• Title/Summary/Keyword: 비정형분석

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A Normalization Matrics for Computational Processing of Crime Dataset (범죄 데이터의 전산처리를 위한 정규화 메트릭 설정 방안)

  • Ihm, Sun-Young;Park, Eun-Young;Park, Young-Ho
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2015.04a
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    • pp.932-933
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    • 2015
  • 최근 데이터의 양이 급격하게 증가하면서 빅데이터의 시대가 도래했다. 빅데이터는 형식이 없는 비정형 데이터이므로 기존의 정형 데이터 처리 방법으로는 분석 및 데이터 처리가 불가능해졌다. 또한, 범죄예방에 대한 관심이 증가하면서, 범죄 데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 비정형 범죄 데이터를 분석, 예측 등의 전산처리를 하기 위한 정규화 메트릭을 설정하는 방안을 제안하고자 한다.

Clinical Features of Atypical Kawasaki Disease (비정형 가와사키병의 임상 양상)

  • Heo, Mi Young;Choi, Su Jung;Kim, Hae Soon;Sohn, Sejung
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • v.45 no.3
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    • pp.376-382
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    • 2002
  • Purpose : To identify clinical and laboratory features of atypical Kawasaki disease(KD), and to develop criteria for early diagnosis of atypical KD patients. Methods : All patients with KD treated at our hospital from January 1998 to June 2000 were reviewed retrospectively. Results : Among a total of 167 patients, 28(16.8%) were atypical KD of which seven(25%) were infants. Among the five cardinal symptoms, oral mucosal change(96.4%) occurred most frequently, followed by conjuntivitis(57.1%) and rash(46.4%). Most notable laboratory findings were anemia, and increased erythrocyte sedementation rate(ESR) or C-reactive protein(CRP). Coronary artery abnormalities developed in seven(25.8%) atypical KD patients, compared with 14.4% in typical KD patients. We considered oral mucosal change as major criterion, and conjunctivitis, rash, hematocrit <35% and ESR >30 mm/hr or CRP >3.1 mg/dL as minor criteria. Proposed modification in diagnostic criteria for atypical KD include fever of ${\geq}5$ days+major criterion+${\geq}2$ minor criteria, or fever of ${\geq}5$ days+4 minor criteria. Conclusion : The modified diagnostic criteria has yielded a sensitivity 89.3%. Our diagnostic criteria may be used for early diagnosis of atypical KD.

A study on the analysis of unstructured data for customized education of learners in small learning groups (소규모학습그룹의 학습자 맞춤형 교육을 위한 비정형데이터분석 연구)

  • Min, Youn-A;Lim, Dong-Kyun
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.20 no.5
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    • pp.89-95
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    • 2020
  • As the e-learning market expands, interest in customized education for learners based on artificial intelligence is increasing. Customized education for learners requires essential components such as a large amount of data and learning contents for learner analysis, and it requires time and cost efforts to collect such data. In this paper, to enable efficient learner-tailored learning even in small learning groups, unstructured learner data was analyzed using python modules, and a learning algorithm was presented based on this. Through the analysis of the unstructured learning data presented in this paper, it is possible to quantify and measure the unstructured data related to learning, and the accuracy of more than 80% was confirmed when analyzing keywords for providing customized education for learners.

MPIL: Market prediction through image learning of unstructured and structured data (비정형, 정형 데이터의 이미지 학습을 활용한 시장예측)

  • Lee, Yoon Seon;Lee, Ju Hong;Choi, Bum Ghi;Song, Jae Won
    • Smart Media Journal
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    • v.10 no.2
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    • pp.16-21
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    • 2021
  • Financial time series analysis plays a very important role economically and socially in modern society and is an important task affecting global development, but due to difficulties such as a lot of noise and uncertainty, financial time series analysis prediction is a difficult research topic. In this paper, we propose a market prediction method (MPIL) by converting unstructured data and structured data into images. For market prediction, it analyzes SNS and news data, which is unstructured data for n days, and converts the market data, which is structured data, to an image with the GADF algorithm, and predicts an ultra-short market that predicts the price of n+1 days through image learning. MPIL has an average accuracy of 56%, which is higher than the 50% average accuracy of the model that predicts the market with LSTM by using sentiment analysis used for existing market forecasting.

