Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1279-1290
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2017
R의 {shiny} 패키지는 R 스크립트만으로 웹 어플리케이션을 제작할 수 있는 환경을 제공한다. Shiny는 별도의 웹 프로그래밍 언어에 대한 지식을 요구하지 않으며 그 개발이 매우 쉽고 간명하다. 또한 Shiny는 다양한 확장성을 가지고 있으며, 그 기능이 날로 확대되고 있다. 따라서 완성도 높은 결과물의 제시가 절실한 R 기반의 분석전문가들에게는 더 없이 훌륭한 도구이다. 본 논문에서는 Shiny를 활용하여 대용량 데이터를 분석한 실제 사례를 소개한다. 먼저, 공간 자료와 관계된 분석으로 등고선 등의 형태로 표현되는 지형자료를 분석하여 지질 이상대를 추출한다. 다음으로, 기상, 환경, 소셜미디어 정보를 이용하여 전국의 16개 시, 도별 주요 질환을 예측하는 모형을 구축한다. 이 과정에서 Shiny가 데이터의 시각화와 분석에 매우 효과적임을 보이고자 한다.
Purpose: This study proposes a Shiny-Sigma Methods that combines the advantages of Six Sigma method and Shainin method in order to solve field defect. Each technique has advantages and disadvantages. Methods: This study proposed Shiny-Sigma by combining Six Sigma has the logical advantage of the problem solving road map and Shiny has the merits of finding the root problem from the defective phenomenon. The Six Sigma method has the disadvantage that it is difficult to solve if the number of data is small, but the Shiny method has the advantage of finding the root cause with a small number of data. Results: As a result of applying Shiny-Sigma method to the field, it has advantages of solving the problem easily and quickly than the existing Six Sigma method. It does not require a lot of statistical knowledge, which helps field workers to use it. Based on these successes L Co. company has obtained the effect of improving the production quality by applying the Shiny-Sigma method. Conclusion: The Shiny-Sigma method proved to be suitable for the production site as a result of field application. It is suitable for field workers with low statistical knowledge and is suitable for field where data is difficult to obtain. This method is not a method to solve all the problems because there are problems that can be solved according to the field problems. We hope that this method will spread to many industrial sites and this method will have a great effect on the improvement of field production quality.
농촌진흥청 국립원예특작과학원에서는 2007년 황색 겹꽃 프리지아 품종 육성을 위한 목적으로'02년 2월에 'Golden Crown'과 'White Wing' 조합의 실생계통과 'Yvonne' 품종을 교배하여 연황색 다화성 품종 'Shiny Lemon'을 개발하였다. 2002년 2월 교배하여 300개의 종자를 획득하였으며, 실생으로부터 파종 7개월 후 화색이 선명한 연황색 다화성 겹꽃 우수개체를 1차로 선발하였다. 2003년부터 2006년까지 4년에 걸쳐 생육특성 및 수량 검정을 실시하였으며 안정성, 균일성, 초세, 절화수명, 및 구근 증식력이 우수하다고 판단되어 2007년 농작물 직무육성 신품종선정위원회의 심의를 거쳐 'Shiny Lemon'으로 명명하였다. 'Shiny Lemon'은 연황색(RHS Y13D) 다화성 겹꽃 품종으로 꽃잎 내부 반점이 없는 절화용 대형화품종이다. 화형이 매우 안정되어 있고 초세가 강하며 잎과 꽃대가 직립하는 성질을 갖고 있다. 절화수확량은 평균 7.1개로 매우 많고 개화기는 대비품종에 비해 빠르다. 구근 증식량이 많으며 국내 시설재배 환경에 적합한 품종이다.
A freesia (Freesia hybrida Hort.) 'Shiny Bell' was developed for the cut flower in the National Institute of Horticultural Herbal Science in 2012. This hybrid was selected from a crossing between cn. 'Teresa' and 'Rossini', which is white semi-double flowering and red double flowering, respectively. in 2004. Morphological characteristics of the selected hybrid were investigated for 3 years from 2009 to 2011, and then it was named 'Shiny Bell'. 'Shiny Bell' had red color of RHS W155C, and double flower. The growth of the plant was vigorous and the average height was 109.3 cm. The average flower width was 5.8 mm, number of floret per stalk was 11.3, and stalk length was 8.5 cm. The average yield, 7.3 Branches per plant, was 3 stems per plant more than the control cultivar. The average days to first flowering of 'Shiny Bell', was 143.3 days, and it was approximately 7 days later than the control cultivar. The average yield of 'Shiny Bell' was 4.0 cormlets per plant.
