Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권1호
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pp.57-62
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1998
The minimum number of samples for the measurement of plant characteristics of major crops were calculated from the data obtained from the field experiments on rice, barley, wheat, soybean and sweet potato conducted by Kyungpuk Rural Development Administration.
본 논문에서는 초고속 위성통신 시스템의 채널 특성에 대한 성능 분석을 하였다. 고속 데이터 전송의 열화요인으로 작용하는 군지연과 비선형 분석을 통하여 다양한 전송 서비스를 제공하는 Ka 대역의 초고속 전송 시스템의 채널 성능 영향을 고찰하였다. 전송 데이터가 증가할수록 군지연과 비선형에 의한 영향은 증가하며, 군지연 선형 성분과 비선형의 AM-AM 성분이 시스템 성능 열화에 지배적으로 작용하는 것을 알 수 있었다. 고속 데이터에 따른 광대역 전송 대역폭으로 낮은 군지연과 이득 평탄도를 얻기가 어려우므로 주요 열화 요소를 등화하여 수십 Mbps에서부터 수백 Mbps 의 넓은 범위의 서비스를 동일 시스템에서 효과적으로 제공하여야 한다. 분석된 결과는 최적의 동작점을 갖는 초고속 위성통신 시스템을 설계하고 운용하는데 활용될 수 있다.
The purpose of this study was to find out the nationwide general characteristics and housing environments of agricultural households and the differences of them by Eup-Myun Areas. The data were subsample of the 2008 survey on the rural living indicators collected by the rural development administration. Only agricultural households, 73.7% of the original nationwide data (1,461 households out of 1,983) sampled by multi-stage stratified clustering methods and face to face interview in Aug. 2008, were selected and the cross-tabulation(X2) was mainly used to find the difference by Eup Myun areas through spss 12.0 for window. The results showed that the general characteristics of agricultural households such as head of household, family, and economic characteristics were mainly differed by Eup Myun Areas. Agricultural households in Eup area were more likely low in the general characteristics than were those in Myun area. Housing environments were less likely than the general characteristics differed by Eup Myun areas. Improvements of drinking water system, housing alteration, oder, and garbage system were needed to increase the satisfaction with residential environments of agricultural households. This study suggests the use of annual survey on the rural living indicators data would be applicable to various research subjects of home economics.
Evaluation on jean products were varied although they were the identical jeans. Therefore, we could confirm the bias by price. brand, and store when consumer evaluating jean products. The various consumer characteristics also provided effects evaluation on jean products. An evaluation on jean products is very subjective and the degrees depending on these three cues could be varied by consumer's characteristics. For empirical study, experiments by the subjects among students of ewha womans university were done by using jeans as stimulus. Data was collected by a questionnaire made up by a researcher based on the theoretical and pretest. Data was analyzed by ANOVA, factor analysis, grouping analysis, F-test, and etc. 571 data were analysed out of the 600 data. Cues such as price, brand, and store affected significantly the evaluation of jeans. The most important cue of all three was store, then price, and then brand. These three cues affected the evaluation of jean products separately and together. The result of the study was that the consumers characteristics mediated the effects of extrinsic cues like price, brand, and store on jean products evaluation. Consumer's characteristics like prior knowledge and shopping orientation mediated the effects of price, and store cue on jean products evaluation.
지진 지역계수는 역사지진과 계기지진의 기록을 기초로 한 지진의 지역성이 고려된 지역적 지진특성을 고려하여 평가되어진다. 본 연구는 국내 지진자료의 분석을 통해 지역별 지진발생 특성을 정리하고 국내의 지진환경 특성을 검토하여 지진지역 계수 설정을 위한 기초 자료의 제공을 목적으로 한다. 이 연구를 통해 역사지진과 계기지진에 각각의 특성을 정리하였고 이를 비교하여 우리나라의 지진발생 특성에 대한 기초 자료를 얻을 수 있었다.
