All the imputation techniques proposed so far in literature for data imputation are offline techniques as they require a number of iterations to learn the characteristics of data during training and they also consume a lot of computational time. Hence, these techniques are not suitable for applications that require the imputation to be performed on demand and near real-time. The paper proposes a computational intelligence based architecture for online data imputation and extended versions of an existing offline data imputation method as well. The proposed online imputation technique has 2 stages. In stage 1, Evolving Clustering Method (ECM) is used to replace the missing values with cluster centers, as part of the local learning strategy. Stage 2 refines the resultant approximate values using a General Regression Neural Network (GRNN) as part of the global approximation strategy. We also propose extended versions of an existing offline imputation technique. The offline imputation techniques employ K-Means or K-Medoids and Multi Layer Perceptron (MLP)or GRNN in Stage-1and Stage-2respectively. Several experiments were conducted on 8benchmark datasets and 4 bank related datasets to assess the effectiveness of the proposed online and offline imputation techniques. In terms of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the results indicate that the difference between the proposed best offline imputation method viz., K-Medoids+GRNN and the proposed online imputation method viz., ECM+GRNN is statistically insignificant at a 1% level of significance. Consequently, the proposed online technique, being less expensive and faster, can be employed for imputation instead of the existing and proposed offline imputation techniques. This is the significant outcome of the study. Furthermore, GRNN in stage-2 uniformly reduced MAPE values in both offline and online imputation methods on all datasets.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제21권8호
/
pp.297-307
/
2021
In the vibrant environment, documentation and managing systems are maintained autonomously through education foundations, book materials and libraries at the same time as information are not voluntarily accessible in a centralized location. At the moment Libraries are providing online resources and services for education activities. Moreover, libraries are applying outlets of social media such as Facebook as well as Instagrams to preview their services and procedures. Librarians with the assistance of promising tools and technology like analytics software are capable to accumulate more online information, analyse them for incorporating worth to their services. Thus Libraries can employ big data to construct enhanced decisions concerning collection developments, updating public spaces and tracking the purpose of library book materials. Big data is being produced due to library digitations and this has forced restrictions to academicians, researchers and policy creator's efforts in enhancing the quality and effectiveness. Accordingly, helping the library clients with research articles and book materials that are in line with the users interest is a big challenge and dispute based on Taibah university in Saudi Arabia. The issues of this domain brings the numerous sources of data from various institutions and sources into single place in real time which can be time consuming. The most important aim is to reduce the time that lapses among the authentic book reading and searching the specific study material.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제18권1호
/
pp.33-38
/
2020
Elasticsearch is an open source search and analytics engine that can search petabytes of data in near real time. It is designed as a distributed system horizontally scalable and highly available. It provides RESTful APIs, thereby making it programming-language agnostic. Full text search of multilingual text requires language-specific analyzers and field mappings appropriate for indexing and searching multilingual text. Additionally, a language detector can be used in conjunction with the analyzers to improve the multilingual text search. Elasticsearch provides more than 40 language analysis plugins that can process text and extract language-specific tokens and language detector plugins that can determine the language of the given text. This study investigates three different approaches to index and search Chinese, Japanese, and Korean (CJK) text (single analyzer, multi-fields, and language detector-based), and identifies the advantages of the language detector-based approach compared to the other two.
The unprecedented demands of mobile communication networks by the rapid rising popularity of mobile applications and services require future networks to support the exploding mobile traffic volumes, the real time extraction of fine-rained analytics, and the agile management of network resources, so as to maximize user experience. To fulfill these needs, research on the use of emerging deep learning techniques in future mobile systems has recently emerged; as such, this study deals with deep learning based mobile communication research activities. A thorough survey of the literature, conference, and workshops on deep learning for mobile communication networks is conducted. Finally, concluding remarks describe the major future research directions in this field.
Edge Computing enables real-time big data processing by performing computing close to the physical location of the user or data source. However, in an edge computing environment, various situations that affect big data processing performance may occur depending on temporary service requirements or changes of physical resources in the field. In this paper, we proposed a BigCrawler system that dynamically configures the computing module and storage module according to the big data collection status and computing resource usage status in the edge computing environment. And the feature of big data processing workload according to the arrangement of computing module and storage module were analyzed.
서 및 통신 기술 발전으로 기업경영과 관련된 공간 데이터가 급증하고 있다. 공간 데이터는 이제 2차원적인 지리 데이터를 벗어나 3차원 이상의 공간에 관한 비정형 데이터로 진화하고 있다. 가상공간과 현실공간을 연결해야 하는 제4차산업혁명과 함께 기업들이 이를 활용할 기회도 크게 확대되고 있다. 최근의 해외 사례들의 분석 결과 특히 공간 속에 위치한 고객과 사물의 상황을 파악하여 맞춤화된 서비스를 제공하고, 위험관리를 하며, 더 나아가 업무 프로세스의 혁신도 공간 데이터 분석으로 가능해지고 있다. 향후 공간 속 사람과 사물 들 간의 관계 및 상황을 다양한 소스로부터의 공간 데이터를 결합하여 실시간으로 분석하는 비즈니스 혁신이 모든 분야에서 확대될 전망된다.
Purpose: For improving outgoing quality, this study presents a novel sampling framework based on predictive analytics. Methods: The proposed framework is composed of three steps. The first step is the variable selection. The knowledge-based and data-driven approaches are employed to select important variables. The second step is the model learning. In this step, we consider the supervised classification methods, the anomaly detection methods, and the rule-based methods. The applying model is the third step. This step includes the all processes to be enabled on real-time prediction. Each prediction model classifies a product as a target sample or random sample. Thereafter intensive quality inspections are executed on the specified target samples. Results: The inspection data of three Samsung products (mobile, TV, refrigerator) are used to check functional defects in the product by utilizing the proposed method. The results demonstrate that using target sampling is more effective and efficient than random sampling. Conclusion: The results of this paper show that the proposed method can efficiently detect products that have the possibilities of user's defect in the lot. Additionally our study can guide practitioners on how to easily detect defective products using stratified sampling
In this paper, we perform a comparison study of explicit and implicit numerical methods for the equity-linked securities (ELS). The option prices of the two-asset ELS are typically computed using an implicit finite diffrence method because an explicit finite diffrence scheme has a restriction for time steps. Nowadays, the three-asset ELS is getting popularity in the real world financial market. In practical applications of the finite diffrence methods in computational finance, we typically use relatively large space steps and small time steps. Therefore, we can use an accurate and effient explicit finite diffrence method because the implementation is simple and the computation is fast. The computational results demonstrate that if we use a large space step, then the explicit scheme is better than the implicit one. On the other hand, if the space step size is small, then the implicit scheme is more effient than the explicit one.
The safety-related raw water system's strong operational condition supports the radiation defense and biological shield of nuclear plant containment structures. Gaps and failures in maintaining proper working condition of main equipment like pump were among the most common causes of unavailability of safety related raw water systems. We integrated the advanced data analytics tools to evaluate the maintenance records of water systems and gave special consideration to deficiencies related to pump. We utilized maintenance data over a three-and-a-half-year period to produce metrics like MTBF, MTTF, MTTR, and failure rate. The visual analytic platform using tableau identified the efficacy of maintenance & deficiency in the safety raw water systems. When the number of water quality violation was compared to the other O&M deficiencies, it was discovered that water quality violations account for roughly 15% of the system's deficiencies. The pumps were substantial contributors to the deficit. Pump availability was predicted and optimized with real time data using response surface method. The prediction model was significant with r-squared value of 0.98. This prediction model can be used to predict forth coming pump failures in nuclear plant.
자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.