Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.805-808
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2014
The DBMS is a database management software system to access by people. It is an open source DBMS, such as MySQL and commercial services, such as ORACLE. Since MySQL has been acquired by Oracle, MariaDB released increase demand. NoSQL also are increasing, the trend is of interest, depending on the circumstances. Based on the same type of mass data, Depending on the performance comparison between the open source DBMS is required, and The study compared the performance between MariaDB and MongoDB. This paper proposes a DBMS for big data to process.
The purpose of this study was to analyze domestic research trends over the past 20 years and future direction of forest ecology using text mining. A total of 1,015 academic papers and keywords data related to forest ecology were collected by the "Research and Information Service Section" and analyzed using big data analysis programs, such as Textom and UCINET. From the results of word frequency and N-gram analyses, we found domestic studies on forest ecology rapidly increased since 2011. The most common research topic was "species diversity" over the past 20 years and "climate change" became a major topic since 2011. Based on CONCOR analysis, study subjects were grouped intoeight categories, such as "species diversity," "environmental policy," "climate change," "management," "plant taxonomy," "habitat suitability index," "vascular plants," and "recreation and welfare." Consequently, species diversity and climate change will remain important topics in the future and diversifying and expanding domestic research topics following global research trendsis necessary.
The rapid growth of mobile-based online shopping and the appearance of untact business initiated by COVID-19 has led to an explosive increase in demand for logistics services such as delivery services. In order to respond to the rapidly growing demand, most logistics and distribution companies are working to improve customer service levels through the establishment of a full-filament center in the city center. However, due to social factors such as high land prices and traffic congestion, it becomes more difficult to establish the logistics facilities in the city center. In this study, it has been proposed the way to choose the candidate locations for the shared distribution centers among the space nearby the tall-gate which can be idle after the smart tolling service is widely extended. In order to evaluate the candidate locations, it has been evaluated the centralities of all candidates using social network analysis (SNA). To understand the result considering the characteristics of centrality, the network structure was regenerated based on the distance and the traveling time, respectively. It is possible to refer the result of evaluation based on the cumulative relative importance to choose the best set of candidates.
The purpose of this study is to understand the characteristics and trends of active senior. As the baby boom generation become the age of the elderly, they are more active than senior. These seniors are called active seniors, a new consumer group. Many countries and companies are also interested in providing relevant policies and services, but there is lack of researches on active senior trends. This study collects the 8,740 posts related to active seniors on social media from January 1st, 2018 to June 31st, 2021, and conducted keyword frequency analysis, TF-IDF analysis and LDA topic modeling. Through LDA topic modeling, topics are classified into 10 categories: lifestyle, benefits, shopping, government business, government education, health, society and economy, care industry, silver housing, leisure. The results of this study can be utilized as fundamental data to help understand the academic and industrial aspects of active senior.
Various cryptographic technologies have been proposed from ancient times and are developing in various ways to ensure the confidentiality of information. Due to exponentially increasing computer power, the encryption key is gradually increasing for security. Technology are being developed; however, security is guaranteed only in a short period of time. With the advent of the 4th Industrial Revolution, encryption technology is required in various fields. Recently, encryption technology using homomorphic encryption has attracted attention. Security threats arise due to the exposure of keys and plain texts used in the decryption processing for the operation of encrypted information. The homomorphic encryption can compute the data of the cipher text and secure process the information without exposing the plain text. When using the homomorphic encryption in processing big data like stored personal information in various services, security threats can be avoided because there is no exposure to key usage and decrypted information.
Seung-Yeon Hwang;Jin-Yong Moon;Jae-Kon Oh;Jeong-Joon Kim
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.4
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pp.177-182
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2024
The issue of teenage drinking and smoking has been raised repeatedly over the years. However, for various reasons, adolescents have continued to drink and smoke up to the present. Consequently, various preventive education programs are being implemented in all elementary, middle, and high schools, but these efforts have not been significantly effective in reducing the rates of adolescent drinking and smoking. Furthermore, while youth centers exist in various locations, they are often underutilized due to inadequate promotion or facilities. Given that drinking can lead to serious juvenile crimes, and there are indeed cases to this effect, preventive measures are absolutely necessary. Therefore, this paper analyzes the behavior of adolescents regarding drinking and smoking using public data. Based on the analysis conducted using R, a tool for big data analysis, this paper proposes measures to reduce the rates of adolescent drinking and smoking. The proposed measures focus more on prevention than on post-event solutions.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.3
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pp.71-79
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2020
This study investigates the rising issue of verbal violence at non-facing channels. Focus Group Interview(FGI) was conducted to examine verbal violence occurred during emotional labors in real-life cases. In addition, the distribution of verbal violence in the conversation was confirmed through a new big data technology called Speech Analysis(SA). The result findings highlighted the two perspectives as below. First, verbal violence occurred through calls, is classified into personal insult, swearing/verbal abuse, unreasonable demand, (sexual) harassment and intimidation/threat. Second, Speech Analysis result exhibited the most frequently appeared verbal violence were personal insult and swearing/verbal abuse. Informal language use and speaking in disrespectable manner was the highest rate in personal insult category. Moreover general cursing was the highest rate in swearing/verbal abuse category. In particular, the rate of using curse language was the highest in overall cases of verbal violence. This study summarizes the types of verbal violence that occur in non-facing channels and suggests a need for further investigation on how verbal stress affects working environment for emotional labor.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.28
no.3
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pp.217-240
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2017
The purpose of this study was to investigate the semantic network analysis to understand image contents and to examine the degree to which words, word clusters contributed to the formation of semantic map within image contents. For this research, from 1993 until 2016 the field of the image contents were collected for a total of 2,624 cases papers. The word appeared in Title analyzed the social network by using the R program of Big Data. The results were as follows: First, The field of image contents is based on researches related to 'image', 'media' and 'contents'. Second, there is a three-step flow ('education' -> 'media' -> 'contents') of research in the field of image contents. Third, researches related to 'broadcasting', 'digital', 'technology', and 'production' were continuously carried out. Finally, There were new research subjects for each regime.
The purpose of this study was to perform a convergence study for investigating main features and influencing factors in career development process, throughout the whole periods of education, that might influence their ultimate choice of majors. We collected data of career development process at the elementary, middle, high school, and college levels using career-o-grams, for the college students who majored in English Lang/Lit and Global Commerce, and we applied text mining techniques for qualitative data analysis. Two major factors influencing career goals were parents and teachers. In particular, teachers were most influential in the career decisions at the middle school level. Teachers, family situations, and peers showed a negative impact on career aspiration. The findings would serve as a guide for career consultants and education program developers.
The purpose of this study is to find a way to increase the examination rate by presenting the current state of national health examination. To this end, demographic factors(Gender, age, income level, education level) and health factors(Smoking, alcohol, obesity, subjective health status) were selected, and whether the selected factors were different for each group, and the examinees according to the number of hospitals and income level were visualized. As a result, except for subjective health status in health factors, population factors, and number of hospitals were all related to the examination. In addition, among the age factors of the demographic factor, those in their twenties and those with a low income level and those who were underweight among the health factors of obesity had a high rate of non-testing. Therefore, it is considered necessary to promote, support, and educate those untested by these groups.
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