빅데이터 분석을 위해서는 기계가독성을 높이는 개방형 문서 포맷으로의 변화와 자연어 처리 기술 도구가 필요하다. 본 연구는 지능형 문서 처리의 도입 배경과 연구 현황을 공공부문 중심으로 살펴보고, 지능형 문서 처리가 가져올 업무의 변화를 예측해 보았다. 나아가 지능형 문서 처리가 기록관리 업무에 가져올 변화를 전망해보고, 기록관리 전문가의 역할의 변화와 요구되는 역량 등을 고찰해 보았다. 기록관 업무 단계와 아카이브 업무 단계의 광범위한 영역에 걸쳐 기록관리 업무의 변화를 전망하였고, 특히 반복적인 기록관리 업무의 자동화나 기록물의 기술 및 활용 업무에 영향을 미칠만한 변화들을 서술하였다. 이러한 업무 수행의 변화에 맞추어 기록관리계는 새로운 업무 절차와 방법, 그리고 필요한 역량을 준비해야 할 것이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.122-129
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2020
The circumference of the body is not only an indicator in order to buy clothes in our life but an important factor which can increase the effectiveness healing properly after figuring out the shape of body in a hospital. There are several measurement tools and methods so as to know this, however, it spends a lot of time because of the method measured by hand for accurate identification, compared to the modern advanced societies. Also, the current equipments for automatic body scanning are not easy to use due to their big volume or high price generally. In this papers, OpenPose model which is a deep learning-based Skeleton Tracking is used in order to solve the problems previous methods have and for ease of application. It was researched to find joints and an approximation by applying the data of the deep camera via reference data of the measurement parts provided by the hospitals and to develop a program which is able to measure the circumference of the body lighter and easier by utilizing the elliptical circumference formula.
Since the spindle bearing systme is the main source of the total cutting point compliance of machine tool structures, in this work, the static and dynamic characteristics of the spndle bearing systme driven by the gear located on the bearing span were investigated using analytical and finite elemtn methods to improve the performance of the spindle bearing system. Based on the theretical results, a specially designed prototype spindle bvearing systme was manufactured. Using the manufactured spindle bearing system, the static and dynamic characteristics were measured. From the comparison of the experimental results with the theoretical results, it was found that the finite elemetn method predicted well the static and dynamic characteristics of the spindle bearing system.
This paper presents an efficient 5-axis roughing method for centrifugal impeller. The efficient roughing is minimization of cutting time through minimizing tool tilting and rotating motions. To minimized cutting time, machining area is divided into sub-cutting regions using control points on hub curves and shroud curves of blade used to design and analyze centrifugal impeller. For sub-cutting regions, diameters of cutting tools are determined as big as possible. Then, tool paths are generated with the tilting axis and rotating axis of 5-axis machine limited and fixed, which can give more efficient machining speed and machining stability than the conventional methods. Experimental results show that the proposed method is more efficient than the conventional methods to mill with the only one cutting tool without dividing area and the previous methods to mill with simultaneous 5-axis processing with dividing area.
Supramax bulk carriers cover a wide range of ocean transportation requirements, from major to minor bulk cargoes. Market forecasting for this segment has posed a challenge to researchers, due to complexity involved, on the demand side of the forecasting model. This paper addresses this issue by using technical indicators as input features, instead of complicated supply-demand variables. Artificial neural networks (ANN), one of the most popular machine-learning tools, were used to replace classical time-series models. Results revealed that ANN outperformed the benchmark binomial logistic regression model, and predicted direction of the spot market with more than 70% accuracy. Results obtained in this paper, can enable chartering desks to make better short-term chartering decisions.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.150-155
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2024
Genomic data plays a transformative role in medicine, biology, and forensic science, offering insights that drive advancements in clinical diagnosis, personalized medicine, and crime scene investigation. Despite its potential, the integration and analysis of diverse genomic datasets remain challenging due to compatibility issues and the specialized nature of existing tools. This paper presents the GenomeSync system, designed to overcome these limitations by utilizing the Hadoop framework for large-scale data handling and integration. GenomeSync enhances data accessibility and analysis through SQL-based search capabilities and machine learning techniques, facilitating the identification of genetic traits and the resolution of forensic cases. By pre-processing DNA profiles from crime scenes, the system calculates similarity scores to identify and aggregate related genomic data, enabling accurate prediction models and personalized treatment recommendations. GenomeSync offers greater flexibility and scalability, supporting complex analytical needs across industries. Its robust cloud-based infrastructure ensures data integrity and high performance, positioning GenomeSync as a crucial tool for reliable, data-driven decision-making in the genomic era.
