The purpose of this study is to construct a predictable estimation model that reflects the relationship between the variables of mobile app performance and to verify how app reviews affect app performance. In study 1 and 2, the relationship between app performance indicators was derived using correlation analysis and random forest regression estimation of machine learning, and app performance estimation modeling was performed. In study 3, sentiment scores for app reviews were by using sentiment analysis of text mining, and it was found that app review sentiment scores have an effect one lag ahead of the number of daily installations of apps when using multivariate time series analysis. By analyzing the dissatisfaction and needs raised by app performance indicators and reviews of apps, companies can improve their apps in a timely manner and derive the timing and direction of marketing promotions.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1037-1041
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2006
본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.
Port congestion rate at Busan Port has increased for three years. Port congestion causes container reconditioning, which increases the dockyard labor's work intensity and ship owner's waiting time. If congestion is prolonged, it can cause a drop in port service levels. Therefore, this study proposed an anomaly detection method using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model with the daily volume data from 2013 to 2020. Most of the research that predicts port volume is mainly focusing on long-term forecasting. Furthermore, studies suggesting methods to utilize demand forecasting in terms of port operations are hard to find. Therefore, this study proposes a way to use daily demand forecasting for port anomaly detection to solve the congestion problem at Busan port.
Park, Seong-Seung;Shon, Ho-Sun;Lee, Dong-Gyu;Ji, Eun-Mi;Kim, Hi-Seok;Ryu, Keun-Ho
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.2
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pp.177-181
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2009
Developing u-Public facilities for application u-City is to combine both the state-of-the art of the construction and ubiquitous computing and must be flexibly comprised of the facilities for the basic service of the building such as air conditioning, heating, lighting and electric equipments to materialize a new format of spatial planning and the public facilities inside or outside. Accordingly, in this paper we suggested the time pattern system for predicting the most basic power system loads for the basic service. To application the tim e pattern we applied SOM algorithm and k-means method and then clustered the data each weekday and each time respectively. The performance evaluation results of suggestion system showed that the forecasting system better the ARIMA model than the exponential smoothing method. It has been assumed that the plan for power supply depending on demand and system operation could be performed efficiently by means of using such power load forecasting.
Modern society is undergoing nutritional imbalance according to the diet as the number of one person increases. This is increasing the incidence of chronic diseases such as gastrointestinal diseases and digestive diseases. This study suggests the prediction of dietary knowledge using multiple regression analysis for preventing chronic stomach diseases. The proposed method manages user's stomach diseases and dietary nutrition through the prediction of nutrition knowledge. It collects user's PHR through smart device and integrates in the health platform. The integrated data analyzes the dietary and activity of the user through multiple regression analysis. It predicts the required nutrients and provides services to users through applications. Therefore, it suggests recommended dietary components and consumed calories, appropriate dietary components based on the user's basal metabolism, and gastrointestinal levels. With the personalized health management, modern people can manage gastrointestinal diseases through a balanced diet.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.4
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pp.503-509
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2022
The purpose of this study is to set the rate of change between the market price of the next day and the previous day to be predicted as the predicted value, and the market price for each section is generated by dividing the stock price ranking of the next day to be predicted at regular intervals, which is different from the previous papers that predict the market price. We would like to propose a new time series data prediction method that predicts the market price change rate of the final next day through a model using the rate of change as the predicted value. The change in the performance of the model according to the degree of subdivision of the predicted value and the type of input data was analyzed.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.9
no.6
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pp.109-115
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2014
Sales of online games companies that began from the small and medium-sized ventures, have grown to billions or hundreds of million dollars to target the global market. The issues related with industrial policies and regulations for game industry gain attentions. In particular, the Korean government has strengthened the relevant regulations of the webboard game service across many departments within the government such as Media Rating Commission, Game Products Administrative Committee, Ministry of Culture, Tourism and Sports, and Ministry of Female and Family. In this study, we analyze the effects of government regulation on webboard games using a VECM(Vector Error Correction Model). We have acquired the Gametrix time-series data during a year since July 2013. Having the co-integration estimated in the analysis process, we attempt to identify the long-term equilibrium relationship within webboard game industry and predict use time in near future. The results show that the use time has decreased to a third to a fourth comparing to the initial value at the beginning point in 2013. Two representative webboard games are exposed to the significant risks to have less or no use time. Additionally, we discuss the issues of the overall game industry influenced by the changes of webboard games.