With the emergence of a new paradigm called Open Science and Big Data, the need for data sharing and collaboration is also emerging in the computational science field. This paper, we analyzed data-driven research cases for computational science by field; material design, bioinformatics, high energy physics. We also studied the characteristics of the computational science data and the data management issues. To manage computational science data effectively it is required to have data quality management, increased data reliability, flexibility to support a variety of data types, and tools for analysis and linkage to the computing infrastructure. In addition, we analyzed trends of platform technology for efficient sharing and management of computational science data. The main contribution of this paper is to review the various computational science data repositories and related platform technologies to analyze the characteristics of computational science data and the problems of data management, and to present design considerations for building a future computational science data platform.
Khalil, Md Ibrahim;Kim, R. Young Chul;Seo, ChaeYun
Journal of Platform Technology
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제8권2호
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pp.3-9
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2020
Big Data is a new concept in the global and local area. This field has gained tremendous momentum in the recent years and has attracted attention of several researchers. Big Data is a data analysis methodology enabled by recent advances in information and communications technology. However, big data analysis requires a huge amount of computing resources making adoption costs of big data technology. Therefore, it is not affordable for many small and medium enterprises. We survey the concepts and characteristics of Big Data along with a number of tools like HADOOP, HPCC for managing Big Data. It also presents an overview of big data like Characteristics of Big data, big data technology, big data management tools etc. We have also highlighted on some challenges and opportunities related to the fields of big data.
This paper deals with the propriety of the shear test data with stirrup reported in ACI and ASCE structural journal and the shear resistance characteristics affected by compressive strength of concrere($f_{ck}$), shear span-to-depth ratio (a/d), tensile reinforcement ratio($\rho$), and shear reinforcement ratio($rho_{v}$). The analysis was accomplished by the 242 shear test data. The test data include the flexural failure data around 40$\%$.
본 논문에서는 베어링의 결함 진단을 위한 단일 클래스 분류의 진동 이상 탐지 시스템을 제안한다. 베어링 고장으로 인해 발생하는 경제적 및 시간적 손실을 줄이기 위해 정확한 결함 진단시스템은 필수적이며 문제 해결을 위해 딥러닝 기반의 결함 진단 시스템들이 널리 연구되고 있다. 그러나 딥러닝 학습을 위한 실제 데이터 채집 환경에서 비정상 데이터 확보에 어려움이 있으며 이는 데이터 편향을 초래한다. 이에 정상 데이터만 활용하는 단일 클래스 분류 방법을 활용한다. 일반적인 방법으로는 AutoEncoder를 통한 압축과 복원 과정을 학습하여 진동 데이터의 특성을 추출한다. 추출된 특성으로 단일 클래스 분류기를 학습하여 이상 탐지를 실시한다. 하지만 이와 같은 방법은 진동 데이터의 주파수 특성을 고려하지 않아서 진동 데이터의 특성을 효율적 추출할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 진동 데이터의 주파수 특성을 고려한 AutoEncoder 모델을 제안한다. 분류 성능은 accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, f1-score 0.901이 나왔다. 주파수 특성을 고려한 네트워크 설계로 기존 방법들보다 우수한 성능을 확인하였다.
Purpose - This study aims to empirically identify the quantitative effects of work from home (WFH) on employee productivity using field data. Design/methodology/approach - Based on large-scale field data from a South Korean company which introduced the WFH arrangement in 2020, we conducted fixed effect and moderating effect analyses using individual-level panel data over sixty-three weeks. Findings - The empirical analysis generated several findings. It was found that overall, WFH has a positive effect on productivity. However, the productivity impact of WFH was found to vary depending on task characteristics. Specifically, WFH led to over 20% increase in productivity for simple and repetitive tasks. On the other hand, no significant productivity impact was observed for professional and knowledge-based tasks. Research implications or Originality - As the first study based on field data from South Korea, this study offers convincing causal evidence of the moderating impact of task characteristics on the relationship between WFH and productivity. Further, the above findings provide managers with practical insights concerning their work arrangement decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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