This paper examines the problems of big data analysis education and suggests ways to solve them. Big data is a trend that the characteristic of big data is evolving from V3 to V5. For this reason, big data analysis education must take V5 into account. Because increased uncertainty can increase the risk of data analysis, internal and external structured/semi-structured data as well as disturbance factors should be analyzed to improve the reliability of the data. And when using opinion mining, error that is easy to perceive is variability and veracity. The veracity of the data can be increased when data analysis is performed against uncertain situations created by various variables and options. It is the node analysis of the textom(텍스톰) and NodeXL that students and researchers mainly use in the analysis of the association network. Social network analysis should be able to get meaningful results and predict future by analyzing the current situation based on dark data gained.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.10
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pp.1071-1078
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2014
Recently, information providing service using Big Data is being expanded. Big Data processing technology is actively being academic research to an important issue in the IT industry. In this paper, we analyze a skilled pattern of welder through Big Data analysis or extraction of welding based on R programming. We are going to reduce cost on welding work including weld quality, weld operation time by providing analyzed results non-skilled welder. Welding has a problem that should be invested long time to be a skilled welder. For solving these issues, we apply connection rules algorithms and regression method to much pattern variable for welding pattern analysis of skilled welder. We analyze a pattern of skilled welder according to variable of analyzed rules by analyzing top N rules. In this paper, we confirmed the pattern structure of power consumption rate and wire consumption length through experimental results of analyzed welding pattern analysis.
The BSC methodology has recently increased its capability to apply the all of industries. However, this methodology would be inappropriate for the business innovation of public organizations. The major reason is that the profit is not the main issue for the public sector, where the financial perspectives are not clearly stated or formulated. This difference compared to profit organizations influences other perspectives such as study and growth, process. Therefore, a new approach is needed to solve these problems. The purpose of this study is to investigate a pertinent scheme for the public innovation, the method to integrate the process, and its expected effectiveness. Our research also covers the analysis configuration, approach to the process, and its related benefits
In this paper, we present a modular pointer analysis algorithm based on the update history. We use the term 'module' to mean a set of mutually recursive procedures and the term 'modular analysis' to mean a program analysis that does not need the source codes of the other modules to analyze a module. Since a modular pointer analysis does not utilize any information on the callers, it is difficult to design a precise analysis that does not lose the information related to the program flow or the calling context. In this paper, we propose a modular and flow- and context-sensitive pointer analysis algorithm based on the update history that can memory states of a procedure independently of the information on the calling context and keep the information on the order of side effects performed. Such a memory representation not only enables the analysis to be formalized as a modular analysis, but also helps the analysis to effectively identify killed side effects and relevant alias contexts.
Software system modeling has a goal for finding and solving system's problems by describing and analyzing system model in formal notations. Petri nets, as graphical formalism, have been used in describing and analyzing the software systems such as parallel systems, real-time system, and protocols. In the analysis of Petri nets, general system properties such as deadlock and liveness are analyzed by the reachability analysis. On the other side, specific properties such as functional requirements and constraints are checked by model-checking. However, since these analysis methods are based on enumeration of ail possible states, there nay be state explosion problem, which means that system states exponentially increase as the size of system is larger. In this paper, we propose a new method for mechanically checking system properties with avoiding state explosion problem. At first, system properties are described in property nets then the system model and the property net are composed and analyzed. In the compositional analysis, system parts irrelevant to the specific property are reduced to minimize the analysis domain of the system. And it is possible to mechanically check whether a specific property is satisfied or not.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2003.02a
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pp.121-135
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2003
기술 패러다임의 변화는 전체 산업구조를 변화시킬 뿐 아니라 새로운 산업 분야를 만들어내고 현존하는 산업분야 내의 기술을 변화시킨다. 기술혁신의 산업별 유형에 관한 Paviit의 연구는 이러한 산업분야 별 기술적 특성의 다양성, 즉 기술 패러다임 변화에 토대를 두고 있으며 그의 산업분류는 많은 후행 연구에서 인용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 Paviit의 연구는 분석이 특정 시기에 국한되고, 정량적 분석이나 시간의 흐름을 고려한 동적 분석이 부족하며 일부 산업분야의 데이터가 미흡하다는 점 등, 데이터 분석과 관련된 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 Paviit 연구의 한계점을 극복하고자 1975년과 1999년 사이에 미국특허청(USPTO)에 등록된 특허에 대한 자료 및 특허인용에 대한 자료를 이용하여 실험적인 분석을 실시하였다. 산업구조의 변화를 고려하여 Pavitt이 제시한 4개의 산업 유형은 1)공급자 지배형(Supplier dominated), 2)규모 집약형(Scale intensive), 3)전문 공급자형 (Specialized suppliers), 4)화학 기반형(Chemical science based), 5)생명과학 기반형(Bio-science based), 6)정보과학 기반형 (Information science based)의 6개로 확장되었다. 이와 같이 도출된 각 산업 유형 별로 A)특허 네트워크(Patent Network), B)기술 궤적 (Technology Trajectory) 두 가지 측면에서 분석을 실시하였다. 우선 특허 네트워크 분석은 기술발달 과정에서의 지식 흐름을 연구하기 위한 분석으로, 산업 내 분석으로는 각 산업에 속한 특허들의 관계의 측면에서 긴밀성을 나타내는 네트워크 밀도와 기술 지식의 집중 정도를 나타내는 네트워크 중심도를 산출하였고 산업간 분석으로는 산업간 지식 흐름의 양상을 살펴보았다. 또한, 기술 궤적 분석에서는 각 산업별 기술의 특성을 분석하는 것으로, 특정 기술 지식의 활용 기간을 통해 기술 주기를 도출하고, 산업 내 평균 권리 청구 항목 수를 이용하여 각 산업의 기술 범위를 비교하였다. 각각의 동적 분석을 통해 시간에 따른 변화 양상이 관찰하였고, ANOVA 분석을 이용하여 통계적 유의성을 검증하였다. 본 연구는 현재의 기술 패러다임 내에서 Pavitt이 제시한 산업 분류의 근거를 보충 설명하였고 특허 정보를 이용하여 기술혁신의 산업별 유형에 대한 폭넓은 분석방법을 제시하였다.
