In order to utilize big data in general industrial sites, the structured big data collected from facilities, processes, and environments of industrial sites must first be processed and stored, and in the case of unstructured data, it must be stored as unstructured data or converted into structured data and stored in a database. In this paper, we study a method of collecting big data based on open IoT standards that can converge and utilize measurement information, environmental information of industrial sites to collect big data. The platform for collecting big data proposed in this paper is capable of collecting, processing, and storing big data at industrial sites to process real-time sensing information. For processing and analyzing data according to the purpose of the stored industrial, various big data technologies also can be applied.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.10
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pp.59-67
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2020
With the development of wearable devices, individuals' health status can be checked in real time and risks can be predicted. For example, an application has been developed to detect an emergency situation of a patient with heart disease and contact a guardian through analysis of health data such as heart rate and electrocardiogram. However, health data is seriously damaging when it is leaked as it relates to life. Therefore, a method to protect personal information is essential in collecting health data, and this study proposes a method of collecting data while protecting the personal information of the data owner through a LDP(Local Differential Privacy). The previous study introduced a technique of transmitting feature point data rather than all data to a data collector as an algorithm for searching for fixed k feature points. Next, this study will explain how to improve the performance by up to 75% using an algorithm that finds the optimal number of feature points k.
This is a qualitative study to research the meaning and essence of life of old women living alone collecting waste paper in their experiences of daily life. Targeting seven old women who have kept collecting waste paper for a long time, data was collected through preliminary research and in-depth interview. In the results of analyzing in accordance with Colaizzi(1978)'s phenomenological analysis method, total 18 themes and five theme-groups were drawn. The five theme-groups related to the experience of old women collecting waste paper included 'tough time-I have gone through', 'continuity of tough life', 'continuously bearing', 'adjusting to street environmental changes', and 'proactive and active life of mine-current myself'. In summary, the essence of life of old women collecting waste paper was interpreted as 'acceptance'. Thus, the institutional/practical intervention measures for the social welfare of old women collecting waste paper were suggested.
The purpose of this research is to investigate how elementary school students execute sampling with what designs in order to gather information under a situation that requires collecting data and information about their household and everyday life, and to examine how they use tools, including table or graph, etc., in order to perform efficient analysis of data and information they surveyed, also what results they acquire. To test this, the researcher set up a situation in advance that requires collecting data, and, under this circumstance, the researcher instructed and guided school students to look for methods how to design and survey in order to gather data by having them discuss tasks, involving small groups or entire class, and seek its solutions by themselves through trial and errors. The results from surveys revealed that a lesson, which will have students do sampling and arrange statistical data and analyze the results, was possible to carry out in the class of 6th grade of elementary school.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_2
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pp.1083-1090
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2022
Since renal cell carcinoma(RCC) has various examination and treatment methods according to clinical stage and histopathological characteristics, it is required to determine accurate and efficient treatment methods in the clinical field. However, the process of collecting and processing RCC medical data is difficult and complex, so there is currently no AI-based clinical decision support system for RCC treatments worldwide. In this study, we propose a clinical decision support system that helps clinicians decide on a precision treatment to each patient. RCC standard big database is built by collecting structured and unstructured data from the standard common data model and electronic medical information system. Based on this, various machine learning classification algorithms are applied to support a better clinical decision making.
The government has tried to develop a platform for systematically collecting and managing engineering education data for policy proposals. However, there have been few cases of big data analysis platform for policy proposals in engineering education, and it is difficult to determine the major function of the platform, the purpose of using big data, and the method of data collection. This study aims to collect the cases of big data analysis systems for the development of a big data system for educational policy proposals, and to conduct a study to analyze cases using the analysis frame of key elements to consider in developing a big data analysis platform. In order to analyze the case of big data system for engineering education policy proposals, 24 systems collecting and managing big data were selected. The analysis framework was developed based on literature reviews and the results of the case analysis were presented. The results of this study are expected to provide from macro-level such as what functions the platform should perform in developing a big data system and how to collect data, what analysis techniques should be adopted, and how to visualize the data analysis results.
The purpose of this study was to compare the Starbucks in South Korea with Starbucks in U.S.A through the semantic network analysis of big data by collecting online data with SCTM(Smart Crawling & Text Mining) program which was developed by big data research institute at Kyungsung University, a data collecting and processing program. The data collection period was from January 1st 2014 to December 7th 2017, and packaged Netdraw along with UCINET 6.0 were utilized for data analysis and visualization. After performing CONCOR(convergence of iterated correlation) analysis and centrality analysis, this study illustrated the current characteristics of Starbucks for Korea and U.S.A reflected by the social network and the differences between Korea and U.S.A. Since the Starbucks was greatly developed, especially in Korea. this study also was supposed to provide significant and social-network oriented suggestions for Starbucks USA, Starbucks Korea and also the whole coffee industry. Also this study revealed that big data analytics can generate new insights into variables that have been extensively studied in existing hospitality literature. In addition, implications for theory and practice as well as directions for future research are discussed.
Objectives : Recently, in Sasang Constitution Medicine (SCM), many researchers have studied to construct objective diagnose tool for the SCM type. It is most important to collect correct constitutional clinical data in these studies. Methods : In our work, we construct a web-based system for collecting constitutional clinical data effectively. Results & Conclusion : The system offers 4 types of input programs, which helps to collect clinical information from various hospitals, and performs verification service to minimize input errors. Currently, we have collected about four thousands data using the our system and we will provide several analysis tool in the system for researchers.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.3
no.1
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pp.43-50
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2000
It is said that traditional formative evaluation method does not fit in web based learning system because of inefficiency and improper data collecting techniques. This study is to demonstrate alternative formative evaluation method fit in web based learning system. In alternative evaluation, Participant, data collecting techniques and data are different from each web based program development process. As a conclusion, this alternative evaluation method may promote effectiveness and quality of web based program.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.31
no.1
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pp.115-127
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2011
Analysis frame for undergraduate physics laboratory reports in collecting, processing, and analyzing data was developed. Using the frame and questionaries, we analyzed what difficulties students have in the concepts of error and uncertainty in writing laboratory reports. Students considered repetitive measurement for collecting data, but they didn't express it distinctly in their reports. They also had difficulties in measuring data around the extreme value or the large slope. Especially, most students have had difficulties with error and uncertainty. They can't apply the basic formulation to propagation of error and uncertainty. They also had the difficulties in analyzing data with concepts of error and uncertainty. While most students responded that error and uncertainty is important, there were few students who analyzed the influence of the cause of error on the results quantitatively. The result of the study showed that students have difficulties in writing the laboratory reports because they didn't have the correct concept of the error and uncertainty. So, it is needed to not only teach the physics concept about experiment but to teach basic concept of data collecting, processing, and analyzing specially about error and uncertainty for students as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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