Along with the rapid development of the economy, the urban scale has extended rapidly, leading to the formation of different types of urban function districts (UFDs), such as central business, residential and industrial districts. Recognizing the spatial distributions of these districts is of great significance to manage the evolving role of urban planning and further help in developing reliable urban planning programs. In this paper, we propose an automatic UFD division method based on big data analysis of point of interest (POI) data. Considering that the distribution of POI data is unbalanced in a geographic space, a dichotomy-based data retrieval method was used to improve the efficiency of the data crawling process. Further, a POI spatial feature analysis method based on the mean shift algorithm is proposed, where data points with similar attributive characteristics are clustered to form the function districts. The proposed method was thoroughly tested in an actual urban case scenario and the results show its superior performance. Further, the suitability of fit to practical situations reaches 88.4%, demonstrating a reasonable UFD division result.
최근 다양한 분야에서 빅데이터 활용방안을 연구 중이다. 빅데이터는 기존의 방법으로는 다룰 수 없었던 방대한 분량의 데이터를 말한다. 빅데이터는 의사결정의 정확도 제고, 가까운 미래예측 그리고 새로운 비즈니스 창출가능이라는 점에서 주목을 받고 있다. 본 연구는 기술사업화분야에서의 빅데이터 활용방안 제안을 그 목적으로 하였다. 그리고 이를 위해서 문헌연구와 사례연구 그리고 그룹인터뷰를 진행하였으며, 이들을 바탕으로 기술사업화분야에서의 빅데이터 활용방안을 도출하였다. 빅데이터 활용방안은 기술사업화 프로세스의 5단계(착상, 보육, 시연, 촉진, 지속)별로 제시하였다. 본 연구는 기술사업화분야에서의 빅데이터 활용의 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 연구 방법상 일반적 해석에는 한계가 있을 수 있다고 생각한다. 그리고 본 연구가 기술사업화 정보 분석의 영역 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.216-224
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2023
Smart lighting systems have become increasingly popular in several public sectors because of trends toward urbanization and intelligent technologies. In this study, we designed and implemented a web application platform to explore and monitor data acquired from lighting devices at Thammasat University (Rangsit Campus, Thailand). The platform provides a convenient interface for administrative and operative staff to monitor, control, and collect data from sensors installed on campus in real time for creating geographically specific big data. Platform development focuses on both back- and front-end applications to allow a seamless process for recording and displaying data from interconnected devices. Responsible persons can interact with devices and acquire data effortlessly, minimizing workforce and human error. The collected data were analyzed using an exploratory data analysis process. Missing data behavior caused by system outages was also investigated.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.212-218
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2022
In this paper, the necessity of AI video interview arises when conducting an interview for acquisition of excellent talent in a non-face-to-face situation due to similar situations such as Covid-19. As a matter to be supplemented in general AI interviews, it is difficult to evaluate the reliability and qualitative factors. In addition, the AI interview is conducted not in a two-way Q&A, rather in a one-sided Q&A process. This paper intends to fuse the advantages of existing AI interviews and video interviews. When conducting an interview using AI image analysis technology, it supplements subjective information that evaluates interview management and provides quantitative analysis data and HR expert data. In this paper, image-based multi-modal AI image analysis technology, bioanalysis-based HR analysis technology, and web RTC-based P2P image communication technology are applied. The goal of applying this technology is to propose a method in which biological analysis results (gaze, posture, voice, gesture, landmark) and HR information (opinions or features based on user propensity) can be processed on a single screen to select the right person for the hire.