최근 추천시스템과 데이터 분석 분야에서 고차원 형태의 텐서를 이용하는 연구가 증가하고 있다. 이는 고차원의 데이터인 텐서 분석을 통해 더 많은 잠재 요소와 잠재 패턴을 추출가능하기 때문이다. 그러나 고차원 형태인 텐서는 크기가 방대하고 계산이 복잡하기 때문에 텐서 분해를 통해 분석해야한다. 기존 텐서 도구들인 rTensor, pyTensor와 MATLAB은 단일 시스템에서 작동하기 때문에 방대한 양의 데이터를 처리하기 어렵다. 하둡을 이용한 텐서 분해 도구들도 있지만 처리 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 기반의 빅데이터 시스템인 아파치 스파크를 기반으로 하는 텐서 분해 도구인 S-PARAFAC을 제안한다. S-PARAFAC은 텐서 분해 방법 중 PARAFAC 분해에 초점을 맞춰 아파치 스파크에 적합하게 변형하여 텐서 분해를 빠르게 분산 처리가능 하도록 하였다. 본 논문에서는 하둡을 기반의 텐서 분해 도구와 S-PARAFAC의 성능을 비교하여 약 4~25배 정도의 좋은 성능을 보였다.
This introduction is both a statement of a research problem and an account of the first research results for its solution. As more historical databases come online and overlap in coverage, we need to discuss the two main issues that prevent 'big' results from emerging so far. Firstly, historical data are seen by computer science people as unstructured, that is, historical records cannot be easily decomposed into unambiguous fields, like in population (birth and death records) and taxation data. Secondly, machine-learning tools developed for structured data cannot be applied as they are for historical research. We propose a complex network, narrative-driven approach to mining historical databases. In such a time-integrated network obtained by overlaying records from historical databases, the nodes are actors, while thelinks are actions. In the case study that we present (the world as seen from Venice, 1205-1533), the actors are governments, while the actions are limited to war, trade, and treaty to keep the case study tractable. We then identify key periods, key events, and hence key actors, key locations through a time-resolved examination of the actions. This tool allows historians to deal with historical data issues (e.g., source provenance identification, event validation, trade-conflict-diplomacy relationships, etc.). On a higher level, this automatic extraction of key narratives from a historical database allows historians to formulate hypotheses on the courses of history, and also allow them to test these hypotheses in other actions or in additional data sets. Our vision is that this narrative-driven analysis of historical data can lead to the development of multiple scale agent-based models, which can be simulated on a computer to generate ensembles of counterfactual histories that would deepen our understanding of how our actual history developed the way it did. The generation of such narratives, automatically and in a scalable way, will revolutionize the practice of history as a discipline, because historical knowledge, that is the treasure of human experiences (i.e. the heritage of the world), will become what might be inherited by machine learning algorithms and used in smart cities to highlight and explain present ties and illustrate potential future scenarios and visionarios.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.611-618
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2015
오늘날 정보 기술과 소셜미디어의 확산으로 인하여 빅 데이터에 관심이 집중되고 있다. 이를 처리하기 위한 기술 중의 하나가 데이터마이닝기법인데, 이들 중에는 연관성 규칙이 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙은 방향에 따라 양, 음, 그리고 역의 연관성 규칙 등이 존재하며, 평가 기준을 설정하고자 하는 경우에는 이들 세 가지 연관성 규칙을 동시에 고려하는 것이 바람직하다고 할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의학진단분야에서 활용되고 있는 진단도구들 중에서 민감도, 특이도, 위양성도, 그리고 위음성도를 고려한 균형비교신뢰도를 제안하고자 한다. 또한 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 점검한 후, 예제를 통하여 측도의 유용성을 고찰하였다. 그 결과, 균형비교신뢰도는 비교신뢰도와 역의 비교신뢰도가 양의 값을 가지는 경우에는 양의 값을 가지며, 이들 두 값이 음인 경우에는 음으로 나타났다. 따라서 연관성 규칙의 평가 기준 관점에서 볼 때 비교신뢰도와 역의 비교신뢰도를 개별적으로 이용하기 보다는 균형비교신뢰도를 활용하는 것이 더 바람직하다고 할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.16-25
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2019
The Internet of things (IOT) is remodeling the agribusiness empowering the agriculturists through the extensive range of strategies, for example, accuracy as well as practical farming to deal with challenges in the field. The paper aims making use of evolving technology i.e. IoT and smart agriculture using automation. The objective of this research paper to present tools and best practices for understanding the role of information and communication technologies in agriculture sector, motivate and make the illiterate farmers to understand the best insights given by the big data analytics using machine learning. The methodology used in this system can monitor the humidity, moisture level and can even detect motions. According to the data received from all the sensors the water pump, cutter and sprayer get automatically activated or deactivated. we investigate a remote monitoring system using Wi-Fi. These nodes send data wirelessly to a central server, which collects the data, stores it and will allow it to be analyzed then displayed as needed and can also be sent to the client mobile.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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