The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword "food hygiene, cruise" on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as "food hygiene group", "person group", "location related group" and "brand group". The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.
The purpose of this study is to identify what are the common characteristics which enable the information management offices of research institutes to provide information services with their companies in effective ways, and furthur, in other to clarify what factors helf the improvement of effectiveness of information services. I have made on-the-spot investigations for the confirmation of present conditions of information service units of research institutes, their statistic data, and their managerial state. I have restricted my research to 36 information service units, as research targets, which are located in Changwon, Choongchong, and Kyongin areas as the reason mentioned in the introduction, and from their research data they keep, I have classified the top 10 information service units as Group A which show the most frequent use or application frequency of research data per a researcher, where as the lowerest 10 information service units are classified as Group B by the same evaluation of application frequency of their data. Then, the result of the comparision between Group A which provide high information services in effective ways and Group B which provide low information services with poor management leads me to identify the following characteristics in terms of the analyses of utilization of the data they process: 1. Those information service units in Group A have more volumes of books and information data, and annual increasing rates of books and informations are higher than those of Group B. 2. The regulations of book circulation in Group A are prescribed for the benefits of users, and if a long-term loan is not permitted, they are allowed to borrow more books at a time than in Group B. 3. The proportion of librarians to researchers is high, the librarians' career is long and their professional education background (the rate of librarians who majored in library science and information) is high In Group A. 4. Most of the directors of information service units are those who majored library science and information, and for the most part, librarians are promoted to the directors of information service units in Group A. 5. The information service units are managed directly under the directors of research institutes in their organization in Group A. 6. The information service units offer an education for information utilization to researchers as one of their managerial programs, and the contents of education are diverse, rich and informative in Group A. 7. The kinds of informations are various in Group A such as, SDI, prompt reports of contents of new informations, circulation of newly published publications, translation service, information analyses, critical reviews, etc. 8. The information service units in Group A have joined various cooperative systems which are aimed at cooperation, co-ownership of resources and informations. These findings lead me to argue that the hypothesis suggested in the introduction of this thesis has been proved without exception.
Extraction of biologically meaningful data and their validation are very important for toxicogenomics study because it deals with huge amount of heterogeneous data. BINGO is an annotation mining tool for biological interpretation of gene groups. Several statistical modeling approaches using Gene Ontology (GO) have been employed in many programs for that purpose. The statistical methodologies are useful in investigating the most significant GO attributes in a gene group, but the coherence of the resultant GO attributes over the entire group is rarely assessed. BINGO complements the statistical methods with graph-theoretic measures using the GO directed acyclic graph (DAG) structure. In addition, BINGO visualizes the consistency of a gene group more intuitively with a group-based GO subgraph. The input group can be any interesting list of genes or gene products regardless of its generation process if the group is built under a functional congruency hypothesis such as gene clusters from DNA microarray analysis.
This paper proposes the technique of estimating the pipe thickness using the measured group velocity. To measure the group velocity from the accelerometer data in the frequency domain, Wigner-Ville distribution is utilized, which interprets the waveform of the shock wave. Using this measured group velocity, this paper proposes the technique to estimate the thickness of pipes with the impact on the pipe. The group velocity is estimated by the modeling correlation between the group velocity and the thickness of the pipe based on the propagation velocities. The correlation model between thickness and group velocity has been proved through the real experiments. The measured group velocity in the frequency-domain is the maximum at the center frequency of the bending waves in the modeling of the group velocity. In addition to these, a smoothing technique for analyzing lamb wave Wigner-Ville distribution has been introduced to improve the reliability of the data acquisition.
Upper stage telemetry system of KSLV- I (Korea Space Launch Vehicle I) is composed of MDU (Master Data Unit), RDU (Remote Data Unit), SRU (Shock Recorder Unit) and Transmitter. RDU is the front-end telemetry data acquisition unit which gathers analog/discrete signals from various sensors and other units, and transmits the processed data to MDU via MIL-STD-I553B data bus. In order to acquire useful data from analog signal, signal conditioning circuits, such as anti-aliasing or amplifying, should be implemented. For this purpose, SCM (Signal Conditioning Module) had been developed. This paper describes hardware structure of SCM and analog signal conditioning circuits for various sensors. Also, sampling time scheme for different sampling rates were designed and tested.
