The purpose of this study is to evaluate the walking behavior analysis methodology used in the previous studies, paying attention to the demand for empirical data collecting for urban and neighborhood planning. The preceding researches are divided into (1)Recording, (2) Surveys, (3)Statistical data, (4)Global positioning system (GPS) devices, and (5)Mobile Big Data analysis. Next, we analyze the precedent research and identify the changes of the walkability research. (1)being required empirical data on the actual walking and moving patterns of people, (2)beginning to be measured micro-walking behaviors such as actual route, walking facilities, detour, walking area. In addition, according to the trend of research, it is analyzed that the use of GPS device and the mobile big data are newly emerged. Finally, we analyze pedestrian data based on mobile big data in terms of 'application' and distinguishing it from existing survey methodology. We present the possibility of mobile big data. (1)Improvement of human, temporal and spatial constraints of data collection, (2)Improvement of inaccuracy of collected data, (3)Improvement of subjective intervention in data collection and preprocessing, (4)Expandability of walking environment research.
The collection and manipulation of Internet of Things (IoT) data is increasing at a fast pace and its importance is recognized in every sector of our society. For efficient utilization of IoT data, the vast and varied IoT data needs to be reliable and meaningful. In this paper, we propose an IoT framework to realize this need. The IoT framework is based on a four layer IoT architecture onto which context aware computing technology is applied. If the collected IoT data is unreliable it cannot be used for its intended purpose and the whole service using the data must be abandoned. In this paper, we include techniques to remove uncertainty in the early stage of IoT data capture and collection resulting in reliable data. Since the data coming out of the various IoT devices have different formats, it is important to convert them into a standard format before further processing, We propose the RDF format to be the standard format for all IoT data. In addition, it is not feasible to process all captured Iot data from the sensor devices. In order to decide which data to process and understand, we propose to use contexts and reasoning based on these contexts. For reasoning, we propose to use standard AI and statistical techniques. We also propose an experiment environment that can be used to develop an IoT application to realize the IoT framework.
Comprehensive data collection was carried out between 2001-2006 to investigate the concentration levels of chlorophyll-a, nutrients (DIN and DIP), and COD for surface waters of Korean coastal areas. A statistical analysis of these parameters was carried out on the basis of the frequency distribution of their concentration. Furthermore, the numeric grading for chlorophyll-a, DIN, DIP, and COD concentrations were derived statistically from the normalized frequency distribution of log-transformed data. The statistical grading clearly reflects the water quality characteristics of three Korean coastal water bodies (Western, Southern and Eastern coastal zones), which indicate common environmental and ecological characteristics. So, this study could provide useful information to set up the guideline for water quality assessment of Korean coasts.
Purpose - This study examines students' perspectives (stream-wise) of parameters affecting education quality in an affiliated undergraduate engineering institution in NCR, Haryana. Research design, data, and methodology - This study involves descriptive research and data collection using a structured questionnaire based on the Likert scale. The sample comprises 500 student respondents. For data analysis, an f-test was performed using high quality SPSS software. Results - For "Selection" and "Personality Development & Industry Exposure," the analysis of variance revealed a statistical difference between the mean values of the groups. Whereas, for "Academic Excellence," "Infrastructure," "Placements," and "Management & Administration," the analysis of variance revealed no statistical difference between the mean values of the groups. Conclusions - Students' perceptions about the "Selection" and "Personality Development & Industry Exposure" change according to the various specializations they opt for in their undergraduate engineering education in Haryana. Whereas, for "Academic Excellence," "Infrastructure," "Placements," and "Management & Administration," the perceptions of the students do not vary because of the different specializations they have opted for in their undergraduate engineering education.
본 연구는 학습자 중심의 맞춤형 교육을 위한 지능형 학습활동 데이터를 수집하기 위한 전체 체계를 연구하였다. 학습활동 데이터수집 표준인 xAPI, Caliper analytics, cmi5의 특징들을 비교 분석하였고, 이러한 표준화된 데이터뿐만 아니라 표준화되지 않은 학습활동 데이터도 모두 빅데이터로 저장되어 인공지능 학습분석을 할 수 있는 체계를 마련하였다. 그 결과 데이터 유형 정의, xAPI 적용한 학습데이터 표준화, 빅데이터 저장, 학습분석(통계 기반 및 AI 기반), 학습자 맞춤형 서비스인 5개의 단계로 구성하였다. 이를 통해 인공지능 기술을 적용한 학습데이터 분석을 위한 기반을 마련하고자 하였다. 향후 연구에서는 전체 체계를 3개의 단계로 나누어 구현하고 실행하면서 설계에서 부족한 부분을 수정·보완할 것이다.
