In this paper, we propose an approach which contains with constructing a bibliography information database, extracting the fields of research, and researching trend of them, using data mining. To apply our approach to IEICE Technical Report (nonlinear problem society), the database was constructed based on its report, keywords were analyzed using the frequency analysis and the association analysis, and we discussed about the result. We could extract some field of research from the result.
The purpose of this study is to examine the tendency of the fashion coordination of working women to explain it's trend according to occupation and to present the fundamental data for the new fashion coordination This study selected as objects 500 working women who are working around Seoul and Kyenggi Province and collected statistics of 471 pieces of data by questionnaire examination methods. The data are analysed by the factor analysis, the method of quantification the {{{{ chi _2 }} analysis the correspondence analysis in SAS system and the cronbach's-$\alpha$ are produced for measurig confidence. The result is following as ; 1)According to the factor analysis the factors in the fashion coordination is classified into by 4 kinds this is the self-confidence corrdination the accessary coordination the trend coordination and the individuality coordination. The fashion coordination is affected by occupation and marriage. By occupation saleswomen show high interests in the fashion coordination By marriage Single women have more interest in the fashion coordination than the married ones. 2) Accordint to the correspondence analysis nurses and selling women purchase clothing by pieces for the piece coordination while saleswomen teachers and office women purchase clothing with accessaries. Specially teachers and saleswomen choose accessaries of similar color to clothing for coordination considering their occupation (job) 3) There were singnificant effects color accessory coordination by their cocupation . 4) Most have interests in the fashion coordination but have low confidence in their own.
본 논문에서는 전기자동차를 주제로 SCIE 및 SSCI 저널에 게재한 논문데이터를 활용한 시계열 분석과 국제특허분류(International patent classification, 이하 IPC) 별 특허 데이터를 활용한 시계열 분석과 노드엑셀을 활용한 네트워크 분석을 통해 2001년에서 2014년까지의 전기자동차의 기술 동향을 파악하고 특허와 논문 데이터의 상관관계 분석을 통하여 기술 동향을 분석하였다. 또한 예측기법 중 하나인 가중이동평균법으로 전기자동차의 유망 요소기술을 예측하였다. 본 연구의 결과 전기자동차 요소기술 중 배터리 기술이 유망한 기술로 나타났다.
본 연구는 대전 지역에 소재하고 있는 15개 공공도서관을 대상으로 DEA 모형을 사용하여 2008년도 공공도서관의 상대적 효율성을 분석하고 이어서 최근 3년간의 추세변화를 분석하였다. 투입요소로는 직원수, 면적, 장서수가 사용되었으며 산출요소로는 이용책수와 이용자수가 사용되었다. 연구결과, 기술효율성 값의 추세변화를 분석해 보면 3년간 지속적으로 효율성이 개선되었으며, 기술효율성의 개선은 순수 기술효율성과 규모 효율성 둘 다의 개선에 있었다.
One fundamental element of probabilistic safety assessment (PSA) is the initiating event (IE) analysis. Since IE frequencies can change over time, time-trend analysis is required to obtain optimized IE frequencies. Accordingly, such time-trend analyses have been employed to estimate industry-average IE frequencies for use in the PSAs of U.S. nuclear power plants (NPPs); existing PSAs of Korean NPPs, however, neglect such analysis in the estimation of IE frequencies. This article therefore provides the method for and results of estimating Korean industry-average IE frequencies using time-trend analysis. It also examines the effects of the IE frequencies obtained from this study on risk insights by applying them to recently updated internal events Level 1 PSA models (at-power and shutdown) for an OPR-1000 plant. As a result, at-power core damage frequency decreased while shutdown core damage frequency increased, with the related contributions from each IE category changing accordingly. These results imply that the incorporation of time-trend analysis leads to different IE frequencies and resulting risk insights. The IE frequency distributions presented in this study can be used in future PSA updates for Korean NPPs, and should be further updated themselves by adding more recent data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.703-713
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2002
In longitudinal studies, outcomes are repeatedly measured over time for each subject. It is common to have missing values or dropouts for longitudinal data. In this study time trend in longitudinal data with dropouts is of concern. The confounding of time trend with dropout process is investigated through simulation studies. Some simulation results are reported for binary responses as well as continuous responses with patterns of dropouts varying. It has been found that time trend is not confounded with random dropout process for binary responses when it is estimated using GEE.
The field of textile and fashion is regard to be sensitive to trend, however, the professional fashion information planning company for trend forecasting has not settled down in Korea. This study was designed to propose systemizing for fashion trend information planning in domestic fashion information service market. The empirical research was conducted by analysing in-depth interview data and news-scrap contents about each fashion information planning company. The result are as follows; First, fashion information service showed a little difference according to the type of fashion information companies, but they provided not only general fashion trends but also external market environmental information, survey-based consumer information and various segmented market research reports including academic information. Second, the fashion information planning process is largely divided into 3 stages; trend analysis, trend forecasting, trend application. The trend application step is the stage which connects the fashion information service industry to the fashion business. Thirdly, as a result of the competitive power evaluation for fashion information planning, the domestic fashion information planning companies came to reveal the fact that the possibility of carrying out and information analysis power were weak, however, how to present trend information had a relatively competitive. Consequently, this study is expected to play a role in understanding the importance of fashion trend information, and further ahead it would be helpful to organize the curriculum of fashion information planning subject in order to educate the future fashion executives.
최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 pan 증발량 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 1990년까지 의 pan 증발량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 pan 증발량 추세를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 pan 증발량은 56개 연구지역 중에서 38개 연구지역에서 감소추세를 보이고 있고, 1월 평균 일별 pan 증발량의 경우 33개 연구지역에서 pan 증발량 감소추세를 보이고 있다. 4월의 경우 38개 지역에서 증가추세를 보이고, 7월의 경우 47개 지역에서 감소추세를 보여서, 전반적으로 감소추세를 보이고 있다. 10월의 경우 35개 지역에서 증가추세를 보여서 전반적으로 증가추세를 보이고 있다. 따라서 전반적으로 연별과 1월, 7월은 pan 증발량이 감소추세를 보이고, 4월과 10월은 증가추세를 보이고 있다. 또한 인근에 위치한 권역별로도 다른 추세를 보이는 것으로 나타나서 지리지형적 요인이 pan 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 11개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 pan 증발량 자료와 기후요소자료를 수집하여 추세분석을 실시한 결과, 기온, 상대습도 그리고 풍속추세는 연별이나 월별 pan 증발량 추세와 서로 같거나 또는 상이한 경향을 보이나, 일사량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 동일한 경향을 보이고, 강수량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 상반된 경향을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1201-1210
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2008
The goal of this paper is to investigate the trend of stream quality and the quality of water in Nakdong river by the method of factor analysis. It used the fourteen different monthly time series data such as pH, BOD, COD, SS, TN and etc. of the thirty four of Nakdong River measurement points from Jan. 1998 to Dec. 2006. The result of factor analysis is that the factor 1 results from organic water pollution is occupied 29.288% such as BOD, COD, TN and EC, and the factor 2 explained from sewage and a seasonal variation is occupied 16.467% such as SS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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