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Utilizing machine learning to discern hidden clinical values from big data in urology
김원재, Peng Jin,김원화,Jayoung Kim 대한비뇨의학회 2020 p.239-241
김진욱 대한비뇨의학회 2020 p.242-249
Hui-Juan Huang-Tiel, Isabella Otto,Klaus Golka,Silvia Selinski,Stephan Koswig,Kathrin Bathe,Steffen Hallmann,Thorsten H. Ecke 대한비뇨의학회 2020 p.250-259
박재영, 태범식,정창욱,송채린,서성일,홍성규,정진수,홍성후,황의창,곽철,서일영,박수연,Chanwang Park,Korean Renal Cancer Study Group 대한비뇨의학회 2020 p.260-268
서준교, 정재현,정창욱,이상은,이은식,구자현,김현회,곽철 대한비뇨의학회 2020 p.269-276
Katsuhiro Ito, Hiromasa Araki,Toshihiro Uchida,Yumi Manabe,Yu Miyazaki,Haruki Itoh,Mutsuki Mishina,Hiroshi Okuno 대한비뇨의학회 2020 p.277-283
서일영, 오태훈,이철 대한비뇨의학회 2020 p.284-290
Korean ureter length: A computed tomography–based study
정성일, 박희선,유미혜,김용준,이현진,최우석,박형근,김형곤,백성현 대한비뇨의학회 2020 p.291-296
이지용, 박종목,나용길,송기학,임재성,양승우,김건화,신주현 대한비뇨의학회 2020 p.297-303
조강준, 이규성,최진봉,고준성,김준철 대한비뇨의학회 2020 p.304-309
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.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.