Purpose: This study reviews the recent trend of Korean Academy of dental technology research. The data examined are the articles published in the Korean Journal of Korean Academy of dental technology from 1979 to 2011. Methods: The data are retrieved through the internet database Korean Academy of dental technology. The number of paper published is 540, published in 33 volumes of the journal. This study examines research methods, subjects, and author information. Results: Among the 540 articles collected, 422 are Original papers, 106 Clinical Technical Papers, 12case Other papers. 235 are experimental studies. Most experimental studies(235) have examined the ceramic(Porcelain) parts(117). The sole author of 315, co-author of 225 appeared. In turn of dental technicians, and students appeared. Conclusion: The study is to present basic data for research and to indicate the direction of their study in the future.
This is study on the changes of the Apartment House Managerial Problems to grope for the way of more practical management about increasing the apartment house in Korea. The documentary research method was used for this study and the Han-Kook newspapers (1954-1991) was used as an analysis data. On the basis of it, we examined the changes, such as the number of whole articles by time series and the column of head title. We also classified it into several subjects and analyzed it. Finally, we attempted to divide an chronological section on the Changes of the Apartment House Managerial Problems. On the basis of this study, we expect that various documents, related laws and regulations will be analyzed in no distant future. These is going to make the Apartment House Managerial Problems gave more systemic and efficiency.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.1
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pp.48-56
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2024
The application of artificial intelligence (AI) is becoming increasingly important to coping with air pollution. AI is effective in coping with it in various ways including air pollution forecasting, monitoring, and control, which is attracting a lot of attention. This attention has created high need for analyzing studies on AI and air pollution. To contribute for satisfying it, this study performed bibliometric analyses on the studies on AI and air pollution from 2012 to 2022 using the Web of Science database. This study analyzed them in various aspects such as the trend in the number of articles, the trend in the number of citations, the top 10 countries of origin, the top 10 research organizations, the top 10 research funding agencies, the top 10 journals, the top 10 articles in terms of total citations, and the distribution by languages. This study not only reports the bibliometric analysis results but also reveals the eight distinct features in the research steam in studies on AI and air pollution, identified from the bibliometric analysis results. They are expected to make a useful contribution for understanding the research stream in AI and air pollution.
Purpose - This study strives to discern trends in research productivity in the Journal of Consumer Behavior. It will identify prolific authors and institutions in articles over ten years (2004-2013). Research design, data, and methodology - The Journal of Consumer Behavior was chosen and articles over ten years were analyzed. Research productivity was determined by categorizing the data into four themes: number of authors per article, author affiliated institutions, a list of prolific authors over a ten-year period, and author-affiliated countries. Results - Authors have a propensity to collaborate on a research paper, yielding a high frequency of articles with two or three authors in a single publication. In addition, author and institution productivity was highest in North America and Europe. Conclusions - The research productivity of the Journal of Consumer Behavior is unprecedented. The trends and insights from this study will allow academics in the area of consumer behavior to observe leading authors and institutions. Moreover, speculations about the leading countries and institutions, not to mention top prolific authors in consumer behavior, will be elucidated in this study.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.32
no.11
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pp.1802-1813
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2008
As a very first step for theorizing shopping, this study attempted to diagnose the current of shopping research. Using the keyword of shopping from major academic databases in Korea, the study collected 560 research articles and analyzed patterns of: 1) research by year, journal, and academic area; 2) researchers by academic area; 3) keywords; and 4) research contents. Analyses showed that two thirds of articles in shopping were published after 2000. While the number of journals was the highest in business and engineering, the numbers of articles and researchers were the highest in business and apparel. The most frequently used included internet shopping mall, internet shopping, and shopping orientation. About 66% of shopping research was internet shopping related, and 80% was empirical study using individual consumers. Though shopping was studied as an individual consumer behavior, there were noticeable patterns in research contents by academic field. The study discussed such patterns and provided implications for multidisciplinary approaches for shopping theory and research.
