As the need for the use of big data increases, various analysis activities using big data, including SNS data, are being carried out in individuals, companies, and countries. However, existing research on predicting technology market trends has been mainly conducted using expert-dependent or patent or literature research-based data, and objective technology prediction using big data is needed. Therefore, this study aims to present a model for predicting future technologies through decision tree analysis, visualization analysis, and percentage analysis with data from social network services (SNS). As a result of the study, percentage analysis was better able to predict positive techniques compared to other analysis results, and visualization analysis was better able to predict negative techniques compared to other analysis results. The decision tree analysis was also able to make meaningful predictions.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.17
no.2
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pp.73-83
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2014
This study was conducted to evaluate defects in Zelkova serrata trees using an ultrasonic tomograph (PICUS) and suggest a management plan to maintain it as a natural and cultural resource. In previous study, health information of 16 protected trees were obtained by surveying the following categories; tree appearance, crown, bark, root exposure, water and nutrition, deterioration, pest, vitality, ground status, and pollutant. The average score of health was 16.5 in 16 trees, which means that general monitor is needed for management. In this study, the evaluation result of tree's inside defects using an ultrasonic tomograph showed that 43.8% of decay rate has been found in 16 trees. In fact, some trees look to be good even though they actually have a defects causing broken by natural disaster such as strong wind. Therefore, it is urgent to put some support to the trees and come up with a protective plan. The results of this study would be useful as basic data in developing a guideline for the efficient conservation and management of big and old trees.
With the advent of text analytics, VOC (Voice of Customer) data become an important resource which provides the managers and marketing practitioners with consumer's veiled opinion and requirements. In other words, making relevant use of VOC data potentially improves the customer responsiveness and satisfaction, each of which eventually improves business performance. However, unstructured data set such as customers' complaints in VOC data have seldom used in marketing practices such as predicting service time as an index of service quality. Because the VOC data which contains unstructured data is too complicated form. Also that needs convert unstructured data from structure data which difficult process. Hence, this study aims to propose a prediction model to improve the estimation accuracy of the level of customer satisfaction by combining unstructured from textmining with structured data features in VOC. Also the relationship between the unstructured, structured data and service processing time through the regression analysis. Text mining techniques, sentiment analysis, keyword extraction, classification algorithms, decision tree and multiple regression are considered and compared. For the experiment, we used actual VOC data in a company.
Many researches have been focused on the analysis of industry disasters in order to reduce them. As a similar endeavor, this paper provides a propensity analysis of injured people from various industries using classification and regression tree(CART), a data mining algorithm. The sample for this work was chosen from 25,157data related to various industries during one year ( $2003.2\sim2004.1$ ) at Kangwon-Do in Korea. For the purpose of this paper, eight independent variables (injured date, injured time, injured month, type of Injured person, continuous service period, sex, company size, age)are taken from injured person group. According to the analysis result, it is found that five out of the eight factors that are predicted as significant have salient effects. Factors of season, time/hour, day of the week, or month which disasters happened do not show any significant effect. This paper provides common features of injured people. The provided analysis result will be helpful as a starting point for root cause analysis and reduction of industry disasters and also for development of a guideline of safety management.
The purpose of this study is to find out specific measures that can help the management strategy of patient-centered medical institutions by conducting research on patient experience surveys of convergence outpatient medical services using data mining techniques according to changes in patient-centered medical culture. Using the raw data of the 2018 Medical Service Experience Survey, 8,843 people over the age of 15 who had patient experience in outpatient medical services were analyzed. Decision tree analysis was performed. The determinants of satisfaction with outpatient medical services patient experience were the doctor's area and patient's rights protection area, and the determinants of intention to recommend outpatient medical services were the doctor's area and facilities comfort. Women evaluated the experience positively in overall satisfaction as compared to men, and those over the age of 60 positively evaluated the overall satisfaction and intention to recommend. It is significant that the outpatient experience decision-making model is presented, and that the doctor's area, patient's rights protection area, and facility comfort are important factors. Long-term research on the 'Medical Service Experience Survey' is needed, and research on the inpatient medical service experience is needed.
