In this paper, we propose a sales forecasting model that forecasts the sales volume of short sleeves and outerwear according to the temperature change by utilizing accumulated big data from the online shopping mall 'A' over the past five years to increase sales volume and efficient inventory management. The proposed model predicts sales of short sleeves and outerwear according to temperature changes in 2018 by analyzing sales volume of short sleeves and outerwear from 2014 to 2017. Using the proposed sales forecasting model, we compared the sales forecasts of 2018 with the actual sales volume and found that the error rates are ±1.5% and ±8% for short sleeve and outerwear respectively.
In the last five years (2013~2017), we analyzed what factors influenced Korean films that have surpassed 10 million viewers in the Korean movie industry, where the total number of moviegoers is over 200 million. In general, many people consider the number of screens and ratings as important factors that affect the audience's success. In this study, four additional factors, including the number of screens and ratings, were established to establish a hypothesis and correlate it with the presence of 10 million spectators through big data analysis. The results were significant, with 91 percent accuracy in predicting 10 million viewers and 99.4 percent accuracy in estimating cumulative attendance.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.4
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pp.296-303
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2016
In public transportation, smart cards have been introduced for the purpose of convenient payment systems. The smart card transaction data can be utilized not only for the exact and convenient payment but also for civil planning based on travel tracking of citizens. This paper focuses on the analysis of the transportation convenience using the smart card big data. To this end, a new index is developed to measure the transit convenience of each region by considering how passengers actually experience the transportation network in their travels. The movement data such as movement distance, time and amount between regions are utilized to access the public transportation convenience of each region. A smart card data of five working days in March is used to evaluate the transit convenience of each region in Seoul city. The contribution of this study is that a new transit convenience measure was developed based on the reality data. It is expected that this measure can be used as a means of quantitative analysis in civil planning such as a traffic policy or local policy.
Using the big data analysis of the Choseonwangjosilrok, this research aimed to figure out the fruits' types, prevalence, seasonal appearances as well as the royalty's perspective on fruits during Choseon period. Choseonwangjosilrok included nineteen kinds of fruits and five kinds of nuts, totaling 1,601 cases at 72.8% and 533 cases at 24.2% respectively. The text recorded fruits being used as: tributes for kings, gifts from kings to palace officials, tomb offerings, county specialties, trade goods or gifts to the foreign ambassadors, and medicine ingredients in oriental pharmacy. Seasonally the fruits appeared demonstrating an even distribution. Periodic characteristics were observed in decreasing quantity chronologically. From fifteenth century to nineteenth century, the fruits with timely features were seen: 804 times at 36.6%, 578 times at 26.3%, 490 times at 22.3%, 248 times at 11.3%, and 78 times at 3.5% respectively. In fifteenth century: citrons, quinces, pomegranates, cherries, permissions, watermelons, Korean melons, omija, walnuts, chestnuts, and pine nuts appeared most frequently. In sixteenth century: pears, grapes, apricots, peaches, and hazelnuts appeared most frequently. In seventeenth century: tangerines and dates appeared most frequently. In eighteenth century, trifoliate orange was the most frequently mentioned fruit.
As the 24-hour society arrives, human activities in daytime and nighttime urban spaces are changing drastically, and the need for new urban management policies is steadily increasing. This study analyzes the types and characteristics of Seoul's human dynamics using location-based big data and the results are summarized as follows. First, the pattern of human dynamics in Seoul repeats itself every 7 days. Second, the types of human dynamics in Seoul can be classified into five types, and each of type has its own unique time-series and local characteristics. Third, the degree of match between human dynamics and zoning system in urban planning legislation was highest in 'Type 1' residence pattern and low in other types. The following implications can be drawn from these results. First, This paper examined the methodology of analyzing the regional characteristics of Seoul through the human dynamics and obtained meaningful results. Second, This paper can derive reliable and objective pattern analysis results using Big data that reflect the overall population characteristics. Third, the scale of night-time activity in the urban space of Seoul was understood, and its distribution, patterns and characteristics identified.
