Significant costs to the public and private sectors due to recent extreme wind events have motivated the need for systematic post-hurricane damage data collection and analysis. Current post disaster data are collected by many different interested groups such as government agencies, voluntary disaster relief agencies, representatives of media companies, academicians and companies in the private sector. Each group has an interest in a particular type of data. However, members of each group collect data using different techniques. This disparity in data is not conducive to quantifying damage data and, therefore, inhibits the statistical and spatial description of damage and comparisons of damage among different extreme wind events. The data collection does not allow comparisons of data or results of analyses within a group and also prohibits comparison of damage data and information among different groups. Typically, analyses of data from a given event lead to different conclusion depending upon the definition of damage used by individual investigators and the type of data collected making it difficult for members of groups to compare the results of their analyses with a common language and basis. A formal method of data collection and analysis-within any single group-would allow comparisons to be made among different individuals, hazardous events and eventually among different groups, thus facilitating the management and reduction of damage due to future disaster. This research introduces a definition of damage to single family dwellings, and a common method of data collection and analysis suited for groups interested in regional characterization of damage. The current state-of-data is presented and a method for data collection is recommended based on these existing data collection methods. A fixed-scale damage index is proposed to consider the damage to a dwelling's feature. Finally, the damage index is applied to three dwellings damaged by Hurricane Iniki (1992). The damage index reflects the reduced functionality of a structure as a single family detached dwelling and provides a means to evaluate regional damage due to a single event or to compare damage due to events of different severity. Evaluation of the damage index and the data available support recommendation for future data collection efforts.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
To enhance the credibility of human reliability analysis, various kinds of data have been recently collected and analyzed. Although it is obvious that the quality of data is critical, the practices or considerations for securing data quality have not been sufficiently discussed. In this work, based on the experience of the recent human reliability data extraction projects, which produced more than fifty thousand data-points, we derive a number of issues to be considered for generating meaningful data. As a result, thirteen considerations are presented here as pertaining to the four different data extraction activities: preparation, collection, analysis, and application. Although the lessons were acquired from a single kind of data collection framework, it is believed that these results will guide researchers to consider important issues in the process of extracting data.
This study was dedicated to searching better course of low birth rate study in Korea by carefully analyzing past and present low birth rate researches. For this 179 studies(101 master thesis and 78 journal articles) from 1991 to 2009 were analyzed. Next, using SPSS Win 12.0, the research type, topic, participants, data collection and method of data analysis were compared to the studies' years of publication. The most frequently applied research approach, topic, sampling method, data collection procedure and data analysis method in the research was found to be a literature study, solution and prevention of low birth rate related policy, literature study, literacy analysis. In conclusion, low birth rate studies should become more diversified in terms of types of the research, data collection method, and data analysis. Additionally, research topics should become more realistic and specified. Moreover, research results should be verified before they are applied to the policy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.857-872
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2014
Recent researches reveal that great benefit can be achieved for data gathering in wireless sensor networks (WSNs) by employing mobile data collectors. In order to balance the energy consumption at sensor nodes and prolong the network lifetime, a multi-track large-scale mobile data collection mechanism (MTDCM) is proposed in this paper. MTDCM is composed of two phases: the Energy-balance Phase and the Data Collection Phase. In this mechanism, the energy-balance trajectories, the sleep-wakeup strategy and the data collection algorithm are determined. Theoretical analysis and performance simulations indicate that MTDCM is an energy efficient mechanism. It has prominent features on balancing the energy consumption and prolonging the network lifetime.
Purpose: This study was aimed to classify the major subjects and theme and to analyze the data collection and analysis method in research papers published in the Korean Parent-Child Health Journal of the Academic Society of Parent-Child Health since 1998. Methods: A total 152 studies published from the first edition to volume 12, number 2 were reviewed using structured analysis criteria developed by researchers; research type, research design, research subjects, research theme, data collection and analysis method. Research theme was founded 4 nursing domains. Data collection and analysis method of papers were limited to quantitative and qualitative researches. Results: One hundred papers conducted quantitative research; 79.0% used survey design. Most of the data collection and analysis method in quantitative research were self-reported questionnaire (69.4%) and parametric statistics respectively. The research subjects of sixty three papers were parent with well or child. The common domain studies was human related concepts such as raring. Conclusion: The findings of this study suggest that published studies have been improved and diversified, however, detailed and clear evaluation tool that assess study process and method should be developed as a way to further improve the quality of published papers in the Korean Parent-Child Health Journal.
It has been increasingly difficult to predict the amounts of Acer mono sap to be collected due to droughts and cold waves caused by recent climate changes with few studies conducted on the prediction of its collection volume. This study thus set out to propose a Big Data prediction system based on meteorological information for the collection of Acer mono sap. The proposed system would analyze collected data and provide managers with a statistical chart of prediction values regarding climate factors to affect the amounts of Acer mono sap to be collected, thus enabling efficient work. It was designed based on Hadoop for data collection, treatment and analysis. The study also analyzed and proposed an optimal prediction model for climate conditions to influence the volume of Acer mono sap to be collected by applying a multiple regression analysis model based on Hadoop and Mahout.
In this paper, we propose a simplified tag collection algorithm to improve the performance of ISO / IEC 18000-7, the standard of active RFID systems. In the proposed algorithm, the collection command is modified to include the result of the listening period response from the previous round. The tag, which has received the collection command, checks whether the slot to which it has responded is collided, transmits additional data to its data slot without a point-to-point read command and sleep command, and transitions to the sleep mode. The collection round in the standard consists of a series of collection commands, collection responses, read commands, read responses, and sleep commands. On the other hand, in the proposed tag collection algorithm, one collection round consists only of a collection command and a collection response. As a result of performance analysis, it can be seen that the proposed technique shows superior performance compared to the standard.
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
통계적 문제해결 과정에서 자료 수집은 통계 정보의 질을 결정하는 중요한 절차이지만, 우리나라의 수학과 교육과정에서는 자료 수집이 다소 소홀하게 다루어져 왔다. 이에 본 연구에서는 초등학교 3~4학년 수학 교과서(국정 1종, 검정 10종)의 통계 단원에서 사용되는 자료의 수집 방법은 어떠한지, 그리고 통계 단원을 통해 자료 수집 방법을 어떻게 지도하고 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 교과서에서 사용하고 있는 자료들은 설문조사, 실험/관찰, 문헌조사 등 다양한 방법으로 수집된 것들이었으나, 교과서에서 지도하고 있는 자료 수집 방법 중 실험/관찰의 비중은 매우 낮게 나타났다. 또한, 교과서별로 자료 수집 방법 지도 방식이 다르게 나타남으로 인해 학생들이 경험, 학습하게 되는 내용에 차이가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교 통계교육에서 자료 수집 방법을 효과적으로 지도할 수 있도록 수학과 교육과정 개선 방안을 모색하기 위한 논의점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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