• 제목/요약/키워드: Big-data Software

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Digital Competencies Required for Information Science Specialists at Saudi Universities

  • Yamani, Hanaa;AlHarthi, Ahmed;Elsigini, Waleed
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권2호
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    • pp.212-220
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    • 2021
  • The objectives of this research were to identify the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities and to examine whether there existed conspicuous differences in the standpoint of these specialists due to years of work experience with regard to the importance of these competencies. A descriptive analytical method was used to accomplish these objectives while extracting the required digital competency list and ascertaining its importance. The research sample comprised 24 experts in the field of information science from several universities in the Kingdom of Saudi Arabia. The participants in the sample were asked to complete a questionnaire prepared to acquire the pertinent data in the period between January 5, 2021 and January 20, 2021. The results reveal that the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities encompass general features such as the ability to use computer, Internet, Web2, Web3, and smartphone applications, digital learning resource development, data processing (big data) and its sharing via the Internet, system analysis, dealing with multiple electronic indexing applications and learning management systems and its features, using electronic bibliographic control tools, artificial intelligence tools, cybersecurity system maintenance, ability to comprehend and use different programming languages, simulation, and augmented reality applications, and knowledge and skills for 3D printing. Furthermore, no statistically significant differences were observed between the mean ranks of scores of specialists with less than 10 years of practical experience and those with practical experience of 10 years or more with regard to conferring importance to digital competencies.

미세먼지 예측 성능 개선을 위한 CNN-LSTM 결합 방법 (CNN-LSTM Combination Method for Improving Particular Matter Contamination (PM2.5) Prediction Accuracy)

  • 황철현;신강욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.57-64
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    • 2020
  • 최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.

딥러닝 기술을 적용한 그래프 알고리즘 성능 연구 (Research on Performance of Graph Algorithm using Deep Learning Technology)

  • 노기섭
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권1호
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    • pp.471-476
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    • 2024
  • 다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.

해기사 직무스트레스 측정 및 관리 모바일 애플리케이션 개발 (Development of Mobile Application for Ship Officers' Job Stress Measurement and Management)

  • 양동복;김주성;김득봉
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.266-274
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    • 2021
  • 해기사의 과도한 직무스트레스는 신체적, 정신적으로 부정적인 영향을 미치며, 이로 인한 이직은 원활한 해기인력 수급에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 해기사의 체계적인 직무스트레스 측정 및 관리를 위한 도구로써 모바일 웹 애플리케이션을 개발하고 품질평가를 통하여 검증하였다. 애플리케이션의 개발은 전통적인 소프트웨어 개발 방식인 Waterfall 모델에 따라 수행되었다. 요구분석 단계에서는 현직 해기사 및 해상직원 인사담당자 각 5명을 대상으로 Brain Storming을 실시하고 그 결과를 설계에 반영하였다. 설계 및 개발 단계에서는 요구사항 분석 결과를 바탕으로 애플리케이션을 설계하고, JSP와 Spring Framework를 활용하여 기능을 구현하였다. 애플리케이션의 작동 Test를 수행한 결과 사용자 인터페이스에서 입력한 직무스트레스, 정신건강, 진로적응성 등 입력 데이터에 따른 정상적인 출력 결과가 도시되었으며, 관리자 인터페이스에도 응답자의 입력 결과가 정상적으로 도시되고, 데이터베이스로 구성됨을 확인하였다. 요구사항 분석 참여 집단을 대상으로 ISO/IEC 9126-2 메트릭 기반의 5점 척도 품질평가를 시행한 결과 사용자 인터페이스 4.70점, 관리자 인터페이스 4.72점으로 유의한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 개발한 애플리케이션은 사용자 요구를 반영한 지속적인 개정 및 보완이 필요하며, 향후 수집된 Data의 분석 및 활용을 위한 시스템 구축에 관한 연구가 필요하다.

카 쉐어링 클라우드 환경에서 최적화된 바이오 정보 기반 보안 기법 설계 (Design of Secure Scheme based on Bio-information Optimized for Car-sharing Cloud)

