Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing package. It provides a new abstraction named resilient distributed dataset, which is capable of support for fault tolerance while keeping data in memory. This type of abstraction results in a significant speedup compared to legacy large-scale data framework, MapReduce. In particular, Spark framework is suitable for iterative machine learning applications such as logistic regression and K-means clustering, and interactive data querying. Spark also supports high level libraries for various applications such as machine learning, streaming data processing, database querying and graph data mining thanks to its versatility. In this work, we introduce the concept and programming model of Spark as well as show some implementations of simple statistical computing applications. We also review the machine learning package MLlib, and the R language interface SparkR.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.501-510
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1999
We have seen a rapid development of multimedia intustry as computer evolves and the internet has changed our way of life dramatically in these days. There we several attempts to teach elementary statistics on the web but most of them are based on commercial products. The need for statistical data analysis and decision making based on those analysis is growing. In this article we try to show one way of reaching that goal by using a server side scripting language PHP3 toghether with extra graphical module and statistical distribution module on the web. We showed some elementary exploratory graphical data analysis and statistical inferences. There are plenty of room of improvements to make it a full blown statistical analysis tool on the web in the new future. All the programs and databases used in our article we public programs. The main engine PHP3 is included as an apache web server module so it is very light and fast. It will be much better when the PHP4(ZEND) will be officially out in terms of processing speed.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.32
no.4
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pp.356-362
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1996
In order to suggest the useful information of fishing ground, a data base system on 32bit personal computer was developed and handled by using the catch data of Korean tuna long -line. This data base system was programmed using Quick Basic, and consisted of three kinds of programs, one for displaying the catch rate on the fishing ground by fishing area and year ranges, another for indicating the catch rate or number on table or graph, and the other for estimating the fishing ground in economical points, mainly targeting total tunas, yellowfin and bigeye tuna respectively. When this system was started, the map of oceans such as the Pacific, the Indian and the Atlantic, is drawn on the monitor. And then the catch rates of all species and each one are indicated by the figured symbols on the sea divisions of$5^{\circ}$ space of latitute and longitude.
Sung Ryul Shim;Yo Hwan Lim;Myunghee Hong;Gyuseon Song;Hyun Wook Han
The Journal of Bigdata
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v.6
no.2
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pp.61-70
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2021
The objective of this study was to describe specific approaches for data extraction from graph when statistical information is not directly reported in some articles, enabling data intergration and meta-analysis for quantitative data synthesis. Particularly, meta-analysis is an important analysis tool that allows the right decision making for evidence-based medicine by systematically and objectively selects target literature, quantifies the results of individual studies, and provides the overall effect size. For data integration and meta-analysis, we investigated the strength points about the introduction and application of Adobe Acrobet Reader and Python-based Jupiter Lab software, a computer tool that extracts accurate statistical figures from graphs. We used as an example data that was statistically verified throught an previous studies and the original data could be obtained from ClinicalTrials.gov. As a result of meta-analysis of the original data and the extraction values of each computer software, there was no statistically significant difference between the extraction methods. In addition, the intra-rater reliability of between researchers was confirmed and the consistency was high. Therefore, In terms of maintaining the integrity of statistical information, measurement using a computational tool is recommended rather than the classically used methods.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.462-471
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2018
Even though software (SW) education has not been considered part of the current national kindergarten curriculum, in practice there is growing interest in adopting it. Teachers would be expected to play a key role in the successful introduction and implementation of new educational changes, such as SW education. In preparation for its adoption in ECE, it would be useful to determine ECE teachers' perception and attitudes toward early childhood software education. For this study, 219 ECE teachers' level of concern toward SW education was surveyed using the Stages of Concern Questionnaire. It was found that the teachers' level of concern was the highest at stage 0-Unconcerned and that they had high levels of stage management, personal and informational concern. Thus, a non-user pattern was mostly indicated. However, compared to the typical non-user pattern, the pattern aspect close to critical non-user ever appeared to some extent. In addition, a significant difference in the level of concern was shown at all stages depending on the awareness of the necessity for SW education. The teachers with SW training experience showed a higher intensity only at stage 0. There was a statistically significant difference in stages 0 and 6 depending on the future implementation decision. These results will be utilized as a resource in building an ECE teachers' support system according to their level of concern about SW education.
