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김용미, Pranay Kathuria,Dursun Delen 대한의료정보학회 2017 p.241-248
김은영 대한의료정보학회 2017 p.249-254
Clinical Decision Support Model to Predict Occlusal Force in Bruxism Patients
Bhornsawan Thanathornwong, Siriwan Suebnukarn 대한의료정보학회 2017 p.255-261
Systematic Review of Data Mining Applications in Patient-Centered Mobile-Based Information Systems
Mina Fallah, Sharareh R. Niakan Kalhori 대한의료정보학회 2017 p.262-270
Machine Learning to Improve the Effectiveness of ANRS in Predicting HIV Drug Resistance
Yashik Singh 대한의료정보학회 2017 p.271-276
Prediction of Kidney Graft Rejection Using Artificial Neural Network
Leili Tapak, Omid Hamidi,Payam Amini,Jalal Poorolajal 대한의료정보학회 2017 p.277-284
Development of a Stress Classification Model Using Deep Belief Networks for Stress Monitoring
송세희, 김동근 대한의료정보학회 2017 p.285-292
Sukanya Chongthawonsatid 대한의료정보학회 2017 p.293-303
Sai Wai Yan Myint Thu, Boonchai Kijsanayotin,Jaranit Kaewkungwal,Ngamphol Soonthornworasiri,Wirichada Pan-ngum 대한의료정보학회 2017 p.304-313
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
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