With the recent advancement of information and communication technologies such as artificial intelligence, big data, cloud computing, and 5G, data is being produced and digitized in unprecedented amounts. As a result, data has emerged as a critical resource for the future economy, and overseas countries have been revising laws for data protection and utilization. In Korea, the 'Data 3 Act' was revised in 2020 to introduce institutional measures that classify personal information, pseudonymized information, and anonymous information for research, statistics, and preservation of public records. Among them, it is expected to increase the added value of data by combining pseudonymized personal information, and to this end, "the Expert Data Combination Agency" and "the Expert Data Agency" (hereinafter referred to as the Expert Data Processing Agency) system were introduced. In comparison to these domestic systems, we would like to analyze similar overseas systems, and it was recently confirmed that the Vermont government in the United States enacted the first "Data Broker Act" in the United States as a measure to protect personal information held by data brokers. In this study, we aim to compare and analyze the roles and functions of the "Expert Data Processing Agency" and "Data Broker," and to identify differences in designated standards, security measures, etc., in order to present ways to contribute to the activation of the data economy and enhance information protection.
The purpose of this study is to compare and to analyse the difference of middle school girls clothing behaviors and their preference for clothing styles according to their intelligence, socio-economic status, and physical constitution. For the study, data were collected from 378 middle school girls resided in Taegu: one half from high intelligence group over I.Q. 113, others from low intelligence group under I.Q. 87 using the questionaire method. For the measurement of the relationship clothing behavior, socio-economic status. Rohrer index, preference style of clothing were examined. The analysis of the data was managed by computer; frequency, percentage, mean, standard deviation, t-test, and ANOVA. The results of the study are as follows; 1. The significant difference in clothing behavior according to intelligence was verified in four: modesty, comfort, management, and psychological dependence. 2. The significant difference in clothing behavior according to socio-economic status was verified in all of eight clothing behavior variables. 3. There was no significant difference according to physical constitution in all clothing behavior variables. 4. There was no significant difference in the preference styles of clothing according to intelligence, but high intelligence group took more interest in detailed factors; design, style, total combination, color, print, and comfort. 5. The upper and middle class preferred slacks and lower class preferred skirts. The upper class took interest in design-style, total combination, and comfort, the middle class in total combination. and comfort, and the lower class in total combination. 6. Thin group preferred skirt, the average group preferred slacks, fatty group preferred slacks and shirts-blouse. Thin group took interest in design-style, and color-print, the average group in total combination, and fatty group in total combination, color-print, and design-style.
Schools are one of favorable public buildings for Renewable Energy(RE) systems due to site conditions and their energy demand profiles(e.g. daytime-based use of hot water and heating/cooling). Although the government encourages schools to be equipped with RE systems, the adoption of RE systems in existing energy supply systems faces technical and financial barriers. For example, when installing a RE-based combination system(RECS) to meet the energy demand at various school scales, identifying cost effective combination of capacities of the RECS is not trivial since it usually requires technically intensive work including detailed simulation and demand/supply analysis with extensive data. This kind of simulation-based approaches is hardly implementable in practice. To address this, a simpler and applicable decision-supporting method is suggested in this study. This paper presents a simplified model in support of decision-making for optimal capacities of RECS within given budget scales and schools sizes. The proposed model was derived from detailed simulation results and statistical data. Using this model, the optimal capacities of RECS can be induced from the number of classes in a school.
Advertising signboards are designed for the visibility to affects recall and recognition of costumers. It is well know that the visibility from images is created by the value difference among colors. The research defines whether the background color combination of outdoor signboards is configured to maximize visibility, by a series of color value variation in complex commercial facilities. The subject of study is to examine how the visibility is made by the color combination since visibility cannot be obtained independently. Two steps of analysis were performed to confirm that the color composition of signboards was based on the color value difference. The first is to analyze that the entire colors of signboards are clearly categorized as different value groups. All components of colors, hue, value and chroma had been analyzed by color aesthetic measures to prove that the value variation has the only regularity and the principle of composition. The second step is a further verification with an ample amount of samples to determine whether series of signboards create a value altering pattern. The data for analysis is gained by colorimetric survey and the color data are used for exponentializing the degree of combining, which shows selective affinity between each pair colors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.265-274
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2003
Time series data are influenced by the external events such as holiday, strike, oil shock, and political change, so the external events cause a sudden change to the time series data. We regard the observation as outlier that occurred as a result of external events. In general, it is called intervention if we know the period and the reason of external events, and it makes an analyst difficult to establish a time series model. Therefore, it is important that we analyze the styles and effects of intervention. In this paper, we considered the linear time series model with invention and compared with nonlinear time series models such as ARCH, GARCH model and also we compared with the combination prediction method that Tong(1990) introduced. In the practical case study, we compared prediction power with RMSE among linear, nonlinear time series model with intervention and combination prediction method.
