As the knowledge-based society progresses the amount of information increases tremendously and also the accessibility to information is much improved through the diffusion of internet and digitalized contents. At this juncture the systematic management and efficient analysis of immense information surfaces as a global issue. And the paradigm of information turns from the age of information access to the age of information analysis. So it is urgently required to analyze technology trend from technology information and to establish the way to realize a systematic method for information analysis. Accordingly in this study an information analysis system is developed that contributes to the decision of proper direction for R&D and technology development by rapidly and systematically analyzing search results from the technology databases online and can reduce to a great degree the shorts and time required to collect and analyze information.
In this paper, we present a modular pointer analysis algorithm based on the update history. We use the term 'module' to mean a set of mutually recursive procedures and the term 'modular analysis' to mean a program analysis that does not need the source codes of the other modules to analyze a module. Since a modular pointer analysis does not utilize any information on the callers, it is difficult to design a precise analysis that does not lose the information related to the program flow or the calling context. In this paper, we propose a modular and flow- and context-sensitive pointer analysis algorithm based on the update history that can memory states of a procedure independently of the information on the calling context and keep the information on the order of side effects performed. Such a memory representation not only enables the analysis to be formalized as a modular analysis, but also helps the analysis to effectively identify killed side effects and relevant alias contexts.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2013.08a
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pp.51-54
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2013
본 연구는 정보학 분야의 저명한 연구자 T.D.Wilson의 연구주제 분야를 네트워크 분석을 이용하여 해석해보고, 그의 연구는 물론 정보학 분야의 연구주제에 관한 이해를 도모하는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 그의 저작을 대상으로 서지결합분석 방법을 이용한 군집 분석을 실시하여 연구주제를 나누어 보고 대표적인 연구주제와 논문, 그리고 인용빈도와의 관계를 규명하였다. 패스파인더 네트워크와 노드엑셀을 이용한 분석 결과, 대표적인 연구주제는 정보행위연구이고 논문으로는 "Human information behavior(2000)"로 나타났다. 더불어 '정보요구'라는 핵심 연구주제 아래 정보탐색, 정보관리, 정보이용, 웹정보에 이르는 정보학 분야의 다양한 연구가 이루어졌음을 알 수 있다.
전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.9
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pp.355-362
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2022
Smart Farm, which combines information and communication technologies with agriculture is moving from simple monitoring of the growth environment toward discovering the optimal environment for crop growth and in the form of self-regulating agriculture. To this end, it is important to collect related data, but it is more important for farmers with cultivation know-how to analyze the collected data from various perspectives and derive useful information for regulating the crop growth environment. In this study, we developed a web service that allows farmers who want to obtain necessary information with data related to crop growth to easily analyze data. Web-based data analysis serivice developed uses R language for data analysis and Express web application framework for Node.js. As a result of applying the developed data analysis service together with the growth environment monitoring system in operation, we could perform data analysis what we want just by uploading a CSV file or by entering raw data directly. We confirmed that a service provider could provid various data analysis services easily and could add a new data analysis service by newly adding R script.
현재까지 개발된 교통량 기반 O/D 추정기법들은 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하는 기준으로 통계적 오차분석을 통한 참O/D(true O/D)와 추정O/D간의 타이를 분석하는 방법이 주류를 이루었다. 문제는 이러한 오차분석기법들이 현실적인 대규모 교통망상에 적용될 때 탐O/D를 알 수 없을 뿐만 아니라, 알 수 있다고 하더라도 추정된 O/D와의 비교 평가시에 그러한 평가방법으로 추정된 O/D의 신뢰성을 부여하기에는 많은 문제점을 가지고 있다는 점이다. 통행조사에 의한 O/D는 비록 포함되어 있는 정보가 과거의 정보라고 할지라도 현재의 통행흐름에 대하여 가장 많은 정보를 가지고 있다고 할 수 있다. 즉, 선행O/D의 정보를 크게 변화시키지 않으면서도 관측교통량으로 O/D를 추정할 수 있는 방법이 이 관점에서 매우 뛰어난 추정방법이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 선행O/D정보 중 통행수요예측시 가장 중요한 지표의 하나인 통행시간빈도분포 (TriP Length Frequency Distribution:TLFD)를 이용하여 추정O/D의 신뢰성 지표로 삼았다. TLFD는 4단계 모형에서 통행분포(trip distribution)시 모형을 정산하는 데 사용되는 방법으로써 죤간 통행시간을 단위별로 나누어 조사된 통행시간분포와 추정된 O/D의 통행시간분포가 유사한 지를 살피는 방법이라고 할 수 있다. 조사된 TLFD와 추정O/D의 TLFD가 유사한 모양을 이를 때 추정O/D의 신뢰성이 높다고 인정한다. 또한 TLFD는 전통적으로 조사된 표본O/D를 전 수화하는데 이용되어 그 타당성 또한 많이 검증되어 왔다. 그러나 아직까지 TLFD를 가지고 교통량으로 O/D를 추정하는 모형의 결과를 검증한 연구 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 최종적인 이러한 분석결과를 평가할 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.