Survey-based unstructured data analysis to predict flipped learning performance (플립드러닝 성과를 예측하기 위한 설문조사 기반의 비정형 데이터 분석)

  • Chayoung Kim;Yoon Kim
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.9 no.6
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    • pp.519-524
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    • 2023
  • The study summarizes the experience of operation in the application of flipped learning to various IT-related liberal arts subjects, and proposes a specific application method. So far, most of the studies have analyzed various strategies and learner responses to flipped learning. Currently, it is the time when teachers, who are the main operators of the flipped learning class, need to study how to provide immediate feedback and application while running the relevant courses. Studies related to this are gradually coming out. In general, most of the studies on sharing reference materials through the results after applying various strategies such as developing the structure of class operation by instructors themselves, combining them with discussion classes, or developing various contents. This study proposes a method to analyze how various strategies can be applied in the subject and obtain results simultaneously with class operation by analyzing unstructured data, which is a survey that can receive immediate feedback.

선진 과학기술정보기관의 정보분석 현황 및 시사점

  • Park, Cheol-Gyun
    • Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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    • s.13
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    • pp.27-39
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    • 2004
  • 인터넷의 발달로 엄청난 양의 정보가 유통됨에 따라, 과학기술분야의 연구자들에게 이러한 정보를 분석하여 검증된 형태의 분석정보를 신속하게 제공하는 것이 기술혁신을 위한 연구개발 성과와 직결되고 있는 추세이다. 인터넷 시대 이전에는 극히 제한적으로 통제된 형태로 유통되던 정보가 현재는 정형과 비정형, 정보 표출의 형식을 갖춘 기관과 자유분방한 개인의 역할이 혼재하면서 정보수집과 분석의 양상이 사뭇 달라지고 있다.

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유리화 비정형 탄소(vitreous carbon)를 이용하여 제작한 전계방출 소자의 균일성 증진방법

  • 안상혁;이광렬
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 1999.07a
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    • pp.53-53
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    • 1999
  • 전계방출을 이용한 평판 표시장치는 CRT가 가진 장점을 모두 갖는 동시에 얇고 가벼우며 낮은 전력소모로 완벽한 색을 구현할 수 있는 차세대 표시장치로서 이에 대한 여국가 활발히 이루어지고 있다. 여기에 사용되는 음극물질로서 실리콘이나 몰리 등을 팁모양으로 제작하여 사용해 왔다. 하지만 잔류가스에 의한 역스퍼터링이나 화학적 반응에 의해서 전계방출 성능이 점차 저하되는 등의 해결해야할 많은 문제가 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 탄소계 재료로서 다이아몬드, 다이아몬드상 카본 등을 이용하려는 노력이 진행되어 왔다. 이중 유리화 비정형 탄소는 다량의 결함을 가지고 있는 유리질의 고상 탄소 재로로서, 전기전도도가 우수하면서 outgassing이 적고 기계적 강도가 뛰어나며 고온에서도 화학적으로 안정하여 전계방출 소자의 음극재료로서 알맞은 것으로 생각된다. 유리화 비정형 탄소가루를 전기영동법으로 기판에 코팅하여 전계방출 소자를 제작하였다. 전기영동 용액으로 이소프로필알코올에 질산마그네슘과 소량의 증류수, 유리화 비정형 탄소분말을 섞어주었고 기판으로는 몰리(Mo)가 증착된 유리를 사용하였다. 균일한 증착을 위해서 증착후 역전압을 걸어 주는 방법과 증착 후 플라즈마 처리를 하는 등의 여러 가지 방법을 사용했다. 전계방출 전류는 1$\times$10-7Torr이사에서 측정하였다. 1회 제작된 용액으로 반복해서 증착한 횟수에 따라 표면의 거치기, 입자의 분포, 전계방출 측정 결과 등의 차이가 관찰되었다. 발광이미지는 전압에 따라 변화하였고, 균일한 발광을 관찰하기 위해서 오랜 시간동안 aging 과정을 거쳐야 했다. 그리고 구 모양의 양극을 사용해서 위치를 변화시키며 시동 전기장을 관찰하여 위치에 따른 전계방출의 차이를 조사하여 발광의 균일성을 알 수 있었다.on microscopy로 분석하였으며 구조 분석은 X-선 회절분석, X-ray photoelectron spectroscopy 그리고Auger electron spectroscope로 하였다. 증착된 산화바나듐 박막의 전기화학적 특성을 분석하기 위하여 리튬 메탈을 anode로 하고 EC:DMC=1:1, 1M LiPF6 액체 전해질을 사용한 Half-Cell를 구성하여 200회 이상의 정전류 충 방전 시험을 행하였다. Half-Cell test 결과 박막의 결정성과 표면상태에 따라 매우 다른 전지 특성을 나타내었다.도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.pective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested

