• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권4호
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• pp.179-189
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• 1996

An unstructured grid finite-volume method has been applied to predict the linear and nonlinear attenuation characteristics of the expansion chamber silencer system. In order to achieve a grid flexibility and a solution adaptation for geometrically silencer system. In order to achieve a grid flexibility and a solution adaptation for geometrically complex flow regions associated with the actual silencers, the unstructured mesh algorithm in context with the node-centered finite volume method has been employed. The present numerical model has been validated by comparison with the analytical solutions and the experimental data for the acoustic field of the concentric expansion chamber with and without pulsating flows, as well as the axisymmetric blast flowfield with open end. Effects of the chamber geometry on the nonlinear wave attenuation characteristics is discussed in detail.

• 산경연구논집
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• 제12권1호
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• pp.47-62
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• 2021

Purpose: Our purpose in this study was to examine the strategies for the development of watermelon industry using unstructured big data analysis. That is, this study was to look the change of issues and consumer's perception about watermelon using big data and social network analysis and to investigate ways to strengthen the competitiveness of watermelon industry based on that. Methodology: For this purpose, the data was collected from Naver (blog, news) and Daum (blog, news) by TEXTOM 4.5 and the analysis period was set from 2015 to 2016 and from 2017-2018 and from 2019-2020 in order to understand change of issues and consumer's perception about watermelon or watermelon industry. For the data analysis, TEXTOM 4.5 was used to conduct key word frequency analysis, word cloud analysis and extraction of metrics data. UCINET 6.0 and NetDraw function of UCINET 6.0 were utilized to find the connection structure of words and to visualize the network relations, and to make a cluster of words. Results: The keywords related to the watermelon extracted such as 'the stalk end of a watermelon', 'E-mart', 'Haman', 'Gochang', and 'Lotte Mart' (news: 015-2016), 'apple watermelon', 'Haman', 'E-mart', 'Gochang', and' Mudeungsan watermelon' (news: 2017-2018), 'E-mart', 'apple watermelon', 'household', 'chobok', and 'donation' (news: 2019-2020), 'watermelon salad', 'taste', 'the heat', 'baby', and 'effect' (blog: 2015-2016), 'taste', 'watermelon juice', 'method', 'watermelon salad', and 'baby' (blog: 2017-2018), 'taste', 'effect', 'watermelon juice', 'method', and 'apple watermelon' (blog: 2019-2020) and the results from frequency and TF-IDF analysis presented. And in CONCOR analysis, appeared as four types, respectively. Conclusions: Based on the results, the authors discussed the strategies and policies for boosting the watermelon industry and limitations of this study and future research directions. The results of this study will help prioritize strategies and policies for boosting the consumption of the watermelon and contribute to improving the competitiveness of watermelon industry in Korea. Also, it is expected that this study will be used as a very important basis for agricultural big data studies to be conducted in the future and this study will offer watermelon producers and policy-makers practical points helpful in crafting tailor-made marketing strategies.

• 한국의류학회지
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• 제44권2호
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• pp.295-309
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• 2020

In 2019, Japan announced trade regulations against Korean products; consequently, the sales of Japanese products in Korea dropped due to a Korean consumers' boycott. This study measured the Korean consumers' political consumption behavior toward Japanese fashion products. Unstructured text data from online media sources and consumer posted sources such as blog and SNS were collected. Text mining techniques and semantic network analysis were used to process unstructured data. This study used text mining techniques and semantic network analysis to process data. The results identified boycotting Japanese fashion products and buycotting alternative products and Korean brands due to consumers' political consumption. Two brand cases were investigated in detail. Online text data before and after the political action were compared and significant changes in consumption as well as emotional expressions were identified. Product related industry sectors were identified in terms of the political consumption of fashion: liquor, automobile and tourism industry sectors were closely linked to the fashion sector in terms of boycotting. More "boycott" and "buycott" fashion brands (reflected in consumer attitudes and feelings) were detected in consumer driven texts than in media driven sources.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.133-143
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• 2017

데이터는 금융업에서 가장 중요한 자산으로 평균 71%의 금융기관이 데이터 분석으로 경쟁우위를 창출하고 있다. 특히, 금융업 중 카드 업종에서는 전체 고객의 소비행위 패턴 및 선호 트랜드 분석에 의한 가맹점 정보, 경기 변동 상황, 상권정보 제공 서비스 개발에 빅데이터가 폭 넓게 활용되고 있지만 데이터의 융복합을 통한 새로운 가치 창출은 미흡한 편이다. 본 연구는 소셜 데이터와 BC 카드 매출데이터의 융합 분석한 신용카드 회사의 '소비 트랜드 분석 및 예측' 사례를 다룬다. BC카드는 소셜 데이터를 활용한 트랜드 프로파일링 작업과 카드 및 소셜 데이터를 연계하는 알고리즘 개발 및 분석 내용 시각화 시스템을 개발하였다. 성과 검증을 위해 '식스포켓' 관련 트랜드를 분석하고 마케팅을 시행해 본 결과 40~100%이상의 마케팅 승수 증대 효과를 거두었다. 본 연구는 그동안 개별적으로 이루어져 오던 정형, 비정형데이터 분석을 융합하여 분석하는 방법론과 사례를 창출한 의의가 있으며 이는 앞으로 카드 업종 뿐만 아니라 타 업종에도 변화하는 트랜드에 유용하게 대응할 수 있는 시사점을 제공할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.815-821
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• 2021

