and are unwilling to report occupational diseases. With the rapid growth of Internet usage in Korea, the computer network has become the predominant means of communicating and sharing information. Therefore, we developed a web-based updated information and education network to assist the health services providers in reporting occupational diseases. Information systems for occupational disease surveillance were also designed to support occupational disease reporting. Commonly available database systems, such as web databases, are useful to manage occupational diseases data efficiently. Standardized case definitions and report guidelines were also established, which included cumulative trauma disorder, occupational asthma, occupational contact dermatitis, and occupational cancer. This system may provide the basis of an efficient and continuously updated source of educational information and provide specific information concerning the occurrence of occupational diseases in specific areas. Background information on occupational diseases obtained in this way will be invaluable for preventing hazards and enforcing occupational disease prevention programs. Moreover, our experiences in establishing these information systems will be of great use in other countries and settings.
As we are getting to deal with more applications that generate streaming data such as sensor network, monitoring, and SDI (selective dissemination of information), active research is being conducted to support efficient processing of queries over streaming data. The applications on the Web environment like SDI, among others, require query processing over streaming XML data, and its investigation is very important because XML has been established as the standard for data exchange on the Web. One of the major problems with the previous systems that support query processing over streaming XML data is that they cannot deal adaptively with dynamically changing stream because they rely on static query plans. On the other hand, the stream query processing systems based on relational data model have achieved adaptiveness in query processing due to query operator routing. In this paper, we propose a system of adaptive query processing over streaming XML data in which the model of adaptive query processing over streaming relational data is applied. We compare our system with YFiiter, one of the representative systems that provide XML stream query processing capability, to show efficiency of our system.
Improved reliability of microarray data and its reproducibility lead to recent increment in demand of data sharing and utilization among laboratories, but house-keeping and publicly opened microarray experimental data can hardly be accessed and utilized since they are in heterogeneous formats according to the various experimental methods and microarray platforms. In this paper, we propose a microarray sharing method which can easily retrieve and integrate microarray data from different experiment platforms, data formats, normalization methods, and analysis methods. Our system is based on web-service technology. The biologists of each site are able to search UDDI(Universal Description, Discovery, and Integration) registry, and download microarray data with common data structure of standard format recommended by MGED(Microarray Gene Expression Databases) society. The common data structure defined in this paper consists of IDF(Investigation Design Format), ADF(Array Design Format), SDRF(Sample and Relationship Format), and EDF(Expression Data Format). These components play role as templates to integrate microarray data with various structure and can be stored in standard formats such as MAGE-ML, MAGE-TAB, and XML Schema. In addition, our system provides advanced tools of automatic microarray data submitter and file manager to manipulate local microarray data efficiently.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.857-860
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2007
Recently, Business of Hospital Computerizing by medical information system. Medical treatment information is computing. The history of a patient storing and management by medical information databases. The medical information system not standardization by each company and hospital. So a each hospital not shared information by medical information system. and this paper, proposed a design of standardization medical information database schema and transformation module for a each hospital medical information. also a proposed integration system using the Web service for reduce a time and a cost. A each other hospital medical information shared by integration system, efficiency of business.
The view mechanism provides users with appropriate portions of database through data filtering and integration. In the Web era where information proliferates, the view concept is also useful for XML, a future standard for data exchange on the Web. This paper proposes a method of implementing XML views called XML view indexing, whereby XML view xv is represented as an XML view index(XVI) which is a structure containing the identifiers of xv's underlying XML elements as well as the information on xv. Since XVI for xv stores just the identifiers of the XML elements but not the elements themselves, when a user requests to retrieve xv, its XVI should be materialized against xv's underlying XML documents. Also an efficient algorithm to incrementally maintain consistency of XVI given a update of xv's underlying XML documents is required. This paper proposes and implements data structures and algorithms for XML view indexing. The performance experiments on XML view indexing reveal that it outperforms view recomputation for repeated accesses to the view, and requires as much as about 30 times less storage space compared to XML view materialization though the latter takes less time for repeated accesses to the view due to no need of materialization.
Park, Jongsun;An, Jung-Hyun;Kim, Yongsung;Kim, Donghyun;Yang, Byeong-Gug;Kim, Taeho
Journal of Species Research
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v.9
no.3
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pp.233-246
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2020
A scientific name is one of changeable terms in biology whenever additional research results of specific taxa is accumulated. The Database of the National Species List of Korea (DBNKo) was developed to manage taxonomic information of Korean species, designed to describe the changeable and complex taxonomical structure and information. A Korean Taxonomical Serial Number (KTSN) was assigned to each taxon, different from the normally used systems that the scientific name was considered as primary key to manage higher rank of taxa systematically. Common names were also treated with the KTSN, reflecting that common name is considered as one type of taxon. Additional taxonomic information (e.g., synonyms, original names, and references) was also added to the database. A web interface with an intuitive dashboard presenting taxonomic hierarchical structure is provided to experts and/or managers of the DBNKo. Currently, several biological databases are available in the National Institute of Biological Resources (NIBR) such as a specimen database, a digital library, a genetic information system, and the shared species data based on the DBNKo. The DBNKo started sharing species information with other institutions such as the Nakdonggang National Institute of Biological Resources. It is an ideal centralized species database to manage standardized information of Korean species.
Many biomedical research groups have been trying to share their outputs to increase the efficiency of research. As part of their efforts, a common ontology named Gene Ontology(GO), which comprises controlled vocabulary for the functions of genes, was built. However, data from many research groups are distributed and most systems don't support integrated semantic queries on them. Furthermore, the semantics of the associations between concepts from external classification systems and GO are still not clarified, which makes integrated semantic query infeasible. In this paper we present an ontology matching and integration system, called AutoGOA, which first resolves the semantics of the associations between concepts semi-automatically, and then constructs integrated ontology containing concepts from GO and external classification systems. Also we describe a web-based application, named GOGuide II, which allows the user to browse, query and visualize integrated data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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