The purpose of this study is to compare and analyze the perception of retro fashion and new-tro fashion using big data. TEXTOM allowed the collection of big data on the words 'retro fashion' and 'new-tro fashion', which was refined afterwards. As for the data collection period, Jan. 1, 2019 to Nov. 30, 2022 was set. A top 50 list of words were extracted from this data based on appearance frequency. The extracted words were processed through Network centrality analysis and CONCOR analysis using Ucinet 6. The results are as follows. 1) In retro fashion, the appearance frequency of 'style' was the highest, followed by 'sensibility', 'color', 'trend', 'fashion', and 'brand'. These words came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis discovered that 'color', 'style', 'trend', 'sensibility', and 'design' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; trends, styles, looks, and photos. 2) In new-tro fashion, the appearance frequency of 'retro' was the highest, followed by 'trend', 'generation', 'style', 'brand', and 'fashion'. These words also came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis found that 'retro', 'trend', 'generation', and 'brand' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; style, brand, clothing, and trend. 3) New-tro fashion is included in retro fashion in that it reproduces the styles of the past. However, it is taken completely differently from generation to generation. Unlike the older generations, millennials actively accept newly created clothes and brands based on the past styles. They perceive it as a fashion that reveals their own unique tastes and tastes.
Purpose: To understand the epidemiology of different upper gastrointestinal (UGI) tract related abnormalities through endoscopic data analysis. Materials and Methods: A retrospective study of three years from January 2009 to December 2011 was conducted with data from endoscopic surveillance of upper GI tract problems, collected from the Gastroenterology Unit, Osmania General Hospital, Hyderabad. MS excel and Medcalc software (comparison of proportions) were used for data analysis. Results: A total of 10,029 (6,468 in males and 3,561 in females) endoscopies were performed during this three-year period. The male to female ratio was 1.8:1. Overall, ~30% of endoscopies evaluated showed patients with acid peptic disorders, 13.6% with vascular-related abnormalities, 10.6% showed structural abnormalities, followed by 6.3% with malignancies. Burden of malignancies was mostly observed in the older age group (60-69 years). Esophageal cancer cases decreased (p=0.0001) whereas stomach cancers increased over this period (p=0.0345). We also observed an increased incidence of acid peptic disease (APD) (p=0.0036) and gastroesophageal reflux disease (GERD) (p=0.0002) cases during this period. Conclusions: Endoscopic diagnosis is useful for early detection of UGI anomalies and helpful for physicians to manage and treat varied kinds of UGI disorders. Analysis of data revealed changing trends in the incidence of various pathologies of the UGI tract. Functional dyspepsia and GERD definitely reduce the quality of life of the individual. The role of our diverse dietary habits and lifestyle associated with these problems have not yet been established, though there have been reports on the effect of coffee, spicy food, wheat-based diet, screening of UGI pathologies along with collection of complete personal and medical history details, can h elp in correlating the patients' condition with various aspects of lifestyle and diet.
운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Electricity sales are directly measured from individual consumers, which could minimize the time gap between data collection and public announcement. Furthermore, industrial electricity sales are highly linked with production and output. Therefore, industrial electricity consumption can be used to track production and output in real time. By using the high-frequency data of industrial electricity sales, this study develops the daily electricity business index (DEBI) to capture the daily economic status. The steps used to formulate DEBI are as follows: (1)selection of the explanatory variables and period, (2) amendment of the seasonal adjustment to eliminate daily temperature and effective day effects, (3) estimation of the weighted value via variables by using PCA, (4) calculation of DEBI and commencement of validation tests. Our empirical analysis and the Hodrick-Prescott filter analysis show that DEBI is highly related to existing economic indices.
The present thesis is on a construction of the system which supports exhibition evaluation of curators, which automatically collects, keeps, and totalizes objective data on visitor behavior in museums, and which comprehensively displays the results by tables and graphs. The system is composed by access points and mobile exhibition exposition devices in the museum operating together. Obtainable visitor information include a user number, an average staying period, contents use hour, and exhibition viewing frequency. Prototype experiment at museums shows that the system is effective in efficient data collection and exhibition evaluation and is expected to become an information collecting tool for visitor research and an exhibition evaluation tool for exhibition improvement.
우리나라를 대표하는 생물종 풍부도를 도출하는 데에는 상대적으로 짧은 생물종 현장 조사 역사와 여러 기관에서 분야별로 수집한 조사 자료가 산재되어 있다는 한계가 있다. 본 연구에서는 환경부 산하기관들이 보유하고 있는 관속식물 조사 데이터를 취합하여 100년 이상의 시계열 데이터세트를 구축하였다. 자료 통합은 종명, 위치, 시간(연도) 등 최소한의 기준을 적용해 데이터 검증 및 보정 과정을 거쳤다. 통합한 식물종 자료에 따르면 국내 식물종에 대한 체계적인 수집은 2000년 이후에 주로 이루어졌으며, 이러한 조사를 통해 발견된 식물종의 수는 최근 수렴하는 경향을 보이고 있었다. 이는 우리나라에서 국가 차원의 생물종 다양성을 도출할 수 있는 조건이 충분히 갖추어지고 있음을 시사한다. Chao 2 방법을 이용하여 예측한 1951년부터 70년간의 토착식물의 종 풍부도는 3,182.6으로 추정되었다. 이 추정치를 얻기 위해서는 최소 7년의 누적 기간이 필요하다. 본 연구의 식물종 풍부도는 향후 우리나라의 종 풍부도 변화를 연구하는데 기준이 될 수 있다. 또한 사용한 종 풍부도 추정 방법과 통합자료는 지자체 수준 등의 지역 생물다양성을 도출하는 데에도 적용할 수 있을 것으로 생각한다.
