• 창의정보문화연구
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• 제6권1호
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• pp.15-21
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• 2020

일반적인 산업현장에서의 빅 데이터 활용을 위해서는 먼저 산업현장의 설비, 공정, 환경 등에서 수집되는 정형화된 빅 데이터를 처리 및 저장하고, 비정형 데이터인 경우 비구조적 데이터로 저장하거나 정형 데이터로 변환하여 데이터베이스에 저장하여야 한다. 이러한 데이터베이스의 기본이 되는 데이터를 수집하기 위하여 본 논문에서는 산업현장의 계측정보, 환경 정보 등을 융합, 활용할 수 있는 개방형 IoT 표준기반의 빅데이터 수집 방안을 연구한다. 본 논문에서 제안된 빅 데이터 수집을 위한 플랫폼은 실시간 센싱 정보를 처리하기 위해 산업현장의 빅 데이터의 수집, 가공, 저장이 가능하며, 저장된 산업현장의 데이터를 활용 목적에 맞게 데이터를 처리 및 분석하는 다양한 빅 데이터 기술들을 적용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.59-67
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• 2020

웨어러블 기기의 발전으로 개인의 건강 상태를 실시간으로 확인하고 위험을 예측할 수 있게 되었다. 예를 들어 심장 질환 환자의 심박수, 심전도가 이상 수치를 보이면 위급 상황을 감지하여 자동으로 보호자에게 연락한다. 이처럼 즉각적인 대처를 가능케 하는 건강 데이터는 생명에 관계되는 만큼 유출되었을 시 심각한 피해를 발생시킨다. 본 연구는 지역 차분 프라이버시 기법을 통해 데이터 소유자의 개인 정보를 보호하면서 데이터를 수집하는 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 고정된 k개의 특징 점을 탐색하는 알고리즘으로 전체 데이터가 아닌 특징 점 데이터를 데이터 수집가에게 전송하는 기법을 소개하였다. 이어서 본 연구는 최적의 특징 점 개수 k를 찾는 알고리즘을 이용하여 성능을 최대 75% 향상시키는 방법에 대해 설명할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.459-469
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• 2018

본 연구는 폐지수집 여성노인이 경험하는 일상생활에서의 삶의 의미와 본질을 탐색하기 위한 질적 연구이다. 연구 참여자는 장기간 폐지수집 생활을 지속하는 여성노인 7명이며, 예비조사와 심층면접을 통해 자료를 수집하였고, Colaizzi(1978)의 현상학적 분석방법에 따라 분석한 결과 18개의 주제와 5개의 주제모음을 도출하였다. 폐지수집 여성노인의 경험에 대한 5개의 주제모음은 '힘들었던 지난시간-지나온 나', '힘겨운 생활의 연속', '계속 지탱하기', '거리 환경변화에 적응하기', '능동적이고 적극적인 내인생-지금의 나'로 나타났다. 이를 통해 종합해 볼 때 폐지수집 여성노인의 삶의 본질은 '수용'으로 해석되었다. 따라서 이러한 폐지수집 여성노인을 위한 사회복지에서의 제도적 실천적 개입 방안을 제시하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제8권4호
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• pp.441-463
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• 2006

본 연구에서는, 초등학생들이 생활 주변의 자료수집이 필요한 상황에서 자료를 수집하기 위하여 어떤 설계를 하여 표본을 설정하는지, 조사한 자료를 효율적으로 분석하기 위하여 표 또는 그래프 등의 도구를 어떻게 이용하고 어떠한 결과를 얻는가를 알아보았다. 이를 위하여 자료 수집이 필요한 상황에서 자료 수집과 설계 및 조사에 관하여 학생들이 논의와 시행착오를 통하여 찾아가도록 지도 및 관찰하였다. 그래서 통계 자료를 정리하고 결과분석을 하는 수업을 통해서 초등학교 6학년 학생들의 표본 개념의 이해 수준이 향상되고, 자료 분석을 위하여 표와 그래프를 더 잘 이용하게 됨을 확인하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권6_2호
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• pp.1083-1090
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• 2022

Since renal cell carcinoma(RCC) has various examination and treatment methods according to clinical stage and histopathological characteristics, it is required to determine accurate and efficient treatment methods in the clinical field. However, the process of collecting and processing RCC medical data is difficult and complex, so there is currently no AI-based clinical decision support system for RCC treatments worldwide. In this study, we propose a clinical decision support system that helps clinicians decide on a precision treatment to each patient. RCC standard big database is built by collecting structured and unstructured data from the standard common data model and electronic medical information system. Based on this, various machine learning classification algorithms are applied to support a better clinical decision making.