얼굴 피부는 신체 건강을 표현할 뿐만 아니라 매력을 결정하는 요소 중 하나이다. 특히 윤기 나는 피부는 대부분의 사람들이 선호하며 윤기 나는 피부 표현을 위해 다양한 화장품들이 만들어져왔다. 하지만 윤기 있는 피부는 주관적 평가이기 때문에 기름진 피부의 경우 기존의 피부 윤기 평가 방법으로는 명확한 윤기 있는 피부로 평가하기가 어렵다. 더욱이 윤기와 유사하게 광이 있지만 부정적으로 평가되는 번들거리는 피부와 명확한 분류 기준 또한 없는 상황이다. 본 연구에서는 피부측정 파라미터 5개[피부 광채, 피부 보습, 피부 투명도, 피부 피지, 안면 이미지]를 측정하였고, 연구대상자들이 촬영된 안면 이미지를 근거하여 각각의 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부의 이미지를 선별하여 피부 측정의 정량화를 통해 비교 분석하였다. 그 결과 번들거리는 피부에서 피부 광채 및 피지 증가, 투명도 감소, 보습 감소를 확인하였다. 그러나 윤기 있는 피부의 경우 피부 광채, 피지, 투명도는 유사한 패턴을 보였지만 보습이 유의차 있게 증가하는 결과를 보였다. 본 연구에서는 기기측정 및 정량적 평가를 통해서 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부를 분류하는 객관적 평가 기준을 제시하고자 한다.
The further development of information, communication and digital media technologies requires the use of advanced, miniaturized semiconductor chips that operate at a high frequency. Die bonding and wire bonding methods for semiconductor packaging have been replaced by direct attachment to the substrate after forming a bump on the chip. However, the height of the bump or ball is an important factor for defects during assembly. This paper proposes an algorithm to measure the height of the bumps or balls in semiconductor packaging with greater accuracy. The performance of the proposed algorithm is experimentally validated. Non-contact 3D measurements of a shiny round ball is quite difficult, and it is not easy to obtain accurate data. This paper thus proposes an optical method and technique to improve the measurement accuracy.
Next-generation sequencing (NGS) technology has become a trend in the genomics research area. There are many software programs and automated pipelines to analyze NGS data, which can ease the pain for traditional scientists who are not familiar with computer programming. However, downstream analyses, such as finding differentially expressed genes or visualizing linkage disequilibrium maps and genome-wide association study (GWAS) data, still remain a challenge. Here, we introduce a dockerized web application written in R using the Shiny platform to visualize pre-analyzed RNA sequencing and GWAS data. In addition, we have integrated a genome browser based on the JBrowse platform and an automated intermediate parsing process required for custom track construction, so that users can easily build and navigate their personal genome tracks with in-house datasets. This application will help scientists perform series of downstream analyses and obtain a more integrative understanding about various types of genomic data by interactively visualizing them with customizable options.
본 논문에서는 도로 상에 설치된 CCTV의 영상정보에서 날씨정보를 검출하기 위한 방법으로 도로날씨정보 검출알고리즘을 제안한다. 도로 상의 CCTV 영상정보에서 날씨정보를 얻는 방법으로 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 흐린 날 혹은 비 오는 날, 눈 오는 날, 안개 낀 날 등의 영상을 구분한다. 본 논문에서 제안하는 도로날씨정보 검출알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 날씨 데이터베이스를 활용하는 기존의 기법에 비하여, 시간비용과 공간비용이 적게 들기에 시스템을 구축함과 동시에 현장에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 알고리즘에서는 온 습도 정보와 일자 정보를 이용하여 검출된 날씨 정보를 재검증함으로 보다 정확한 날씨 정보를 검출할 수 있다.
Next generation sequencing (NGS), a high-throughput DNA sequencing technology, is widely used for molecular biological studies. In NGS, RNA-sequencing (RNA-Seq), which is a short-read massively parallel sequencing, is a major quantitative transcriptome tool for different transcriptome studies. To utilize the RNA-Seq data, various quantification and analysis methods have been developed to solve specific research goals, including identification of differentially expressed genes and detection of novel transcripts. Because of the accumulation of RNA-Seq data in the public databases, there is a demand for integrative analysis. However, the available RNA-Seq data are stored in different formats such as read count, transcripts per million, and fragments per kilobase million. This hinders the integrative analysis of the RNA-Seq data. To solve this problem, we have developed a web-based application using Shiny, COEX-seq (Convert a Variety of Measurements of Gene Expression in RNA-Seq) that easily converts data in a variety of measurement formats of gene expression used in most bioinformatic tools for RNA-Seq. It provides a workflow that includes loading data set, selecting measurement formats of gene expression, and identifying gene names. COEX-seq is freely available for academic purposes and can be run on Windows, Mac OS, and Linux operating systems. Source code, sample data sets, and supplementary documentation are available as well.
정보통신기술의 발전과 함께 데이터의 생산량이 기하급수적으로 증가하면서 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 빅데이터 관련 기술들도 발전함에 따라 여러 분야에서 빅데이터가 수집, 저장, 처리, 분석, 활용되고 있다. 특히 보건의료 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로도 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 큰 주목을 받고 있다. 빅데이터 기술을 환자 진단 데이터 분석에 활용하여 간단한 병원 진료에 투여되는 막대한 비용을 절감할 수 있을 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 환자 데이터를 분석하여 병원에 가기 어려운 환자나 의학적인 전문 지식이 없는 간병인들에게 의사의 진단과 가까운 간병 가이드 정보를 제시하고자 한다. 먼저 수집된 환자 데이터를 HDFS에 저장하고, 하둡 환경에서 빅데이터 처리 및 분석 도구인 R을 이용하여 데이터를 처리한 후 분류분석을 한다. R의 다양한 기능들을 웹에 구현하기 위해 활용되는 R Shiny를 이용하여 웹 서버에 시각화를 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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