Genome analysis process requires several steps of various software analysis tools. We propose WGAT(Web-based Genome Analysis Tool), which combines several tools for gene analysis and provides a graphic user interface for users. Software tools related to gene analysis are based on Linux or Unix oriented program, which is difficult to install and use for biologists. Furthermore, files generated from gene analysis frequently require manual transformation for next step input file. Web-based tools which are recently developed process orily one sequence at a time. So it needs many repetitive processes to analyze large size data file. WGAT is developed to support Web-based genome analysis for easy use as well as fast service for users. Whole genome data analysis can be done by running WGAT on Linux server and giving sequence data files with various options. Therefore many steps of the analysis can be done automatically by the system. Simulation shows that WGAT method gives 20 times faster analysis when sequence segment is one thousand.
This study was performed with a view to examine the nature and difference of EFA(Exploratory Factor Analysis) and CFA(Confirmatory Factor Analysis), and to compare the analysis process and result of EFA and CFA with the same data. The result of empirical analysis was as follows. Meanwhile, p.1, p.3 was removed owing to hampering the convergent validity in EFA, p.3 was removed owing to hampering the discriminent validity in CFA. EFA was reduction process of muti measurement variables to a few factor, but CFA was understanding and confirmatory process of measurement and latent variables' relation. Eventually, this study showed that EFA and CFA used different methology, thus the different outcomes appeared although using the same data, and implicated resonable application of methology according to given data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.395-406
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2017
The purpose of this study is to identify the pattern of daily electricity demand through clustering and classification. The hourly data was collected by KPS (Korea Power Exchange) between 2008 and 2012. The time trend was eliminated for conducting the pattern of daily electricity demand because electricity demand data is times series data. We have considered k-means clustering, Gaussian mixture model clustering, and functional clustering in order to find the optimal clustering method. The classification analysis was conducted to understand the relationship between external factors, day of the week, holiday, and weather. Data was divided into training data and test data. Training data consisted of external factors and clustered number between 2008 and 2011. Test data was daily data of external factors in 2012. Decision tree, random forest, Support vector machine, and Naive Bayes were used. As a result, Gaussian model based clustering and random forest showed the best prediction performance when the number of cluster was 8.
원자력발전소 고장 및 불시정지 사례의 상당수가 시스템과 연계되어 인간에 의해 수행되는 운전, 유지보수, 관리와 관련된 인적오류에 기인하는 것으로 알려져 있다. 이러한 인적오류는 원자력발전소의 안전성과 효율성의 유지에 중요한 변수로 작용하며 불시정지에 의한 경제적 손실과 사회적 충격을 초래 하게 된다. 특히, 국내 원자력발전소가 외국설계라는 점과 인적요인에 대한 체계적인 평가가 이루어 지 지 않은 상태에서 운영중인 것을 감안하면, 인적요인의 국가별 차이에서 발생가능한 인적오류 유발요인 이 상존하고 있다고 할 수 있다. 이러한 인적오류의 중요성에 비해 국내 원자력 발전소의 인적오류에 대 한 연구는 지금까지 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는, 국내 원자력발전소에서 발생하는 인적 오류의 분석과 그 분석결과를 응용하기 위한 기술개발의 첫단계로, 기존 국외의 인적오류연구방법론 비교 분석, 국내 원전의 인적오류 발생현황 및 관련보고체계 분석, 등을 수행하여 국내 원자력발전소의 인적오류 분석 및 응용기술개발을 위한 연구개발 방향을 정립하였다. 기존 국외의 인적오류연구방법론 비교분석에서는, 인적오류에 대한 연구를 그 접근 방식에 따라 관리적 접근방식, 정량적 접근방식, 정성적 접근방식의 세가지로 분류하여, 각 접근방식에 대한 분석대상, 분석방식, 수행목적 등, 각 접근방식의 특징과 이에따른 실효성을 분석하였다. 그리고, 국내 원전의 인적오류 발생현황 및 관련보고체계분석에서는, 국내 원자력발전소에서 발생한 고장/정지 사건이 내포하고 있는 인적오류의 주요 형태를 파악하였으며, 또한, 인적오류연구 수행에 필수적인 인적오류사례원으로서 국내 원전에서의 인적오류 관련 보고체계에 대한 운용현황을 파악하고 그 유용성을 조사하였다. 이러한 연구를 통하여, 국내에 적용가능한 인적오류 분석기술개발 추진을 위한 제약 조건과 이러한 제약조건을 극복하고 인적오류 분석기술 수준을 향상시키기 위한 필요충분조건을 파악하였으며, 이 필요충분조건을 고려하여 인적오류 분석기법개발, 인적 오류 사례전파 및 자료관리 기술개발, 인적오류 사례수집 기술개발, 등을 주요 골자로 하는 인적오류 분석기술개발의 기본 방향을 설정하였다. 이와 아울러, 오류사례의 수집, 상세분석, 자료의 저장 및 응용을 위한 hardware 및 software 환경을 체계화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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