Much of previous attention on researches of the decision tree focuses on the splitting criteria and optimization of tree size. Nowadays the quantity of the data increase and relation of variables becomes very complex. And hence, this comes to have plenty number of unnecessary node and leaf. Consequently the confidence of the explanation and forecasting of the decision tree falls off. In this research report, we propose some decision tree algorithms considering the interaction of predictor variables. A generic algorithm, the k-1 Algorithm, dealing with the interaction with a combination of all predictor variable is presented. And then, the extended version k-k Algorithm which considers with the interaction every k-depth with a combination of some predictor variables. Also, we present an improved algorithm by introducing control parameter to the algorithms. The algorithms are tested by real field credit card data, census data, bank data, etc.
Collaborative filtering has been most popular approach to recommend items in online recommender systems. However, collaborative filtering is known to suffer from data sparsity problem. As a simple way to overcome this problem in literature, Jaccard index has been adopted to combine with the existing similarity measures. We analyze performance of such combination in various data environments. We also find optimal weights of factors in the combination using a genetic algorithm to formulate a similarity measure. Furthermore, optimal weights are searched for each user independently, in order to reflect each user's different rating behavior. Performance of the resulting personalized similarity measure is examined using two datasets with different data characteristics. It presents overall superiority to previous measures in terms of recommendation and prediction qualities regardless of the characteristics of the data environment.
본 연구는 톤 인 톤 배색과 톤 온 톤 배색을 활용한 배색의 감성 효과에 관한 것이다. 톤 인 톤 배색 과 톤 온 톤 배색에 근거하여 제작한 24개 배색에 대하여 Osgood의 SD법(Semantic Differential Method)을 이용하여 10명 대학생에게 배색에 대한 인상 평가를 받았으며 자료 분석은 엑셀 통계 프로그램 2004를 사용하여 요인분석을 하였다. 연구결과, 톤 인 톤 배색에 근거한 배색과 톤 온 톤 배색에 근거한 배색의 인상이 매우 다르게 평가되는 것을 확인했다. 따라서 색채조화의 형식으로 제안되는 배색 기법이 배색의 감성 효과에 영향을 미칠 가능성을 확인하였다. 그리고 '좋다-싫다', '어린이답다-어른답다', '강하다-약하다', '따뜻하다-차갑다' 4개 이미지 차원이 도출되었으며 이러한 이미지에는 색상과 색조가 영향을 주는 요소로 작용한다는 것을 확인하였다. 제품의 사진배색과 거의 동일한 색종이 배색의 인상을 비교한 것으로 색표를 이용한 배색과 그 배색에 근거한 제품의 배색 인상에는 거의 차이가 없다는 것을 확인하였다. 그러나 제품이 가진 고유 특성이나 형태, 재질 등에 의해 인상이 크게 달라지는 것도 확인하였다. 이러한 연구 결과는 배색 이미지나 색채 디자인의 기초 자료로 활용 될 것이다.
Purpose : This study was designed to compare importance of the types of leadership-followership combination in the nursing organization. Method : The subjects of this study were nurses working in the hospital. They were recruited 490 from three medical centers. Data were collected by using self-reported questionnaires from April 8th to 18th, 2002. Result : The results were as follows; 1) It appeared that the most important type of leadership-followership combination for job satisfaction in the nursing organization was the transformational leadership-effective follower, however the most important type of leadership-followership combination for organizational commitment was the transformational leadership-the conformist. 2) According to analysis of partial correlational coefficient to compare the importance of variables, the leadership-followership combination type was the more important than other variables: education, age, duration of job, religion, marriage. Conclusion : With these findings, it was found that the most proper type of leadership-followership combination in nursing organization was the transformational leadership-effective follower for job satisfaction and the transformational leadership-the conformist for organizational commitment. So these results will be used to develop a more effective staffing management strategies to improve the effectiveness of nursing organization.
The purpose of this study was to investigate emotional images and preference of knitwear by tone on tone combination. The subjects were 357 university students in Daejeon and Chungnam province, and the measuring instruments were 6 stimuli manipulated by color and tone combination type of background and pattern in the tone and tone combination, and self-administrated questionnaires consisted of emotional images items, preference items, and subjects' demographics attributions. The data were analyzed by Cronbach's ${\alpha}$, factor analysis, t-test, MANOVA and Duncan's multiple range test, using SPSS program. The results were as follows. First, four factors (attractiveness, conspicuity, mildness, and activity) are emerged on emotional images of knitwear. Second, color had main effects on emotional images and preference. Gray color was perceived as most attractive image and more preferred than others. Third, tone combination type had some effects on emotional images. Vivid tone background/light tone pattern was perceived more attractive image but less conspicuous and mild than light tone background/vivid tone pattern. Forth, subjects' gender had an effects on conspicuous image. Male was perceived more conspicuous image on knitwear stimuli than female. Fifth, color and subjects' gender had interaction effects on attractiveness image and preference. Male perceived that blue is more attractive and preferred than female.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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