본 연구는 장서개발관리 분야의 최근 연구동향을 분석함으로써 핵심 연구주제를 파악하고 학문의 지적구조를 규명하고자 하였다. 2003년부터 2017년까지 15년간 문헌정보학 분야 4개 학회지에 등재된 논문 중 장서개발관리 분야의 키워드를 가진 연구논문을 선정하여 저자키워드를 추출하였다. 추출된 저자키워드를 가지고 NetMiner4 프로그램을 이용하여 키워드 네트워크를 구성한 뒤 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석을 수행하였다. 분석은 시간의 흐름에 따른 연구 변화를 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 전 구간을 대상으로 한 분석과 5년 단위의 3구간으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, '오픈액세스', '기관 레포지터리', '학술지' 등의 장서개발관리 분야의 핵심키워드를 파악하고, '대학도서관' 등의 계속 연구될 분야의 주제어를 파악하였다.
Ye, Jialei;Zhang, Jiahao;Gao, Liqian;Zhou, Yang;Liu, Ziyang;Han, Jianguo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2704-2719
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2022
Lately, neo-Chinese style furniture has been frequently noticed by product design professionals for the big part it played in promoting traditional Chinese culture. This article is an attempt to use big data semantic analysis method to provide effective design research method for neo-Chinese furniture design. By using big data mining program TEXTOM for big data collection and analysis, the data obtained from typical websites in a set time period will be sorted and analyzed. On the basis of "neo-Chinese furniture" samples, key data will be compared, classification analysis of overall data, and horizontal analysis of typical data will be performed by the methods of word frequency analysis, connection centrality analysis, and TF-IDF analysis. And we tried to summarize according to the related views and theories of the design. The research results show that the results of data analysis are close to the relevant definitions of design. The core high-frequency vocabulary obtained under data analysis, such as popular, furniture, modern, etc., can provide a reasonable and effective focus of attention for the designs. The result obtained through the systematic sorting and summary of the data can be a reliable guidance in the direction of our design. This research attempted to introduce related big data mining semantic analysis methods into the product design industry, to supply scientific and objective data and channels for studies on design, and to provide a case on the practical application of big data analysis in the industry.
본 연구의 목적은 '포스트 코로나 뉴노멀'에 관한 소셜 미디어(social media) 빅데이터를 분석하여 한국사회에서 '포스트코로나 뉴노멀'에 대한 대중 인식을 감성 측면에서 살펴봄으로서 포스트 코로나 시대를 선제적으로 대처하기 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 자료 수집 및 분석을 위하여 빅데이터 분석 프로그램인 '텍스톰' (textom)의 감성분석 프로그램을 활용하였다. 데이터 수집기간은 2020년 10월 5일부터 2021년 10월 5일까지 1년이고, 수집 채널은 다음(daum)과 네이버(naver)의 블로그, 카페, 트위터 및 페이스북으로 설정하였다. 이 채널에서 수집된 총 3,770개의수집텍스트를 편집, 정제한 원문데이터가 본 연구를 위해 사용되었다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, '포스트 코로나 뉴노멀'에 대해 호감과 흥미 감성이 가장 높다. 즉 일상 회복과 기술 성장 및 새로워진 미래에 대한 기대 등 낙관적 감성이 77.62%로 주도적임을 알 수 있다. 둘째, 슬픔과 거부감 같은 부정 감성은 전체의 22.38%이나, 감성의 강도는 23.91%로 비율보다 높아 이 부정 감성이 강렬하다는 것을 시사한다. 본 연구는 '포스트 코로나 뉴노멀'에 대한 빅데이터 분석을 통해서 대중의 긍정 및 부정감성의 세부 요인분석의 기여도가 있다.
임상실습 만족도가 높을수록 업무수행능력은 더 증대되며 학생들의 임상실습에 대한 만족도를 평가하는 것이 중요하다. 작업치료(학)과 학생들의 임상실습 만족도를 알아보고자 한다. 분석방법은 SPSS 12.0 통계 프로그램을 이용하여 통계처리를 하였으며, 분석결과 임상실습 만족도는 임상실습 내용, 임상실습 후 만족감, 임상실습 환경, 임상실습 지도방법, 임상실습 시간, 임상실습 평가, 임상실습 중 자신의 내적 갈등 순이었다. 작업치료(학)과 학생들의 일반적인 특성에 따른 임상실습만족도의 차이는 전공 만족도와 실습기간에 따라 유의한 차이가 있었다. 따라서, 효율적인 임상실습이 이루어질 수 있도록 본 연구의 내용이 기초자료로 활용되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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