Realty Trade Information Hanagement System(RTIMS) is intended to provide the services relat¬ed to realty business activity such as registration, search, negotiation, and information analysis. Introduction of the geographic information processing concept into the system has a great effect on the overall service processes of the realty business. This system is designed and implemented for remote users to easily get the informations about the target realty and to achieve a proper negotiation, by offering the various kinds of geographic informations including map, moving picture, photo, and so on. Futher, users can access RTIMS through WWW(World Wide Web) without additional client emulator.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.426-429
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2006
We analyzed 18 representative domestic health information related web-sites for assessing confidence and satisfaction degrees using 19 assessment criteria and 5 important elements. The 18 representative web-sites are selected by rank information of a ranking web-site for domestic web-sites. In the results, we found out the presented state of confidence and satisfaction degrees of domestic health information web-sites and we presented methods for utilizing these result for web-site administrators and medical consumers.
시스템 다이내믹스에서의 인가지도는 동적 환경의 문제를 분석하고, 분석된 내용을 논의할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 하지만, 인과지도는 복잡도가 높은 문제를 설명함에 있어서 문제에 대한 정보의 표현과 논리적인 전개에 한계가 존재한다. 그리고 인과지도의 작성 과정에서 연구자의 주관성을 배제 하고 오류를 검증하기 위한 객관적 기준이 미흡한 실정이다. 또한, 문제 해결을 위한 세부적인 개체 모델링과의 연계성이 부족하다. 이에 일각에서는 시스템 다이내믹스의 문제분석에 관한 방법론에 지적을 가하는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는, 인과지도의 타당성 확보와 정보 표현력 향상을 위한 이론적 연구를 진행하고자 한다. 본문에서는 인과지도가 객관적인 논리에 의해 작성될 수 있도록 수리적, 논리적 근거들을 제시함과 동시에, 인과지도의 정보 표현력 향상을 통한 대화도구로서의 기능적 향상 방안에 대해서 연구를 진행하였다.
본 연구는 920개 정보통신중소기업을 조사대상으로 하여 일반경영현황, 기술개발 실태, 정부의 기술개발지원사업에 대해 실태조사한 결과중에서 정보통신중소기업이 처한 현황 및 애로요인을 위주로 하여 정리한 것이다. 먼저 실태조사방안 및 회수율에 대해 간략히 설명하였으며, 정보통신산업 전반적인 차원에서의 중소기업 현황과 조사대상 중소기업의 일반현황에 대해 분석한 결과를 정리하였고, 정보통신중소기업이 당면하고 있는 일반경영관리 및 기술관리 측면에서의 애로요인을 위주로 설명하였다. 실태조사 분석결과에 의하면 정보통신중소기업은 업체 수에 비해 생산 및 수출에서 차지하는 비중은 아직까지는 매우 낮은 것으로 나타났다. 그러나 인터넷의 발전에 따라 향후 국가경제에서 중요한 위치를 차지하게 될 소프트웨어산업의 종업원 수에 있어서는 중소기업이 차지하는 비율이 월등하게 높게 나타나는 등 신규고용 창출에 있어서 정보통신중소기업의 역할은 보다 높아질 것으로 예상되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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