Han, Mi Na;Byeon, Hyeon Seop;Lee, Cho Yeon;Jo, Nam Sin;Lee, Jong Hwa;Jang, Rae Hoon;Kim, Chang Seop;Na, Ki Jeong
Korean Journal of Veterinary Service
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v.42
no.4
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pp.245-250
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2019
Newcastle disease (ND) is an infectious poultry disease that caused high mortality and reduced egg production. NDVs are regularly present in the domestic duck population. And ducks play a possible role in the maintenance and transmission of NDVs. While we were monitoring the Avian Influenza, NDVs were isolated from field samples by accident. So we analysed the biological and genetic characteristics of these viruses. Lentogenic NDVs were isolated from two farms among twenty breeder duck farms. The ages of ducks were 39 weeks old in the 'A' farm and 3~72 weeks old in the 'B' farm. And they were not inoculated with the NDVs vaccine. In the biological characteristics, the both viruses which separated from the farm 'A' and 'B' were thermostable. The amino acid sequence of a site from 112 to 119 in the fusion (F) protein was 'GKQGRLIG' which has monobasic motif in the samples of both farms. And this means the separated NDVs are lentogenic. Phylogenetic analysis was performed by entire nucleotide sequence of F protein. The virus strains from the A farm (MN095239) and the B farm (MN095240) belonged to class II genotype I. Using the analysis of whole F protein nucleic acid sequence, the MN095239 (GenBank) had homology with Ulster strain about 99.95% and the MN095239 (GenBank) had homology with KR/CK/KU_LBM255/09 strain about 99.89%. NDV surveillance is needed to investigate epidemiological relationship of domestic breeder duck isolates in Korea.
Purpose: The purpose of this study was to compare sociodemographic characteristics of a normal cognitive group and mild cognitive impairment group, and establish prediction models of Mild Cognitive Impairment (MCI). Methods: This study was a secondary data analysis research using data from "the 4th Korea Longitudinal Study of Ageing" of the Korea Employment Information Service. A total of 6,405 individuals, including 1,329 individuals with MCI and 5,076 individuals with normal cognitive abilities, were part of the study. Based on the panel survey items, the research used 28 variables. The methods of analysis included a χ2-test, logistic regression analysis, decision tree analysis, predicted error rate, and an ROC curve calculated using SPSS 23.0 and SAS 13.2. Results: In the MCI group, the mean age was 71.4 and 65.8% of the participants was women. There were statistically significant differences in gender, age, and education in both groups. Predictors of MCI determined by using a logistic regression analysis were gender, age, education, instrumental activity of daily living (IADL), perceived health status, participation group, cultural activities, and life satisfaction. Decision tree analysis of predictors of MCI identified education, age, life satisfaction, and IADL as predictors. Conclusion: The accuracy of logistic regression model for MCI is slightly higher than that of decision tree model. The implementation of the prediction model for MCI established in this study may be utilized to identify middle-aged and elderly people with risks of MCI. Therefore, this study may contribute to the prevention and reduction of dementia.
An avian rotavirus (AvRV-2) was isolated from feces of broilers suffering from acute gastroenteritis in 2011. It was the first avian rotavirus isolated in Korea. To investigate the molecular characteristics of AvRV-2, the VP4, VP6, VP7 and NSP4 gene nucleotide sequences were determined and compared with those of rotavirus strains available in the GenBank database. The phylogenetic tree of VP7 gene showed that AvRV-2 had a high degree of nucleotide sequence homology (93.4% to 94.7%) with those of rotaviruses belonging to genotype G19 cluster. The phylogenetic tree of the VP4 gene revealed a high degree of nucleotide sequence homology (95.8% to 95.9%) with genotype P[30] rotaviruses isolated from chickens. The VP6 and NSP4 gene nucleotide sequences showed the highest identities with those of avian strains with 95.3% to 96.4% and 90.3% to 92.2%, respectively. Genetic characterization of the VP4, VP6, VP7 and NSP4 showed that AvRV-2 strain was most closely related to chicken rotavirus strains from Germany and Japan. Comparative nucleotide sequences and phylogenetic analysis indicated that avian rotavirus isolated from broilers belonged to genotype G19P[30] and it was the first report on avian rotavirus infection in Korea.
The proliferation of real-time multimedia services requires huge amounts of data transactions demanding strict quality-of-service (QoS) guarantees. Multicast transmission is a promising technique because of its efficient network resource utilization. However, high head-of-line (HOL) blocking probability and lack of service-specific QoS control should be addressed for practical implementations of multicast networks. In this paper, a topology aware fanout set division (TAFD) scheme is proposed to resolve these problems. The proposed scheme is composed of two techniques that reduce HOL blocking probability and expedite packet delivery for large-delay branches regarding multicast tree topology. Since management of global topology information is not necessary, scalability of the proposed scheme is guaranteed. Mathematical analysis investigates effects of the proposed scheme and derives optimal operational parameters. The evaluation results show that the TAFD scheme achieves significant delay reduction and satisfies required delay bounds on various multicast networks.
It would cause a serious problem in the panel data when panel attrition is concentrated on certain socioeconomic groups. Using the GOMS, this study investigates whether there exists non-random attrition bias in the data and seeks for feasible solutions to minimize the bias. The results of logit analyses show that panel attrition in the GOMS results mainly from surveying system but not from the surveyed. Therefore, the result suggests to develop well-organized management skill and systems as well as to construct weighting methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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