• 공학교육연구
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• 제22권5호
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• pp.37-48
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• 2019

The government has tried to develop a platform for systematically collecting and managing engineering education data for policy proposals. However, there have been few cases of big data analysis platform for policy proposals in engineering education, and it is difficult to determine the major function of the platform, the purpose of using big data, and the method of data collection. This study aims to collect the cases of big data analysis systems for the development of a big data system for educational policy proposals, and to conduct a study to analyze cases using the analysis frame of key elements to consider in developing a big data analysis platform. In order to analyze the case of big data system for engineering education policy proposals, 24 systems collecting and managing big data were selected. The analysis framework was developed based on literature reviews and the results of the case analysis were presented. The results of this study are expected to provide from macro-level such as what functions the platform should perform in developing a big data system and how to collect data, what analysis techniques should be adopted, and how to visualize the data analysis results.

• 한국조리학회지
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• 제23권8호
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• pp.195-205
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• 2017

The purpose of this study was to compare the Starbucks in South Korea with Starbucks in U.S.A through the semantic network analysis of big data by collecting online data with SCTM(Smart Crawling & Text Mining) program which was developed by big data research institute at Kyungsung University, a data collecting and processing program. The data collection period was from January 1st 2014 to December 7th 2017, and packaged Netdraw along with UCINET 6.0 were utilized for data analysis and visualization. After performing CONCOR(convergence of iterated correlation) analysis and centrality analysis, this study illustrated the current characteristics of Starbucks for Korea and U.S.A reflected by the social network and the differences between Korea and U.S.A. Since the Starbucks was greatly developed, especially in Korea. this study also was supposed to provide significant and social-network oriented suggestions for Starbucks USA, Starbucks Korea and also the whole coffee industry. Also this study revealed that big data analytics can generate new insights into variables that have been extensively studied in existing hospitality literature. In addition, implications for theory and practice as well as directions for future research are discussed.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제16권2호
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• pp.101-108
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• 2010

Objectives : Recently, in Sasang Constitution Medicine (SCM), many researchers have studied to construct objective diagnose tool for the SCM type. It is most important to collect correct constitutional clinical data in these studies. Methods : In our work, we construct a web-based system for collecting constitutional clinical data effectively. Results & Conclusion : The system offers 4 types of input programs, which helps to collect clinical information from various hospitals, and performs verification service to minimize input errors. Currently, we have collected about four thousands data using the our system and we will provide several analysis tool in the system for researchers.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.43-50
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• 2000

전통적인 형성 평가 방법을 이용하여 웹 기반 학습 프로그램을 평가하는 것은 시간과 비용적인 면에서 비효율적일 뿐만 아니라 웹에서 활용 가능한 자료 수집 방법들도 이용하고 있지 못하다는 문제가 제기되고 있다. 웹 기반 학습 프로그램에 적용 가능한 형성 평가 방법을 개발하기 위해서는 웹 기반 학습 프로그램 개발 모형에 기초하여 각 세부 단계별로 형성 평가 방법을 달리 적용해야 한다. 따라서 본 연구에서는 분석, 설계, 개발, 평가의 각 단계마다 참여 대상, 자료 수집 도구, 수집 내용별로 형성평가 방법을 달리하여 분류하였다. 이 형성 평가 방법을 통해 프로그램의 효과성을 높이고 질을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제31권1호
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• pp.115-127
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• 2011

본 연구에서는 탐구 기능 가운데 자료 수집, 자료처리, 자료 해석과 관련하여 실험보고서 분석틀을 개발하였다. 또한 개발한 분석틀을 대학생들의 보고서 분석에 적용하여 오차와 불확도 개념을 중심으로 대학생들이 보고서 작성에서 어려움을 겪고 있는가에대해 알아보았다. 물리실험 수업을 수강한 30명의 학생들에게 실시한 설문지와 학생들이 작성한 실험보고서를 분석하였다. 학생들은 자료 수집과 관련하여 반복 측정에 대해 인식을 하고 있으나 보고서에서는 이를 명확하게 표현하지 못하였다. 극값이나 기울기가급하게 변하면 더욱 정밀한 측정을 해야 하지만 학생들은 이 부분에서도 어려움을 지니고 있었다. 특히, 오차와 불확도와 관련하여 학생들은 많은 어려움을 표출하고 있었다. 오차와 불확도의 전파에 대한 이해도가 매우 낮은 상태에서 단순한 오차 전파공식도 이용하지 못하는 학생이 많았다. 오차와 불확도를 분석을 통해 자료를 해석하는 과정에서도 많은 어려움을 겪고 있었는데, 오차의 원인들이 결과에 어떻게 영향을 주는지를 정량적으로 분석할 수 있는 학생은 거의 없었다. 반면에 학생 대부분이 오차와 불확도 분석이 중요하다고 응답하였다. 학생들이 중요성을 인식하고 있으나 올바른 개념을 지니지 못하여 보고서 작성에서 어려움을 겪고 있다는 결론을 내릴 수 있었다. 실험 수업에서 보고서를 통해 과학적 의사소통을 해야하는 학생들에게 물리 개념뿐만 아니라 자료를 수집하고 처리하고 해석하는 데 필요한 기본 개념에 대한 교육이 필요할 것이다.