The purpose of this study was to develop the uniaxial force plate system which is measured by the vertical force. The VGRF(vertical ground reaction force) 1.0 was composed of 2 bath digital scales, 2 indicaters, and analyzing software. This system was newly renovated to VGRF 2,0 which are 2 industrial digital scales, 2 adjustable indicators, and enforced analyzing software. Changes of the new system were as follows. First, the height of the plate was 75% lower than before. Second, sensing ability of the load cell was changed from 90 - 0.05kg to 300 - 0.1kg. Third, the speed of data processing was changed from 17 per second to 60 per second. Fourth, analyzing software was enforced to develop and calculate the data. For the test of the system, two different types(bare foot, high-heeled shoes) gait was adopted. highly skilled female walker(23yrs, height 165cm, body mass 46.8kg) participated for the experimental study. During the dynamic performance(gait analysis), the data of each load cell were very similar to the previous studies. Specifically, bare foot walking had less vertical force than high-heeled shoes. Consequently, VGRF 2.0 can sense the general dynamic movements as well as static load conditions.
In this paper, we describe a case study to improve performance through the load testing of multi-tired system for financial accounts before the system opening. The load test was conducted after the data collection tools(Performance Monitor, DB PSSDiag) were installed. By analyzing the collected log, we were able to identify the main sector requiring performance improvements among the presentation tier, web tier, business logic tier and data tier. The ASP.NET server-down on the web tier could be improved by modifying the parameter values in the configuration file. Some server downs occurred on the business logic tier when a large number of users access at the same time, were more difficult to be solved. By analyzing the hang-dump at the server-down time, we were able to find a process that caused the problem. and we had to modify the relevant codes. For major performance improvements of the data-tier, indices of some queries was optimized by using the built-in DBMS query analyzer, after analyzing the log of long-response-time queries. The problems and solutions considered in this case study will be a reference for the performance improvement of a multi-layer system with the similar structure.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권2호
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pp.205-222
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2010
특허제도는 발명자의 기술을 공개시키고 동시에 일정기간 동안 발명자에게 해당기술의 독점적 사용권을 법으로 보장하는 지식재산권제도이다. 이 제도를 바탕으로 전 세계는 치열한 기술경쟁을 하고 있다. 특허는 물건의 발명뿐만 아니라 방법의 발명도 인정한다. 방법의 발명에는 기업경영을 위한 비즈니스모델뿐만 아니라 다양한 통계적 분석기법도 포함된다. 본 논문에서는 지금까지 출원, 등록된 통계적 분석기법과 관련된 전체특허를 조사하여 기술유형별로 분석한다. 또한 특허데이터 자체에 대한 통계분석의 적용방법을 제안한다. 이를 위하여 국내와 미국의 특허청으로부터 통계분석 기술관련 전체 등록특허를 검색하여 조사, 분석하였다.
This study describes a method for analyzing log data generated in a process using process mining techniques. A system for collecting and analyzing a large amount of log data generated in the process of manufacturing an offshore plant piping material was constructed. The analyzed data was visualized through various methods. Through the analysis of the process model, it was evaluated whether the process performance was correctly input. Through the pattern analysis of the log data, it is possible to check beforehand whether the problem process occurred. In addition, we analyzed the process performance data of partner companies and identified the load of their processes. These data can be used as reference data for pipe production allocation. Real-time decision-making is required to cope with the various variances that arise in offshore plant production. To do this, we have built a system that can analyze the log data of real - time system and make decisions.
미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.
Ha, Yeon-Joo;Park, Jong-Hyun;Yoo, Kyoungmi;Moon, Seok-Jae;Ryu, Gihwan
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.134-140
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2021
Big data has recently been used in various industries such as tourism, medical care, distribution, and marketing. And it is evolving to the stage of collecting real-time information or analyzing correlations and predicting the future. In the tourism industry, big data can be used to identify the size and shape of the tourism market, and by building and utilizing a large-capacity database, it is possible to establish an efficient marketing strategy and provide customized tourism services for tourists. This paper has begun with anticipation of the effects that would occur when big data is actively used in the tourism field. Because the method of use must have applicability and practicality, the spatial scope will be limited to Seosan, Chungcheongnam-do, and research will be conducted. In this paper, to improve the quality of tourism courses by collecting and analyzing the number of mention data and sentiment index data on social media, which reflect the tourist's interest, preference and satisfaction. Therefore, it is used as basic data necessary for the development of new local tourism courses in the future. In addition, the development of tourism courses will be able to promote tourism growth and also revitalizing the local economy.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
본 연구에서는 국내 원전 산업의 데이터 기반 설계기법 전환을 위하여 관련 문헌을 조사하고 데이터 기반 설계기술에 대한 개념을 정립하였다. 또한 국내외 원전 산업 기술동향 분석을 통해 데이터 기반 설계통합시스템 Framework 개발 및 관련 주요기능을 도출하였다. 국내 원전 건설 시 최신 설계통합시스템 적용에 따라 이를 활용하는 제작사, 시공사 및 발주자의 업무수행 방식 또한 전면적인 전환을 위한 원전 건설단계별 업무프로세스 개선방향을 도출하였다. 이는 기자재 3D 모델 통합, 3D CAD 모델생성, 시공검토 Simulation 등 모델기반 현장설계 수행이 가능하며, 현장설계에서 발생하는 모든 설계도면 및 관련 정보가 데이터 기반 3D CAD 시스템으로 통합관리가 가능하여 이를 운영단계에 이관하여 O&M 단계에서 데이터 기반 운영체계가 가능함에 따라 발전소 안전 운영에 향상이 기대된다.
빅데이터가 화두가 되면서, 그 대표적인 예인 SNS을 이용한 서비스 개발도 활기를 띠고 있다. SNS는 기존 매체와는 다르게 실시간으로 의견을주고받는 하나의 장으로 확장되었고, 다양하고 많은 개인들의 의견을 분석하고자 하는 서비스들도 늘어나고 있다. 한편, 매체가 다양화되면서, TV광고계에서도 광고에 대한 의견의 확보와 분석에 새로운 접근방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 TV광고의 효과를 트위터 데이터를 기반으로 분석하며 특히 하둡을 이용하여 트위터 데이터와 같은 빅데이터를 저장 및 분석하도록 하는 LiveAD라는 시스템을 설계 및 구축하여, 트위터를 대상으로 TV광고 분석을 빠르게 수행할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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