  • 이광형;박상현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권11호
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    • pp.469-478
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    • 2019
  • 카 쉐어링 서비스는 경제위기 이후 실용적 소비패턴 의식의 확산과 환경의식의 고취, 스마트폰 확산을 통한 서비스 이용 편의성이 증가됨으로 인해 새로운 대중교통으로 자리매김을 하고 있다. 시장이 발전하고 많은 사람들이 이용하고 있지만 그에 대한 보안은 확실히 이뤄지지 않고 있다. 차를 이용하기 위해선 단지 ID와 PW로 로그인만 하게 되면 차량을 렌트하고 제어할 수 있어 피해가 예상된다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 지문정보를 이용하여 카 빅데이터가 등록되어 있는 다양한 Service Provider Cloud을 브로커를 통해 사용자에게 최적화된 서비스와 간편하고 강력한 인증을 제공하고자 한다. 제안한 기법을 이용하면 바이오정보의 노출을 줄일 수 있고, 하나의 브로커를 통해 다수의 Service Provider Cloud로부터 서비스를 받을 수 있다. 또한 기존 카쉐어링 플랫폼 대비 모바일 디바이스에서 공개키 연산 및 세션키 저장량을 20% 가량 낮췄고, 간편하고 강력한 인증을 제공하고 보안채널을 구성하기 때문에 안전한 통신을 할 수 있다. 향후 카쉐어링 서비스 클라우드 환경에서 본 논문에서 제안한 기법을 통해 안전한 통신과 사용자의 편의성을 증대 시키기를 기대한다.

빅데이터 분석을 활용한 웰에이징 요인에 관한 연구 : 신문기사를 중심으로 (A Study on the Factors of Well-aging through Big Data Analysis : Focusing on Newspaper Articles)

  • 이종형;강경희;김용하;임효남;구진희;김광환
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.354-360
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    • 2021
  • 사람들은 개인의 삶의 만족을 위하여 일과 삶의 균형을 맞추며 건강하고 행복하게 살아가는 것을 희망하고 있다. 따라서 걱정 없이 행복하고 건강하게 나이가 들어가는 것을 의미하는 웰에이징(well-aging)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 웰에이징 관련 신문기사를 분석하여 웰에이징과 연관된 요인들을 파악하고자 하였다. 파이썬(Python) 기반의 웹 크롤링(web crawling)을 활용하여 2020년 11월까지 포탈 사이트 다음(daum)의 뉴스 서비스에 게재된 1,199편의 기사를 수집하였으며, 이중 연구 주제에 일치하는 기사 374편을 연구대상으로 선정하였다. 텍스트마이닝의 빈도분석 결과, '노인', '건강', '피부', '웰에이징', '제품', '사람', '노화', '여성', '국내', '은퇴' 등의 순서로 상위 10개의 키워드가 중요하게 파악되었다. 또한 출현 빈도가 높은 45개의 중요 키워드를 기반으로 사회 네트워크 분석을 수행한 결과 '피부-주름', '피부-노화', '노인-건강'이 강한 연결 관계를 나타났다. CONCOR 분석을 수행한 결과 45개의 중요 키워드들은 '삶과 행복', '질병과 죽음', '영양과 운동', '힐링', '헬스산업', '노화와 안티에이징', '건강', '노인서비스'의 8개 군집으로 구성되어, 신문기사들을 기반으로 나타나는 웰에이징과 관련된 요인들을 유추할 수 있었다.

리뷰-피드백 프로세스를 통한 고객 이탈률 추정: 텍스트 마이닝, 계량경제학, 준실험설계 방법론을 활용한 실증적 연구 (Estimate Customer Churn Rate with the Review-Feedback Process: Empirical Study with Text Mining, Econometrics, and Quai-Experiment Methodologies)

  • 김초이;김재민;정가현;박재홍
    • 경영정보학연구
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    • 제23권3호
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    • pp.159-176
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    • 2021
  • 기존 연구들은 주로 사용자의 게임 참여 동기나 사회적 욕구에 따른 이탈 요인을 연구하였다. 하지만, 기존 연구들은 게임 참여 동기 관점에서 집중하다 보니, 사용자 불만 사항 개선에 따른 사용자 이탈에 관한 분석은 비교적 적게 이루어져왔다. 게임에 대한 사용자 불만 사항과 그에 따른 게임 품질 개선은 사용자가 게임에 참여하는 요인 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 사용자 불만 요인이 사용자 이탈에 미치는 영향을 실증적으로 분석하여 그 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 최근 유행했던 "PUBG - 배틀그라운드 게임"을 분석하여 제품 품질에 대한 불만 사항 피드백이 얼마나 사용자 이탈에 영향을 주는지 실증적으로 분석 한다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석을 통해, 사용자들의 품질에 대한 불만요인을 도출하였고, 콕스모델(Cox Model)을 통해 불만 요인에 따른 사용자의 이탈률을 추정하였다. 또한 준실험설계 방법을 통해 실제 불만사항 개선 패치에 따라 사용자 수가 어떻게 변화하는지 살펴봄으로 본 연구 결과를 검증하였다. 분석 결과, 불만 사항 중 게임의 재미와 관련된 요인들이 사용자 이탈에 가장 큰 영향을 주었고, 반면 게임 사용 편의성과 관련된 불만 사항들은 비교적 사용자 이탈에 적은 영향을 준다는 것을 실증적으로 보였다. 본 연구결과에 따르면, 게임 불만 요인 개선에 따라 사용자들의 이탈 정도가 달라질 수 있으며, 이에 따라 게임 사용자 관리를 할 수 있다는 것을 밝혀냈다. 본 연구는 게임 개발 및 운영사 입장에서 사용자들의 불만 사항 개선에 대한 우선 순위를 제공해 줌으로서 실증적인 공헌을 제시한다.