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A Workload Analysis of Distributed Object Store to Backend Storage (분산 오브젝트 저장 플랫폼의 스토리지 접근 워크로드 특성 분석)

  • Han, Yuil;Lee, Eunji
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2017.11a
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    • pp.6-7
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    • 2017
  • 디지털 데이터의 폭발적 증가와 형태의 다양화는 최근 비정형 대규모 저장 플랫폼의 급격한 확산을 이끌고 있다. 이러한 비정형 데이터 저장 시스템은 전통적인 파일시스템과 데이터를 저장 및 처리하는 방식이 상이하여 높은 성능을 위해서는 기존 하위 시스템의 최적화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 최근 급부상하고 있는 분산 오브젝트 스토어인 Ceph을 중심으로 오브젝트 스토어의 스토리지 접근 패턴을 분석하는 연구를 수행한다. 본 연구는 상위 계층의 접근패턴을 구체적으로 이해함으로써 차세대 데이터 플랫폼을 효율적으로 지원할 수 있는 스토리지 시스템을 개발하는 데에 기여한다고 하겠다.

Technical Limit Analysis of the Construction Method of Free-curved Architectural Structure using 3D Printer (3D 프린터를 이용한 비정형 건축 구조물 시공법의 기술적 한계 분석)

  • Kim, Kyoon-Tai;Jun, Young-Hun
    • Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.201-202
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    • 2017
  • In this paper, we classify 3D printer technologies which are becoming a recent issue, and analyzed the features and limitations of the technology. As a result, we can see that there is no 3D printer technology that can produce a completely free-curved architectural structure. In order to construct a completely free-curved architectural structure with a 3D printer, it is necessary to draw up a new concept technique that complements the drawbacks of the two methods.

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A Study on Derivation of Approval Rating using Analysis of Unstructured News Data (비정형 뉴스 데이터 분석을 통한 여론조사 지지율 도출 방안 연구)

  • Song, Jong-Hun;Choi, Gi-Hyeon;Koo, Ja-Hwan;Kim, Ung-Mo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2018.10a
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    • pp.412-415
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    • 2018
  • 헌재, 대부분의 여론조사는 전통적 여론 조사 방식을 사용하고 있다. 그러나 이 방식은 온라인 상에서의 여론을 반영하지 못한다는 문제점이 존재한다. 따라서 이를 해결하고 온라인 상에서의 여론을 반영하기 위해, 비정형 뉴스 데이터를 이용한 지지율 분석 방안을 제안하고자 한다. 이 연구에서는 제안 방안을 알아보고 기존의 방식과 비교한 장단점, 시사점, 개선방안 등을 알아봄으로써 새로운 여론조사 방식의 제안을 목적으로 한다.