One feature of a computer simulation experiment, different from a physical experiment, is that the output is often deterministic. Moreover the codes are computationally very expensive to run. This paper deals with the design and analysis of computer experiments(DACE) which is a relatively new statistical research area. We model the response of computer experiments as the realization of a stochastic process. This approach is basically the same as using a spatial linear model. Applications to the optimal mechanical designing and model calibration problems are illustrated. Algorithms for selecting the best spatial linear model are also proposed.
요즘 스마트폰을 사용하는 사람의 수가 늘어감에 따라 무분별한 스마트폰 사용으로 인한 스마트폰 중독의 사태가 일어나고 있다. 특히, 본인이 스마트 폰을 소유 하지는 않지만 부모의 스마트 폰을 가지고 사용하는 영유아들은 자제력이 부족할 뿐만 아니라 중독의 위험이 청소년이나 어른들보다 높은 실정이다. 스마트폰을 직접 소유한 10대 청소년뿐만 아니라, 어른들 역시 무분별한 스마트폰 사용으로 일상생활에 지장이 많다. 본 논문에서는 자제력이 부족한 청소년이나 어른들에게 스스로 사용시간 설정을 통하여 무분별한 스마트폰의 사용시간을 자제 시킬 수 있는 스마트폰 사용제한 어플리케이션을 설계하고 구현하였다.
This paper proposes a machine learning-based screening algorithm to build the retired battery pack of the energy storage system. The proposed algorithm creates the dataset of various performance parameters of the retired battery, and this dataset is preprocessed through a principal component analysis to reduce the overfitting problem. The retried batteries with a large deviation are excluded in the dataset through a density-based spatial clustering of applications with noise, and the K-means clustering method is formulated to select the group of the retired batteries to satisfy the deviation requirement conditions. The performance of the proposed algorithm is verified based on NASA and Oxford datasets.
웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 위키피디아 사용 데이터를 분석하여 국가별 관심도를 측정하는 기법을 제시하였다. 먼저 해당 국가에 대한 분야별 관심도를 측정하기 위해서 위키피디아 카테고리로부터 개념 계층 구조를 추출하여 관심도 온톨로지를 구축하였다. 관심도 온톨로지는 국가에 대한 관심 분야를 정치, 경제, 사회, 그리고 문화로 분류하고 각 대분류에 대해 다시 세부 분야으로 분류하였다. 다음으로, 특정 국가의 페이지에서 자주 편집된 기사들의 제목을 관심도 온톨로지에 매핑하여 분야별 페이지 뷰를 분석하였다. 마지막으로 한국, 중국, 그리고 일본에 대한 국가별 관심도를 측정하고 국가별로 위키피디아 사용자들의 관심 분야가 다른지 판별하기 위해서 카이 제곱 독립성 검정을 실시하였다. 실험 결과는 위키피디아 사용자들의 관심 분야가 각 국가와 연관성이 있음을 보여준다. 본 연구는 기존의 설문조사 방식으로 국가 이미지를 측정하는 경우보다 적시에 그리고 유연하게 분야별 관심도를 측정할 수 있는 방안을 제시하며, 위키피디아 사용 데이터 분석 결과를 국가 이미지 개선을 위해 분야별로 재고할 방향을 제시한다.
기존의 SSD 스토리지 테스터는 TCP와 네트워크 파일 시스템을 이용하여 서버 - 클라이언트 간 1-N 구조로 로그를 처리하였다. 이러한 방식은 CPU 사용량 증가, 예외처리의 어려움 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문은 Kafka나 RabbitMQ 같은 오픈 소스 메시징 시스템을 이용하여 비동기 분산처리가 가능한 로그 처리 메시지 레이어를 구현하고 기존 로그 전송방식과 비교하였다. 로그 시뮬레이터(Simulator) 를 구현하여 전송 대역폭과 CPU 사용량을 비교하였다. 테스트 결과 기존 전송 방법과 비교하여 메시지 레이어를 이용한 전송이 대역폭에서 높은 성능을 보였으며 CPU 사용량의 경우 큰 차이를 보이지 않았다. 메시지 레이어를 이용할 경우 기존 방식보다 더 쉽게 구현 가능하며 성능 면에서도 더 높은 효율을 보였으므로 기존 방식보다 높은 효율을 보일 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.1957-1980
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2021
The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.
본 연구에서는 모바일 쇼핑 이용자들의 인구통계적 특성과 모바일 인터넷 이용특성이 모바일 쇼핑중독에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고자 하였으며, 특히 이러한 연구변수간의 관련성이 국적에 따라 달라지는가를 파악하고자 하였다. 분석결과, 모바일 쇼핑 이용자들의 성별, 연령, 모바일 인터넷 초기 이용시기 특성이 모바일 쇼핑중독에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이와 함께, 모바일 쇼핑 이용자들의 국적이 독립변수와 종속변수간의 관련성에 있어서 부분적으로 조절효과를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 분석결과는 기업의 모바일 쇼핑몰 운영전략 도출 및 모바일 쇼핑중독 관련 부작용의 최소화를 위한 산업정책 수립 등에 있어서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 소비자들이 라이브 스트리밍 전자상거래에 대한 지속적인 사용 의도에 영향을 주는 메커니즘을 탐구하고, 기업들이 라이브 스트리밍 활동을 최적화하고 소비자의 쇼핑 경험을 향상시키기 위한 전략적 제안을 제공하는 것입니다. 본 논문에서는 UTAUT2와 ECM 두 가지 이론 모델을 창의적으로 결합하여 종합 연구 프레임워크를 구축하였습니다. 이 프레임워크는 소비자의 지속적 사용 의도에 영향을 주는 다차원 변수를 전반적으로 밝혀냄과 동시에 각 변수들간의 상호 관계에 대해 깊게 탐구하였습니다. 우리는 설문 조사를 통해 데이터를 광범위하게 수집하였고, 구조방정식 모델링 및 Bootstrapping 방법을 사용하여 분석하였습니다. 연구 결과 성과 예상이 지속적 사용 의도 결정에서 핵심 역할을 하는 것으로 밝혀졌으며; 만족도는 성과 예상 등 4개의 변수와 지속적 사용 의도 사이에서 중요한 매개 효과를 나타냈으며; 기대 확인도는 만족도 향상 측면에서 가장 두드러진 결과를 보였습니다.
Purpose: The purpose of this study was to validate the scale of Informatics Competencies for Nurses developed by Staggers, Gassert & Curran(2001) among Korean nurses. Methods: The subjects of this study were 58 RN-BSN students and 314 nurses in Busan, Ulsan and Kyoungnam province. Data were collected by questionnaires from June to August, 2006 and from October, 2006 to August, 2007 and were analyzed by Principal Component Analysis for construct validity and Cronbach's ${\alpha}$ coefficient for reliability. Results: A factor analysis was conducted and 30 items that had a factor loading more than .40 were extracted. The explained variance from 5 factors was 55.33% of the total variance. The factors were named 'basic computer usage', 'medical informatics-related software usage', 'computer related information management', 'perception of informatics', and 'information search using internet'. The first factor consisted 10 items which explained 29.89% of the total variance and the second factor contained 7 items. The Cronbach's ${\alpha}$ coefficient was .91 among the 30 items. Conclusion: This scale, Informatics Competencies for Nurses, was proved as a proper instrument to apply to Korean nurses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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