단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터에 대한 컴퓨터 분석의 작업과정 (The Workflow for Computational Analysis of Single-cell RNA-sequencing Data)

  • 우성훈;정병출
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제56권1호
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    • pp.10-20
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    • 2024
  • RNA-시퀀싱은 표본에 대한 전사체 전체의 패턴을 제공하는 기법이다. 그러나 RNA-시퀀싱은 표본 내 전체 세포에 대한 평균 유전자 발현만 제공할 수 있으며, 표본 내의 이질성(heterogeneity)에 대한 정보는 제공하지 못한다. 단일 세포 RNA-시퀀싱 기술의 발전을 통해 우리는 표본의 단일 세포 수준에서 이질성과 유전자 발현의 동역학(dynamics)에 대한 이해를 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 우리는 단일 세포 RNA-시퀀싱을 통해 복잡한 조직을 구성하는 다양한 세포 유형을 식별할 수 있으며, 특정 세포 유형의 유전자 발현 변화와 같은 정보를 알 수 있다. 단일 세포 RNA-시퀀싱은 처음 도입된 이후 많은 이들의 관심을 끌게 되었으며, 이를 활용하기 위한 대규모 생물정보학(bioinformatics) 도구가 개발되었다. 그러나 단일 세포 RNA-시퀀싱에서 생성된 빅데이터 분석에는 데이터 전처리에 대한 이해와 전처리 이후 다양한 분석 기술에 대한 이해가 필요하다. 본 종설에서는 단일 세포 RNA-시퀀싱 데이터분석과 관련된 작업과정의 개요를 제시한다. 먼저 데이터의 품질 관리, 정규화 및 차원 감소와 같은 데이터의 전 처리 과정에 대해 설명한다. 그 이후, 가장 일반적으로 사용되는 생물정보학 도구를 활용한 데이터의 후속 분석에 대해 설명한다. 본 종설은 이 분야에 관심이 있는 새로운 연구자를 위한 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.

PDM 프레임워크 재 정의 도구 구축 (Construction of a Toolkit for Customizing a PDM Framework)

  • 김정아
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제7권1호
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    • pp.38-47
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    • 2001
  • PDM(Product Data Management)분야는 일반적으로 제조업체에서 제품개발에 필요로 하는 제반정보를 제품기획단계부터 폐기단계까지 제품 생명주기(Lifecycle) 전반에 걸쳐 일원적으로 통합 관리하도록 하는 제품정보 통합관리 솔루션(solution)을 말한다. PDM 어플리케이션은 매우 크고 복잡함 영역이다. 프레임워크의 재사용은 단순한 소스코드나 어플리케이션 일부의 재사용이 아닌 소프트웨어 아키텍처의 재사용을 가능하게 함으로써 생산성 향상을 가능하게 하는 방법이다. 본 연구에서 PDM분야에서 프레임워크를 개발하게된 목적이기도 하다. 즉, PDM 프레임워크는 새로운 PDM 어플리케이션 개발에 드는 시간과 노력을 줄일 수 있게한다. 그러나 프레임워크는 대규모의 클래스들의 집합과 그들간의 복잡한 상호작용을 정의하고 있기 때문에, 프레임워크 기반 재사용 역시 재사용 공정을 지원하는 재사용 환경이 제공되어야한다. 이러한 도구를 바탕으로 큰 규모의 프레임워크를 이해하고 재 정의할 Hot spot을 효과적으로 식별할 수 있게된다. 본 연구에서는 저장소(repository)를 기반으로 컴포넌트와 컴포넌트에 대한 정보를 관리함으로써 컴포넌트를 이해하고 프레임워크에 정의된 hot spot에 새로운 요구사항을 정의하여 새로운 어플리케이션의 개발 과정을 효과적으로 지원하는 도구의 개발하였다.

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트위터 문서에서 시간 및 리트윗 분석을 통한 핵심 사건 추출 (Extracting Core Events Based on Timeline and Retweet Analysis in Twitter Corpus)

  • ;이경순
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제1권1호
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    • pp.69-74
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    • 2012
  • 인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.