The aim of this study was to investigate effective expression method of performance information of functional clothing and preferred alternatives for the categorized consumer groups according to the perception about the functional outdoor jacket. 472 males and females in their 20s-60s' were surveyed and their answers were analysed and categorized by using SPSS 21.0 statistical program. For the study, four different expression methods for waterproof & breathable fabric, 'illustration only', 'illustration+Korean text', 'illustration+foreign text', and 'chart with Korean text', were presented and asked for finding correct answers. The analysis was done for three categorized consumer groups from the former study, 'unconversant/brand & design pursuing group', 'conversant/function pursuing group' and 'high price/high function preferring group'. The results showed that regardless of groups, 'picture only' was the most preferred method and 'graph' was the least. However, the percentage of correct answers for the 'graph' was the biggest, especially for 'conversant/function pursuing group'. It implied that the effective expression method should be differentiated depending on the target consumer groups. 'Conversant/function pursuing group' more agreed on the need for additional information, such as 'after-washed performance', than other two groups.
The statistical education researchers advise instructors to educate informal statistical inference and they are paying close attention to the progress of the statistical inference in general. This study was conducted by analyzing the levels and the traits of each levels of the informal statistical inference of the middle and high school students for comparing the samples of data and estimating the graph of a population. Research has shown that five levels of the informal statistical inference were identified for comparing the samples of data: responses that are distracted or misled by an irrelevant aspect, responses that focus on frequencies of individual data points and hold a local view of the sample data sets, responses that the student's view of the data is transitioning from local to global, responses that hold a global view but do not clearly integrate multiple aspects of the distribution, and responses that integrate multiple aspects of the distribution. Another five levels of the informal statistical inference were identified for estimating the graph of a population: responses that are distracted or misled by an irrelevant aspect, responses that focus only on representativeness, responses that consider both representativeness and variability and focus on one particular aspect of the distribution, responses that focus on multiple aspects of distribution but do not clearly integrate them, and responses that integrate multiple aspects of the distribution.
As one of the unsupervised learning neural network methods, self-organizing maps(SOM) are applied to various fields. It reduces the dimension of multidimensional data by representing observations on the low dimensional manifold. On the other hand, the minimal spanning tree(MST) of a graph that achieves the most economic subset of edges connecting all components by a single open loop. In this study, we apply the MST technique to SOM with subnodes. We propose SOM's with embedded MST and a distance measure for optimum choice of the size and shape of the map. We demonstrate the method with Fisher's Iris data and a real gene expression data. Simulated data sets are also analyzed to check the validity of the proposed method.
Australian Curriculum Assessment and Reporting Authority(ACARA) was founded by Australian federal government in 2009. Leading under ACARA, national education curriculum development was propelled. Also from 2014 they gradually extended enforcement of new curriculum by a Reminder about new syllabus implementation (2013.01.29.). The research result of Australia's curriculum, and textbook shows that students repeat, and advance the same contents under spiral curriculum as they move to higher grade. They actively use digital technology, and also puts emphasis on practical context such as Money & financial mathematics. On the level of difficulty, or quantity aspect, Korea handles relatively advanced contents of 'number and operation' or 'Letters and Algebraic Expressions' domain than Australia. However on statistics domain, Australia not only puts more focus on practical stats than Korea, but also concerns as much on both various and qualitative terms Australia doesn't deal with formal concept of 'function'. However, they learn the wide concept of function by handling various graphs. This shows Australia has a point of similarity, and also difference to Korea on various angles.
Research for efficient management of the National Pension has been emphasized as the current society trends toward aging and low birth rate. In this article, we suggest a statistical model for effective classification and prediction of the reserve for the survivor's pension in Korea. Logistic regression model is incorporated; correct classification rate, and distribution of the posterior probability for the reserve of survivor's pension are investigated and compared with the results from the general logistic models. Assessment of predictive model is also done with lift graph, ROC curve and K-S statistic. We suggest strategies for reducing financial risks in managing and planning the pension as an application of the suggested model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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