For the purpose of this analysis of trends in research on creativity of preschool children, 98 volumes with articles on the creativity of preschool children were selected from 6 reliable Korean academic journals. Analysis was for year, content, research methods, research design, and subjects. Results showed that (1) the changes by year were that the number of qualitative researches increased from 4 articles in 1998 to 24 articles in 2006. (2) The greatest amount of research content concerned educational methods for the generation of creativity. (3) Most research methods were empirical studies. (4) The most used measurement scale was the Korean Comprehensive Creativity Test for Young Children (Jeon, 2000). (5) Most data analyses were by t-test.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.14
no.2
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pp.150-156
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2007
Purpose: This study was conducted to identify the nature the research trends of articles published in the Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing (JKAFN). Method: Comparison analysis between articles in JKAFN (Volume 13, Number 1-3) and articles in the Journal of Korean Academy of Nursing (Volume 36, Number 1-3, 5-7) based on knowledge development classification was used to identify the nature of research trends in JKAFN. Results: Based on comparison with Journal of Korean Academy of Nursing, research trends in JKAFN were dominant; in personal knowledge in the pattern of knowing in nursing, in the desiderative focus in cognitive needs for nursing epistemology, in advancing of various aspects of nursing in the focus of knowledge, and practice domain in the domains for nursing. Conclusion: The major focuses on research trends in JKAFN were nursing practice, actions of nurses in practice and practice guideline applicable in nursing education.
This study has analyzed applicable characteristics on big data of the meteorology and climate depending on press releases in the media. As a result, more than half of them were conducted by governmental departments and institutions (26.9%) and meteorological administration (25.0%). Most articles were written by journalists, especially the highest portion stems from straight articles focusing on delivering simple information. For each field, the number of cases had listed in order of rank to be exposed to the media; information service, business management, farming, livestock, and fishing industries, and disaster management, but others did rank far behind; insurance, construction, hydrology and energy. Application of big data about meteorology and climate differed depending on the seasonal change, it was directly related to temperature information during spring, to weather phenomenon such as monsoon and heat wave during summer, to meteorology and climate information during fall, and to weather phenomenon such as cold wave and heavy snow during winter.
This study was to provide fundamental information on the characteristics and the process of water pollution in Korea and to establish proper policy and strategies to establish proper policy and strategies to deal with the future situation. Content analysis method with a daily newspaper was applied to achieve the purpose of the study. Total 447 articles about water pollution were obtained from the DongA daily newspaper during 1920-1993. The results showed like there. The articles were categorized to three aspects: water pollutant, the affect of the water pollution, and management and measures of water quality. Based on the number of articles and the analysis of the content, the transition of water pollution could be categorized to four periods. 1920~1971 (Period 1), 1972~1978(Period 2). 1979~1990(Period 3.). 1991~1993(Period 4).
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.388-393
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2024
The convergence of machine learning and smart farm is becoming more and more important. The purpose of this research is to quantitatively analyze machine learning and smart farm with bibliographic data from 2013 to 2023. This study analyzed the 251 articles, filtered from the Web of Science, with regard to the article publication trend, the article citation trend, the top 10 research area, and the top 10 keywords representing the articles. The quantitative analysis results reveal the four points: First, the number of article publications in machine learning and smart farm continued growing from 2016. Second, the article citations in machine learning and smart farm drastically increased since 2018. Third, Computer Science, Engineering, Agriculture, Telecommunications, Chemistry, Environmental Sciences Ecology, Material Science, Instruments Instrumentation, Science Technology Other Topics, and Physics are top 10 research areas. Fourth, it is 'machine learning', 'smart farming', 'internet of things', 'precision agriculture', 'deep learning', 'agriculture', 'big data', 'machine', 'smart' and 'smart agriculture' that are the top 10 keywords composing authors' keywords in the articles in machine learning and smart farm from 2013 to 2023.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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