83년 7월부터 NYMEX 선물시장에서 거래되기 시작한 원유선물은 90년대 들어 주식 채권 외환 등의 금융시장과 관련하여 크게 성장하고 있으며, 원유선물가격이 현물시장에서의 가격형성에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서, 원유선물가격이 미래의 현물가격에 대한 최적의 예측치라고 하는 합리적기대모형(合理的期待模型)에 의거하여 원유선물 가격과 현물가격의 변화추이 및 그들 사이의 장(長) 단기(短期) 균형관계(均衡關係)(동태적통합(動態的統合))와 효율성(效率性)등을 일별(日別) NYMEX 선물유가(근월도래선물(近月到來先物)의 종가(終價))와 WTI 현물유가의 자료를 이용하여 계량분석하였다. 원유선물가격과 현물가격은 단위근(單位根)을 갖는 불안정(不安定)한 시계열이지만, 선물유가와 현물유가사이에는 공적분관계(共積分關係)(공통확률적추세(共通確率的趨勢))가 있어 장기적(長期的) 균형관계(均衡關係)가 존재하며, 또한 공시계열상관관계(共時系列相關關係)(공통안정적순환(共通安定的循環))가 있어 단기적(短期的) 균형관계(均衡關係)도 존재하는 것으로 보여진다. 그리고 선물유가는 미래의 현물유가에 대한 예측력이 있는 것으로 보여진다. 따라서, 원유선물가격이 미래의 현물가격에 대한 최적의 예측치라고 히는 합리적기대모형(合理的期待模型)과 일치하는 것으로 나타났다. 원유선물가격이 현물가격과 장(長) 단기적(短期的)으로 동태적(動態的)인 균형관계를 보이고 있으므로 정부의 합리적인 수입선다변화정책과 유가자유화에 따른 석유업계의 효율적인 운영방안의 하나로 원유선물시장의 활용이 더욱 더 필요할 것으로 생각된다.
Kim, Hyun-Woo;Lee, Jun-Hui;Choi, Yong-Hoon;Chung, Young-Uk;Lee, Hyun-Joon
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.1
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pp.92-101
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2009
In this paper, we propose a dynamic bandwidth provisioning method based on traffic forecasting in IEEE 802.16e packet core network. The traffic is categorized as 4-different classes and the traffic amount of each class is forecasted by the Box-Jenkins method. To increase the service provider's revenue we provision the bandwidth of 4-different classes dynamically using greedy algorithm. The simulation results show that the number of packet drops is reduced and the level of QoS is improved compared with two different the methods - no priority considering and static provisioning.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.362-362
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2023
한정된 수자원의 이용 및 관리로 매년 물 부족과 물 배분 의사결정 문제가 발생하고 있다. 50년간(1965~2014년) 수자원의 총량은 약 1.2배 증가한 반면 인구수 약 1.8배, 생·공·농업용수의 수요는 약 5배가 증가(국회입법조사처, 2018) 했을 뿐 아니라, 기후변화의 영향으로 인한 강수량의 변화와 지역별 편차가 커져 지속가능한 물관리 필요성이 증대되고 있다. 따라서 효율적인 물관리를 위해서는 관리부처가 분절되어 있는 물순환 계통의 데이터를 통합하는 것이 우선시되어야 하고 이를 통해 물순환 모니터링/평가/예측 기술을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 생활용수 물순환 계통 통합 DB를 정의 및 구축하였다. 도시의 관점에서 물순환 시스템을 순차적으로 물 유입(수원~취수장)/전달(정수장~급수지역)/유출(하(폐)수처리장~방류구)의 개념으로 설정하고 DB정의서를 마련하였다. 연구대상지는 가뭄이 장기화가 되고 있는 전라남도중 물순환 계통이 비교적 단순한 네트워크로 형성되어 있는 함평군 도시지역으로 선정하였다. 연구 기간은 총 5년(2017년 1월 1일~2021년 12월 31일)이고 일 단위 실계측자료 위주의 원자료를 구축하였다. 이를 이상치 탐지, 제거, 대체의 과정을 거쳐 품질 보정하고 정제된 시계열 자료에 대한 특성 분석을 하였다. 그 결과, 물순환 계통 내 주요 지점 간의 상관관계 및 지연시간을 통한 물흐름의 시계열적 특성을 파악할 수 있었으며 모형의 적합도를 판단하는 데 활용되는 통계량과 유의미하지 않은 잔차의 자기상관성을 볼 때 물 유입-전달-유출의 단기 예측을 위한 ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average) 모형의 구축도 가능할 것으로 판단되었다. 다만 여름철 발생하는 방류량의 첨두값을 설명하기 위해서는 강우에 의한 불명수 발생으로 증가하는 방류량을 묘사할 수있어야 하므로 향후에는 물순환계통 외 해당 지역의 불명수(강우 효과)도 하수 방류량의 주요 입력 요인으로 추가 검토할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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