DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
This study analyzed the differences in value perception and purchasing intention for natural cosmetics by LOHAS class and investigated what influences people's value perception for natural cosmetics had on their purchasing intention. Total 450 questionnaires were distributed to adults of over 20s to 50s for the period from Dec. 1, 2011 to Dec. 14 and 410 questionnaires were used as analysis data. As for collected data, the statistical package SPSS 18.0 Version was used for factor analysis, frequency analysis, reliability test, one-way ANOVA, Chi-Square test, Scheffe-test, correlations analysis and multiple regression analysis. LOHAS class was divided into three groups (higher, middle and lower) based on LOHAS index. Through factor analysis, the value perception for natural cosmetics were divided into three factors (social value, emotional and functional value perception). The results of this study were obtained as below. First, in case of the value perception for natural cosmetics by LOHAS class, it was demonstrated that the higher LOHAS classes they were, the higher value perception for natural cosmetics (social, emotional and functional value perception) they had. Second, in case of the effects of the value perception for natural cosmetics by LOHAS class on their purchasing intention (intention to use and recommendation of usage), it was found that their value perception influenced their purchasing intention. Social value perception and functional value perception, especially social value perception largely affected the purchasing intention of all LOHAS classes, while emotional value perception didn't affected the purchasing intention.
The research on meteorological data in Korea has been carried out but without much consistency and has been limited to some areas only. Of relatively more importance has been the area in the utilization of the solar energy, however, the measurement of the global solar horizontal irradiation has been quite limited. In the current study, the actually measured value of the global solar horizontal irradiation from the meteorological data and the theoretically calculated value of the global solar horizontal irradiation from the cloud amount will be analyzed comparatively. The method of analysis will employ the standard meteorological data drafted by the Korean Solar Energy Society, the standard meteorological data from the presently used simulation program and the corresponding results have been compared with the calculated value of the global solar horizontal irradiation from the cloud amount. The results of comparing the values obtained from MBE(Mean Bias Error), RMSE(Root Mean Squares for Error), t-Statistic methods and those from each of the standard meteorological data show that the actually measured value of the meteorological data which have been converted into standard meteorological data with the help of the ISO TRY method give the monthly average value of the global solar horizontal irradiation. These values compared with the monthly average value from the IWEC from the Department of Energy of the USA show that the value of the global solar horizontal irradiation in the USA is quite similar. In the case of the values obtained from calculation from the cloud amount, the weather data provided by TRNSYS, except only slight difference, which means that the actually measured values of the global solar horizontal irradiation are significant. This goes to show that in the case of Korea, the value of the global solar horizontal irradiation provided by the Korea Meteorological Administration is will be deemed correct.
In this study, extreme wind speeds in the Western North Pacific (WNP) were estimated using reanalysis wind fields synthesized with an empirical typhoon vortex model. Reanalysis wind data used is the Fifth-generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis (ERA5) data, which was deemed to be the most suitable for extreme value analysis in this study. The empirical typhoon vortex model used has the advantage of being able to realistically reproduce the asymmetric winds of a typhoon by using the gale/storm-forced wind radii information in the 4 quadrants of a typhoon. Using a total of 39 years of the synthesized reanalysis wind fields in the WNP, extreme value analysis is applied to the General Pareto Distribution (GPD) model based on the Peak-Over-Threshold (POT) method, which can be used effectively in case of insufficient data. The results showed that the extreme analysis using the synthesized wind data significantly improved the tendency to underestimate the extreme wind speeds compared to using only reanalysis wind data. Considering the difficulty of obtaining long-term observational wind data at sea, the result of the synthesized wind field and extreme value analysis developed in this study can be used as basic data for the design of offshore structures.
이 연구는 마라톤대회 서비스품질이 서비스가치 및 참여자만족에 미치는 영향을 규명하는데 목적이 있다. 자료분석을 위하여 마라톤대회에 참여하는 참여자를 대상으로 총 350부의 설문지를 배포하였으며, 불성실한 응답 21부를 제외한 총 329(94%)의 자료를 유효표본으로 사용하였다. 자료처리를 위하여 PASW 21.0을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 이에 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 마라톤 서비스품질은 서비스가치에 영향을 미쳤다. 둘째, 마라톤 서비스품질은 참여자만족에 영향을 미쳤다. 셋째, 서비스가치는 참여자만족에 영향을 미쳤다.
It is crucial to develop effective and efficient big data analytics methods for problem-solving in the field of business in order to improve the performance of data analytics and reduce costs and risks in the analysis of customer data. In this study, a big data-driven data analysis system using artificial intelligence techniques is designed to increase the accuracy of big data analytics along with the rapid growth of the field of data science. We present a key direction for big data analysis systems through missing value imputation, outlier detection, feature extraction, utilization of explainable artificial intelligence techniques, and exploratory data analysis. Our objective is not only to develop big data analysis techniques with complex structures of business data but also to bridge the gap between the theoretical ideas in artificial intelligence methods and the analysis of real-world data in the field of business.
The purpose of this study was analyzed that the house purchasing behavior had on influence on the housing value and the life-style factors. For this purpose, the data were collected by using questionnaire distributed to 251. The data were analyzed by Factor Analysis, Pearson's Correlation Analysis and Multiple Regression Analysis. The major findings of this research were as follow: 1. The housing value factors were classified into condition of location, safety, esthetic, economic and prestige and human relation and approach. The housing life-style factors were classified into ostentation. 2. The house purchasing behavior were correlated with the housing value and the life-style factors. 3. The house purchasing behavior had an influence on the housing value and the life-style factors.
The purpose of this study was to classify self-efficacy typology and analyze the relationship between self-efficacy and consumption value of college students as consumers. Data were gathered by surveying college students living in Daegu and Kyungbook area using convenient sampling. 513 questionnaires were used in the statistical analysis. Data were analyzed by frequency, factor analysis, cluster analysis, correlation analysis, ANOVA, and Duncan-test. The findings are as follows. The self-efficacy typologies of college students were classified into three groups such as challenging confident accomplish oriented, stable uncertain accomplish oriented, and stable accomplish oriented. In the relationship of the self-efficacy was related to the sub-variables of consumption value. The self-efficacy oriented group showed different all the sub-variables of consumption value factors.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
The purpose of this study is to make realistic analysis of qualitative value for apartment view. This study is conducted in two ways. First, 6 apartment complexes in Daegu metropolitan city are selected as research subject. And then the following 4 activities are made in order: picture-data establishment, declared-price research, market-price research, and survey. Second, realistic analysis of qualitative value included in apartment price is made based on the above data. And then the value is compared with apartment's declared price which is a current tax index. The result shows that the view value included in apartment price is realistically different depending on many variables such as story/side, plot planning of apartment complex, view element, unlike the declared price mainly focused on story.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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