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
This study aims to collect Big Data related to DIY clothing, analyze the results on a year-by-year basis, understand consumers' perceptions, the status, and reality of DIY clothing. The reference period for the evaluation of DIY clothing trends was set from 2012 to 2022. The data in this study was collected and analyzed using Textom, a Big Data solution program certified as a Good Software by the Telecommunications Technology Association (TTA). For the analysis of fabric-related DIY products, the keyword was set to "DIY clothing", and for data cleansing following collection, the "Espresso K" module was employed. Also, via data collection on a year-by-year basis, a total of 11 lists were generated and the collected data was analyzed by period. The following are the findings of this study's data collection on DIY clothing. The total number of keywords collected over a period of ten years on search engines "Naver" and "Google" between January 1, 2012 and December 31, 2022 was 16,315, and data trends by period indicate a continuous upward trend. In addition, a keyword analysis was conducted to analyze TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), a statistical measure that reflects the importance of a word within data, and the relationship with N-gram, an analysis of the correlation concerning the relationship between words. Using these results, it was possible to evaluate the popularity and growing tendency of DIY clothing products in conjunction with the evolving social environment, as well as the desire to explore DIY trends among consumers. Therefore, this study is valuable in that it provides preliminary data for DIY clothing research by analyzing the status and reality of DIY products, and furthermore, contributes to the development and production of DIY clothing.
본 연구의 목적은 행정정보를 정책개발을 위한 통계목적으로 사용하려는 수요자의 관점에서 행정정보의 품질 요건을 분석하여 행정정보의 개방성 제고와 학술 정책적 활용의 활성화 방안을 모색하는데 있다. 부동산거래 신고 제도를 통해 축적된 행정정보를 활용하여 국가통계로 공표하고 있는 아파트실거래가격지수 개발사례를 대상으로 행정정보의 통계적 활용 시 요구하는 덴마크의 7가지 품질지표를 기준으로 적용하여 탐색적 연구를 수행하였다. 연구결과, 중개업소에 조사비용을 지불하고 시세자료를 수집하여 작성해 오던 기존의 주택가격 지수에 비해, 시장의 실제 상황을 여과 없이 파악할 수 있는 자료의 수집이 가능하다는 장점과 정책의 실효성 을 제고할 수 있는 효과가 있었던 반면, 민원편의에 중심을 두는 행정서비스의 특성 때문에 통계작성에 필요 한 항목을 추가하거나 통계의 시의성 문제를 원천적으로 해결하기 위한 제도의 개선에는 한계가 있던 것으로 분석된다.
지식 정보화 사회에서 필요한 통계는 "기술통계+추론통계+실용통계"의 특성을 갖추어야 하며 적시성, 정확성과 경제성을 갖는 통계를 생산하기 위해서 자료 수집과 분석 과정에서 컴퓨터를 이용해 왔으나, 앞으로 인터넷이 보편화된 사이버 공간 사회에서 활용될 수 있는 실용통계 생산에 역점을 둔 통계 발전 방안을 살펴보았다. 먼저 컴퓨터 보급과 이용 현황을 살펴보고 컴퓨터 이용 조사 기법의 발달 과정을 요약하였으며, 적용 사례 중심으로 인터넷 조사의 발전 가능성에 대해서 언급한 후에, 모든 분야에서 어떤 종류의 통계도 효과적으로 생산할 수 있는 컴퓨터 이용 통계 조사 종합 시스템을 제안하였다.스템을 제안하였다.
지식 정보화 사회에서 필요한 통계는 “기술통계+추론통계+실용통계”의 특성을 갖추어야 하며 적시성, 정확성과 경제성을 갖는 통계를 생산하기 위해서 자료 수집과 분석 과정에서 컴퓨터를 이용해 왔으나, 앞으로 인터넷이 보편화된 사이버 공간 사회에서 활용될 수 있는 실용통계 생산에 역점을 둔 통계 발전 방안을 살펴보았다. 먼저 컴퓨터 보급과 이용현황을 살펴보고 컴퓨터 이용조사 기법의 발달 과정을 요약하였으며, 적용 사례 중심으로 인터넷 조사의 발전 가능성에 대해서 언급한 후에, 모든 분야에서 어떤 종류의 통계도 효과적으로 생산할 수 있는 컴퓨터 이용 통계 조사 종합 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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