정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.788-790
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2006
The algorithm of calculating NUC table, based on Image data collection, is based on two basic assumptions. These basic assumptions are as follow: one is the NUC is of a linear nature. The other is all pixel see the same statistical distribution for large number of lines. We generated NUC tables for a radiometric calibration & validation of KOMPSAT-2 using a dark cal. Data.
The purpose of this research are (1) determining the basic concepts of clothing field which are included in the middle and high school home economics education curriculum ; (2) comparing the extent of need to those three groups; (3) classifying the basic concepts into units; (4) ana-lyzing the extent of need by units and providing basic data for curriculum revision. The data collecting methods of this research is questionair and the contents of this are the same. The subjects are 1085 students, 402 teachers and 80 professors. The data was analyzed by one-way ANOVA, scheffe test and factor analysis. The results were as follows: (1) 43 basic concepts were determined. (2) While the extent of need in the teachers and professors was high, that of students was me-dium or lower than the other two groups. (3)The extent of need to 40 concepts among three groups were significantly different. (4)According to the results from the factor analysis 7 units were formed. (5)‘Accurate dressing’was the most needed thing among three groups.
Data on basic properties are needed due to the increased interest of insulation materials, but In Korea, there are fewer data related to the basic properties of insulation. so the absorption rate was measured every seven days by selecting some of the insulation among insulation materials to provide basic data on absorption rates among basic properties. Measured over 43 days, both absorption and weight showed the highest PF levels, other insulation is judged to have almost reached the maximum absorption rate. PF is still an increasing trend and requires constant observation.
한국지진공학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.36-43
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2000
Many formats are used for recording and processing in the research of earthquake seismology and earthquake engineering. It is very difficult to program the Reading and writing algorithm for data processing because fill formats are very different from each other. It is suggested new file format of Korea Standard earthquake data (KSED) two types of ASCII and binary that are read and written easily. The Program package of basic data processing (Analyst) which has function of basic filtering spectrum analysis event gathering phase picking and location is developed In addition this program supports file transformation from another format(Mini SEED OMD K2) to KSED format.
The concern for the global environment ensues researchers from various disciplines to work in collaboration to tackle with the issues of sustainability and environmental conservation for well-being of the people. In this study, we have selected and focused on few basic environment-effecting factors such as temperature, humidity, carbon dioxide and oxygen concentration level and referred them as meteorological data. In this paper, we present the development of our own customized hardware setup, environmental monitoring device (EMD) to obtain the data. Utilizing the relationship among these basic parameters, represented in the form of formulas and equations, we tried to encode them using Matlab programming. Data visualization is achieved by plotting the graphs of basic parameters obtained from EMD as well for the derivatives using Matlab programs.
We live in the age of artificial intelligence, and big data and artificial intelligence education are no longer just for majors, but are required to be able to handle non-majors as well. Software and artificial intelligence education for non-majors is not just a general education, it creates talents who can understand and utilize them, and the quality of education is increasingly important. Through such education, we can nurture creative talents who can create and use new values by fusion with various fields of computing technology. Since 2015, many universities have been implementing software-oriented colleges and AI-oriented colleges to foster software-oriented human resources. However, it is not easy to provide AI basic statistics education of big data analysis deception to non-majors. Therefore, we would like to present a big data education model for non-majors in big data analysis so that big data analysis can be directly applied.
In manufacturing process, usually 2-dimensional part drawing is used as a basic data. If a designer wants to recognize 2-dimensional drawing and formulate 3-dimensional shape, a proper feature recognition rule is required as a prerequisite step. These rules are converted Into knowledge base, should be ed separately in the recognition program and can be referenced In similar way of database application. In this paper, basic feature recognition rules are addressed in structure type knowledge base, and the application system is formulated which can be operated separately with existing data driven program.
We are presented of several basic properties for negatively superadditive dependent(NSD) random variables. By using this concept we are obtained complete convergence for maximum partial sums of rowwise NSD random variables. These results obtained in this paper generalize a corresponding ones for independent random variables and negatively associated random variables.
국민의 복잡 다양한 복지수요에 대응하기 위하여 각종 사회보장 급여의 신설 변경(수정 보완)이 지속적으로 이루어지고 있다. 이처럼 사회보장 급여를 신규로 만들고 수정하는데 앞서 행 재정적으로 발생가능한 문제점에 대비하기 위하여 수급변동을 정확하게 예측할 수 있는 시뮬레이션이 요구된다. 하지만 관련 선행 연구가 미흡하고 신규 대상자의 데이터 수집이 어렵기 때문에 수급 시뮬레이션을 수행하는 것은 불가능한 실정이다. 본 연구는 사회보장 급여의 수급 시뮬레이션을 수행하기 위한 시론적인 차원에서 '10년 인구 총조사 마이크로 데이터를 기반으로 재정패널 데이터와 통계적 매칭을 통해 소득재산이 포함된 전국민 기초 데이터를 생성하고, '10년 기준으로 대상자 규모가 가장 큰 급여 가운데 하나인 기초노령연금에 대해 마이크로 시뮬레이션 방법론을 적용하여 수급 시뮬레이션을 수행하였다. 아울러, 시뮬레이션 기초데이터와 재정 패널 데이터, 기초노령연금 시범분석 결과와 기초노령연금 실제 수급자 데이터에 대한 비교를 통해 분석결과의 정합성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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