대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.850-853
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2002
This paper described some applications using Open GIS Component that was called MapBase. There were 4 applications : KSDI(Korea Spatial Data Infrastructure) funded by MOIC(Ministry of Information and Communication), National Plants Resource Management System supported by Korea Forest Service, 7-Underground Facilities Management System of Cheongju funded by MOCT(Ministry of Construction and Transportation), and National Disaster Management System supported by MOGAHA(Ministry of Government Administration and Home Affairs. Because they wanted to access heterogeneous spatial database, it was necessary to select MapBase as their base methodology. The main feature of MapBase was component S/W which provided the interoperability and reusability among GIS applications as well as non-GIS information system through common specification. In this paper, we showed some applications' architectures and functions to increase understanding MapBase. That would help you to make application using MapBase.
The purpose of this study was to develop a scientific inquiry model that makes scientific inquiry accessible to science teachers as well as students. To develop a scientific inquiry model, we investigated the research process demonstrated by ten scientists who were working at academic research institutions or industrial research institutions. We collected data through scientists' journal articles, lab meetings and seminars, and observation of their inquiry process. After we analyzed the scientists' inquiry strategies and processes of inquiry, we finally developed the Scientist's Methodology of Investigation Process model named SMIP. The SMIP model consists of four domains, 15 stages, and link questions, such as "if, why", and "how". The SMIP model stressed that inquiry process is a selective process rather than a linear or a circular process. Overall, these findings can have implication science educators in their attempt to design instruction to improve the scientific inquiry process.
데이터의 급속한 증가로 데이터를 활용한 새로운 가치 창출은 기업뿐 아니라 국가 경쟁력의 중요한 요소로 대두대고 있다. 이에 따라 데이터를 분석하여 통찰력을 제시할 수 있는 데이터 과학자라 불리는 분석 전문가의 수요가 늘고 있는데, 이들 전문 인력 양성을 위해서는 정부, 학계, 산업의 공동 노력이 필요하다. 본 연구는 특히 교육 분야에서의 빅데이터 활용현황을 조사하고, 새로운 데이터 기반의 맞춤형 서비스 및 교육 과정을 제안한다. 또한, 데이터 과학자 양성을 위한 국내외 대학 및 기업의 대표적인 프로그램들을 살펴보고, 장기적인 관점에서 분석능력을 배양할 수 있는 새로운 교과과정도 제시한다. 본 연구는 다양한 사례를 바탕으로 대학에서 데이터를 활용한 교육환경 개선을 위한 방안을 모색하는데 도움을 주고자 한다.
4차 산업의 근간이 되는 빅데이터 시대가 도래하면서 대부분의 관련 업계에서는 데이터에 대한 저장, 통계분석 및 시각화 기술 중심으로 관련 솔루션들이 개발되고 있다. 하지만 빅데이터 기술의 근본적인 발전을 위해서는 인공지능을 이용한 예측 분석기술의 발전이 필요하다. 하지만 이러한 고급기술은 현재 데이터과학자라고 불리는 일부 전문가에 의해서만 가능한 수준이다. 이를 극복하기 위해서는 데이터에 대한 통찰력을 지닌 비전문가(시민 데이터과학자)가 빅데이터 분석 과정을 저비용으로 쉽게 접근할 수 있는 기반이 마련되어야한다. 본 논문에서는 고수준의 데이터과학 지식 없이 사용하기 쉬운 빅데이터 도구 및 기술의 도움으로 데이터를 분석하기 위한 서비스 과정을 제안한다. 이를 위해 필요한 예측 분석 시스템에 필요한 구성 요소와 환경을 정의하고 전반적인 서비스 설계 방안을 제시한다.
In this paper, we present few technical notes about the distance distribution paradigm for Mosaab-metric using 1, 2, and 3 grams feature extraction techniques to analyze composite data points in high dimensional feature spaces. This technical analysis will help the specialist in bioinformatics and biotechnology to deeply explore the biodiversity of influenza virus genome as a composite data point. Various technical examples are presented in this paper, in addition, the integrated statistical learning pipeline to process segmented genomes of influenza virus is illustrated as sequential-parallel computational pipeline.
Rice varietal information exchange is vital for agricultural experiments and trials. With the growing size of rice data gathered around the world, and numerous research and development achievements, the effective collection and convenient ways of data dissemination is an important aspect to be dealt with. The collection of this data is continuously worked out through various international cooperation and network programs. The problem in acquiring this information anytime anywhere is the new challenge faced by rice breeders, scientist and crop information specialists, in order to perform rapid analysis and obtain significant results in rice research, thus alleviating rice production. To address these constraints, we propose an Online Analytical Query System, a web query application to provide breeders and rice scientist around the world a fast web search engine for rice varieties, giving the users the freedom to choose from which trial it has been used, trait observation parameters as well as geographical or weather conditions, and location specifications. The application uses data warehouse techniques and OLAP for summarization of agricultural trials conducted, and statistical analysis in deriving outstanding varieties used in these trials, consolidated in an Model-View-Controller Web framework.
이 연구에서는 Draw-An-Environmental-Scientist-Test(DAEST)를 이용하여 학생들의 환경과학자와 환경과학자가 하는 일에 대한 인식과, 환경과학자 그림을 그리는데 영향을 미친 요인을 조사했다. 서울시 소재 일반계 고등학교 3개교에서 1학년과 2학년 학생 413명을 대상으로 DAEST를 실시했다. 연구 결과, 학생들의 환경과학자에 대한 이미지는 과학자의 정형적인 이미지와는 다르게 나타났다. 학생들의 그림에는 환경과학자의 나이와 성의 특징이 뚜렷하게 나타나지 않았다. 또한, 대부분의 학생들은 환경과학자를 야외에서 실험기구와 노트북 컴퓨터 등을 이용하여 환경오염과 관련된 데이터 수집을 하는 사람으로 인식했다. 한편, 학생들은 환경과학자에 대한 그림을 그리는데 영향을 준 요인으로 대중매체, 학교교육, 인터넷 등을 제시했다. 환경과학자와 환경과학자가 하는 일에 대한 인식 및 인식에 영향을 미친 요인은 학생들의 학년과 성에 따라 다르게 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의했다.
In this paper, we propose a new approach to detecting outliers in a set of segmented genomes of the flu virus, a data set with a heterogeneous set of sequences. The approach has the following computational phases: feature extraction, which is a mapping into feature space, alignment-free distance measure to measure the distance between any two segmented genomes, and a mapping into distance space to analyze a quantum of distance values. The approach is implemented using supervised and unsupervised learning modes. The experiments show robustness in detecting outliers of the segmented genome of the flu virus.
AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.
We investigated perceptions and image analysis on scientists studying small organisms reflected in elementary student's drawing using a modified version of the Drawing-A-Scientist-Test. The participants were 530 of fifth and sixth graders consisted of 449 ordinary students and 81 science gifted students. The data were collected from associated words, images and explanatory notes depicted by students engaged in questionnaires. The results indicated that a larger number of students reminded small sized animals and/or plants as words associated with small organisms. In addition, some students depicted anthropomorphic or abstract microorganisms. In this study, more stereotypes of scientists' appearance were exhibited at sixth graders and city region group. Most of the students depicted indicators such as lab coat, glasses, scientific instruments for observing, indoor, male and young, whereas only a few students depicted collaborative work. There was statistically significant difference between girls and boys, because boys perceived male scientists only, while half of girls depicted female. More frequent research instruments and scientific captions were used when science gifted students depicted scientists studying small organisms. These results could be contributed to education on microorganisms in elementary science.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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