Purpose - This study attempted to analyze news big data in order to examine the trend of change in housework due to technological innovation and family changes. Research design, data, and methodology - News big data was collected from Bigkinds for the purpose of trend analysis. A total of 8,270 articles containing 'housework' were extracted from news articles between January 1, 1990 and December 31, 2021. 11 general daily newspapers and 8 business newspapers were selected and were analyzed by dividing them into five-year units. Result - The change of trends in housework that appeared through news big data analysis can be summarized as below. First, the tendency to regard housework as work of women or housewives is gradually weakening. Instead, the centrality of connection with double income is increasing. Second, there is a tendency to strengthen the institutional approach to evaluation of the productivity of housework. Third, the possibility of market substitution for housework is expanding. Conclusion - In the era of the 4th industrial revolution, examining the impact of technological innovation and family change on housework not only enables the prospect of an industry, but also provides implications for policies related to housework. In addition, this study is differentiated in that it contributed to expand the field of housework research previously limited to analyzing survey data.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.26
no.2
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pp.87-99
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2024
Freediving, an underwater leisure sport that involves diving without the use of a breathing apparatus, has gained popularity among younger demographics through the viral spread of images and videos on social media platforms. This study employs prominent Big Data analysis techniques, including text mining, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic analysis, and opinion mining to explore the keywords associated with freediving suits over the past five years. The research aims to analyze the rapidly evolving market trends of freediving suits and the increasingly complex and diverse consumer perceptions to provide foundational data for activating the freediving suit market and developing strategies for sustained growth. The study identified the keyword 'size' related to freediving suits and conducted opinion mining on 'freediving suit sizes'. Although the results showed a higher positive than negative sentiment, negative keywords were also extracted, indicating the need to understand and mitigate the negative factors associated with 'size'. The findings offer vital guidelines for the advancement of the freediving suit market and enhancing consumer satisfaction. This study is important as it contributes foundational data for continuous growth strategies of the freediving suit market.
Kim, Kyung-Min;Han, Seok-Man;Chung, Koo-Hyung;Kim, Bal-Ho
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.55
no.3
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pp.133-138
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2006
This paper presents an Optimal Power Flow (OPF) algorithm using Interior Point Method (IPM) to swiftly and precisely perform the five minute dispatch. This newly suggested methodology is based on Affine Scaling Interior Point Method which is favorable for large-scale problems involving many constraints. It is also eligible for OPF problems in order to improve the calculation speed and the preciseness of its resultant solutions. Big-M Method is also used to improve the solution stability. Finally, this paper provides relevant case studies to confirm the efficiency of the proposed methodology.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.581-590
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2024
This study aims to extract key topics through text mining of incident records (incident history, post-incident measures, preventive measures) from construction safety accident case data available on the public data portal. It also seeks to provide fundamental insights contributing to the establishment of manuals for disaster prevention by identifying correlations between these topics. After pre-processing the input data, we used the LDA-based topic modeling technique to derive the main topics. Consequently, we obtained five topics related to incident history, and four topics each related to post-incident measures and preventive measures. Although no dominant patterns emerged from the topic pattern analysis, the study holds significance as it provides quantitative information on the follow-up actions related to the incident history, thereby suggesting practical implications for the establishment of a preventive decision-making system through the linkage between accident history and subsequent measures for reccurrence prevention.
Park, Chang-Gul;Roh, Hyun-Suk;Choi, Yun-Jeong;Kim, Hyun-Woo;Lee, Jae Kwang
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.19
no.4
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pp.73-99
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2014
Recently, big data have been studied ways to use in various fields. Big data refers to huge amounts of data that could not be addressed by conventional methods. Big data has attracted attention for improving accuracy of decision-making, forecasting in the near future, and creation of new business. In this study, it is an object to develop the utilization plan for big data in the field of technology commercialization. For this reason, we conducted study like case studies, literature review and focus group interview. We have derived the big data utilization plan based on this in the technology commercialization field. It, the data utilization plan, combines with the technology commercialization process of Jolly and it has five sub processes (Imagining, Incubating, Demonstrating, Promoting, Sustaining). In this paper, there is a significance that has emphasized the possibility for big data utilization in the technology commercialization. However, there is a limit to the general interpretation for our study. And we hope to contribute to the expansion of areas of technology commercialization information analysis through this research.
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