The premise of this research is the recent advancement of Building Information Modeling(BIM) Technology and Laser Scanning Technology(3D Scanning). The purpose of the paper is to amplify the potential offered by the combination of BIM and Point Cloud Data (PCD) for structural analysis. Today, enormous amounts of construction site data can be potentially categorized and quantified through BIM software. One of the extraordinary strengths of BIM software comes from its collaborative feature, which can combine different sources of data and knowledge. There are vastly different ways to obtain multiple construction site data, and 3D scanning is one of the effective ways to collect close-to-reality construction site data. The objective of this paper is to emphasize the prospects of pre-scanning and post-scanning automation algorithms. The research aims to stimulate the recent development of 3D scanning and BIM technology to develop Scan-to-BIM. The paper will review the current issues of Scan-to-BIM tasks to achieve As-Built BIM and suggest how it can be improved. This paper will propose a method of coordinating and utilizing PCD for construction and structural analysis during construction.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권1호
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pp.125-145
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2020
We explore technology ecosystem of smart surgical medical system by analyzing patent data applied for in Korea and Japan. First, a review of trends of patent application by country/technological domain show that there exist a minority of technology domains focused on R&D, which represent their trends have been increasingly active. Also, while a number of Japanese firms mainly consist of the patent market of Japan, in case of the Korean market, a few universities, SMEs, and foreign firms are found to be the main applicants. As a result of the network analysis with the links as the relations of co-patenting, the relationships, which are active of convergence and knowledge spillover among the heterogeneous technology domains within each market, as well as the technology domains, which are the most active in international cooperation among each homogeneous domain, could get derived and visualized in the ecosystem. In addition, the technology domains in each patent market with leading locations, roles, and influence in the network can also be identified through the centrality analysis. In this study, the analysis for technology competitiveness are carried out focusing on patent activity and patent impact. The results denote that across all domains, the Japanese market may possess higher patent activity and patent impact compared to the Korean market. In consequence, we derive the position map for comparison by country and technology domain from a perspective considering comprehensively the multi-dimensional attributes based on the results of both network analysis and technology competitiveness.
Jinho, Kim;Jaiill, Lee;Eunyoung, Yang;Seokjoong, Kang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.31-50
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2023
In the midst of dynamic industrial changes, companies need data analysis considering the effects of integration of various technologies in order to establish innovative R & D strategies. However, the existing technology forecasting model evaluates individual technologies without considering relationship among them. To improve this problem, this study suggests a new methodology reflecting the integration of technologies. In the study, a technology forecasting indicator was developed using the technology integration index based on social network analysis. In order to verify the validity of the proposed methodology, 'drone task performance technology' based on patent data was applied to the research model. This study aimed to establish a theoretical basis to design a research model that reflects the degree of integration of technologies when conducting technology forecasting research. In addition, this study is meaningful in that it quantitatively verified the proposed methodology using actual patent data.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.255-259
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2019
This study reviews the analysis and characteristics of databases from big data and then establishes representational strategy. Thus, analysis has continued for a long time in the quantity and quality of data, and there are changes in the location of data in the social sciences, past trends and the emergence of big data. The introduction of big data is presented as a prototype of new social science and is a useful practical example that empirically shows the need, basis, and direction of analysis through trend prediction services. Big data provides a future perspective as an important foundation for social change within the framework of basic social sciences.
This study proposes a risk evaluation method based on RAM and AHP data in order to prevent subjectivity of risk assessment. The risk assessment consist of Risk Likelihood(RL) and Risk Consequence(RC) in five levels. However, risk analysis of warships is hard to make a judgment because of small quantity production(Ship), long building period, equipment changes, complexity, various kinds of equipments, etc. The proposed RAM data and AHP analysis method are used to quantify each level quantitatively. RAM(MTBF) date is used to classify the RL, and AHP analysis is used to classify the RC. These scientific and data-based method will increase objectivity as well as efficiency of risk evaluation.
Kim, Yoosin;Ju, Yeonjin;Hong, SeongGwan;Jeong, Seung Ryul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.4133-4145
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2017
Advances in science and technology are driving us to the better life but also forcing us to make more investment at the same time. Therefore, the government has provided the investment to carry on the promising futuristic technology successfully. Indeed, a lot of resources from the government have supported into the science and technology R&D projects for several decades. However, the performance of the public investments remains unclear in many ways, so thus it is required that planning and evaluation about the new investment should be on data driven decision with fact based evidence. In this regard, the government wanted to know the trend and issue of the science and technology with evidences, and has accumulated an amount of database about the science and technology such as research papers, patents, project reports, and R&D information. Nowadays, the database is supporting to various activities such as planning policy, budget allocation, and investment evaluation for the science and technology but the information quality is not reached to the expectation because of limitations of text mining to drill out the information from the unstructured data like the reports and papers. To solve the problem, this study proposes a practical text mining methodology for the science and technology trend analysis, in case of aerospace technology, and conduct text mining methods such as ontology development, topic analysis, network analysis and their visualization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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