빅데이터의 장점은 인터넷상의 대량의 데이터를 수집하여 가치 있는 데이터를 정제하여 사용하는 것이다. 즉, 비정형 데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 활용할 수 있도록 가공하는 것이다. 본 논문은 실생활에 밀접하게 적용되어 마케팅에 활용할 수 있는 비정형 데이터를 기반으로 하며 실험 대상은 서울에서 한 시간 거리의 수도권에 있는 숙박업체를 모델로 하여 빅데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 매출 증대, 비용 감소 및 수익률 증가 등의 효과를 나타낸 실험으로 소셜네트워크 등의 빅데이터를 분석하는 과정에서 입력되는 데이터가 숙박 정보로써 활용할 수 있는 데이터인지를 판별하여 필터링하는 시스템을 제안하여 숙박률의 향상 및 공실률을 감소시킬 수 있는 마케팅 전략을 구축하고자 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.162-170
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• 2014

A CFD(Computational Fluid Dynamics) analysis is presented to predict hydrodynamic characteristics of a marine propeller. A commercial RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes equation) solver, namely FLUENT, is utilized in conjunction with fully unstructured meshes around rotating propeller. Mesh generation process is greatly accelerated by using fully unstructured meshes composed of both isotropic and anisotropic tetrahedral elements. The anisotropic tetrahedral elements were used in the flow domain near the blade and shaft, where the viscous effect is important, having complex shape yet resolving the thin boundary layers. For other regions, isotropic tetrahedral elements are utilized. Two different approaches simulating rotational effect of the propeller are employed, namely Moving reference frame technique for steady simulation, and Sliding mesh technique for unsteady simulation. Both approaches are applied to the propeller open water (POW) test simulation. The current results, which are thrust and torque coefficients, are compared with available experimental data.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.269-276
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• 2015

최근 빅데이터 관련 산업 활성화에 따라 글로벌 보안 업체들은 지능적인 보안 위협 모니터링과 예방을 위해 분석 데이터의 범위를 정형/비정형 데이터로 확대하고, 보안 예방을 목적으로 사용자의 성향 분석 기법을 활용하려는 추세이다. 이는 기존 정형 데이터(기존 수치화 가능한 자료)의 분석 결과에서 추론할 수 있는 정보의 범위가 한정적이기 때문이다. 본 논문은 빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘($Na{\ddot{i}}ve$ Bayes, Decision Tree, K-nearest neighbor, Apriori)을 효율적으로 응용하여 보안 성향(목적 별 항목 분류, 긍정 부정 판단, 핵심 키워드 연관성 분석)을 분석하는데 활용한다. 성능 분석 결과 보안 성향 판단을 위한 보안항목 및 특정 지표를 정형/비정형 데이터에서 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권6호
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• pp.561-567
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• 2011

2 차원 비직교 형상에 대해 비정렬 삼각 격자를 이용하여 복사 열전달의 역해석을 수행하였다. 본 논문에서는 확산적으로 방사 및 반사를 하는 벽면으로 이루어진 형상 내부에 흡수 및 방사, 산란하는 매질이 채워져 있는 문제를 고려하였다. 유한체적법을 사용하여 복사전달 방정식을 계산하였고 이 때 얻은 입사복사량을 역해석의 측정 데이터로 사용하였다. 벽면의 방사율을 추정하기 위해 켤레구배법을 적용하였으며, 목적 함수를 최소화하는 과정을 통해 해를 구하였다. 측정값의 측정 오차가 추정 정확도에 미치는 영향을 살펴보았고, 비정렬 격자계의 성능을 확인하기 위해 정렬 격자계를 이용하여 얻은 결과와 비교해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.935-947
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• 2016

이 연구에서는 비정형 자료 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법으로 기상청 연구개발분야 과제의 동향에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 용어사전을 구축하고, 전처리를 하여 용어-문서 행렬을 만들었다. 이것을 이용해 연도별 용어 빈도수를 측정하고, 자주 나타나는 단어들에 대해서는 상대도수의 변화에 대해서 관찰하였다. 그리고 회귀 분석을 사용하여 증가추세와 감소추세를 가지는 용어들을 파악하였다. 이러한 분석으로 기상청 최근 연구개발 분야의 트렌드를 파악하였다. 이와 같은 연구는 향후 기상청 연구개발에 관한 기초 자료로 사용될 수 있으며, 연구개발의 방향성과 청사진을 제시하는데 이용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.471-492
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• 2017

최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.