This study was carried out during the month of September 1976 to analyse and compare the health complaints of two groups of the university women, those who lived at home and those who lived in the university dormitory. The purpose of the study was to provide basic data required by the university health program for planning related to the health need of women students. The study sample consisted of 434 students living in the dormitory and 381 students living at home enrolled for the fall semester 1976 in a womens university in Seoul. The instrument used for the collection of data was an abridged version of a modified Cornell Medical Index. The questionarre included 35 items related to physical health complaint and 22 items related to mental health complaints. The data was treated by a computer (SPSS) using one way analysis, the Fishers' ratio and Chi-Square test at the 5% level were used for the test for statistical significance. The interpretation of this study is limited due to the sample which was restricted to one university and not randomly selected. To guide the direction of the study, it was hypothesized that the rate of expressed health problems of students living in the dormitory would be Venter than that of students living at home. The hypothesis was tested and rejected. The following is a summary of the findings; 1. Total health (physical and mental) complaints a. There was no statistically significant difference between the home and dormitory groups with regard to total health complaints expressed. b. The rate of total complaints expressed by the home group significantly higher than dormitory group only among third year students. c. There was no statistically significant between the home and dormitory groups in their satisfaction with their economic situation. d. The home group showed a significantly higher rate of complaints related to the Nervous System compared to that of the dormitory group. 2. Physical health complaints a. Students living at home showed a significantly higher rate of physical complaints than the dormitory group. b. When the year variable was controlled, the third year was the only group which showed a different rate between home and dormitory groups; the home group presented a higher rate. c. Since the year variable seemed to affect the physical complaints those data were further analysed to see whether the specific system areas were operating as variables in each year. The results were as follow: Among the home group, First year students showed a higher rate in Family History of Disease, while the third year students more Nervous System and Cardiovascular System complaints. Among the dormitory group, only fourth year students showed a higher rate in the Skeletal-Muscular System. This was the only area the dormitory group though only for the fourth year students supported the hypothesis. d. When the economic satisfaction variable was controlled, the satisfied group was the only group which showed a different rate between home and dormitory groups; the home group presented higher rate. e. Since the economic satisfaction variable seemed to affect the physical complaints those data were further analyzed to see whether the specific system areas were operating as variables in each economic satisfaction level, but there was no statistically significant difference between home and dormitory groups. 3. Mental health complaints a. There was no significantly difference between home and dormitory groups with regard to mental health complaints expressed. b. When the year variable was controlled the third year group was the only group which showed a different rate between home and dormitory groups; the home group presented a higher rate. c. Since the year variable seemed to affect the mental complaints, those data were further analyzed to see whether the specific system areas were operatings variables in each economic satisfaction level. The result were as follows: Among the home group, the third year students showed higher rates in Inadequacy and Anxiety. d. When the economic satisfaction variable was controlled, the very satisfied group was the only group which showed a different rate between home and dormitory groups: the home group presented a higher rate. Since the economic satisfaction variable seemed to affect the mental complaints, those data were further analysed to see whether the specific system areas were operating as variables in each economic satisfaction level, but there was no statistical significant difference between the home and dormitory groups. Although the social environment of dormitory life differs from family life, there was no difference in the rate of total health problem complaints between the home and dormitory groups but the home group showed a higher rate of physical health complaints than the dormitory group. Possible positive factors influencing dormitory life and negative factors influencing family life affecting health complaints must be explored in order to relate to the health needs of the university health program. This study could not define the causes for the fewer physical complaints of dormitory students living at home. Further study of such causal factors recommended in order to provide the data needed to contribute to a more effective health program.
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.
인간의 위치 이동 데이터를 모바일 기기에서 수집한 위치 정보를 이용해 얻을 수 있게 되면서, 위치 정보를 어떻게 이용할 수 있는지 그 활용 방안이 중요시 되고 있다. 이 연구에 앞서 위치 정보에 포함된 위치 정보와 시간 정보를 이용한 개인 이동성 모델 도출 연구가 선행되었다. 이동성 모델의 개념을 집단으로 확장하여 특정 집단에 속한 사람들의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델을 도출하는 방법에 대해서 연구했고, 두 명의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델과 그 모델을 표현하는 Markov 모델을 생성할 수 있었다. 본 논문에서는 세명 이상의 개별 이동 모델을 포함하는 사람의 이동성 모델을 생성하고 집단 모델 내 군집간의 확률 기반 Markov 모델을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한 GPGPU 기법을 통해 생성 시간을 줄이는 기법을 이용하여 실용화를 고려하였다.
Objectives: The purpose of this study was to determine which factors influence the bone mineral density (BMD) of total femur (TF), femoral neck (FN) and lumbar spine (LS) of the adult men by analyzing nationally representative Korean survey data. Methods: This study was conducted based on the data of 1,770 men aged 19-64 years from the Fifth Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES V), 2010~2011. The BMD was analyzed by various factors (general characteristics, anthropometric data, health habits, chronic diseases, nutrient intake status). SPSS statistics for complex samples was used to analyze the data. Results: We observed that the BMD decreased significantly with aging. The BMD in each of the second lowest quartile of waist circumference (in TF & FN) and body mass index (in TF & LS) was lower than the respective BMD in the highest quartile group. The BMD in FN was higher in the group who reported the weight training. The BMD in LS was lower in hypercholesterolemia group than in the normal group. The BMD in TF, FN and LS was lower in hypertriglyceridemia group and in diabetes group than in the normal group. The BMD in TF, FN and LS was higher in the group with < Estimated Average Requirement iron intake. But there was no evidence to suggest that the BMD was related with educational level, income level, smoking, alcohol intake, anemia and nutrient intake status (except for iron). Conclusions: This study suggested that aging, waist circumference, body mass index, weight training, hypercholesterolemia, hypertriglycemia, diabetes were site-specifically associated with the BMD in TF, FN and LS in the adult men. These bone site-specific factors need to be considered for the prevention of osteoporosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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