• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1019-1026
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• 2008

The goal of this paper is to analysis the trend of stream quality about the upstream, middle stream and high areas of Nakdong River measurement points from January 1998 to December 2006. and to suggest some policy alternatives in Nakdong river. It used the three different monthly time series data such as BOD (biochemical oxygen demand), TN (Total Nitrogen) and TP(Total Phosphorus), of the three of Nakdong River measurement points. BOD, TN and TP data are analyzed with the LOWESS(Locally Weighted Scatter plot Smoother) nonparametric method.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-24
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• 2011

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.359-367
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• 2019

지역 경쟁력 강화를 위한 전략으로 지역자산의 효율적 활용이 점점 더 중요해지고 있다. 지역의 정체성 및 경쟁력의 핵심은 지역자산이기 때문이다. 본 연구의 목적은 지역의 자산을 평가하여 개발우선지역을 도출하는 것이다. 본 연구에서 사용된 분석방법은 GIS 분석, Big Data Trend 분석, AHP 분석 이다. 지역자산의 잠재력을 평가하기 위해 자산의 선호도, 역사적 가치, 자원의 군집성(Cluster), 광역교통접근성, 인구밀도 등을 분석 지표로 설정하고, 각 항목의 중요도를 반영하기 위해 AHP기법을 이용하여 항목별 가중치를 적용하였다. 경상북도 영주시를 대상으로 분석한 결과 부석사, 소수서원, 희방사, 풍기온천리조트, 풍기역, 국립산림치유원, 영주동지역, 무섬마을 등 8개의 주요거점을 도출하였다.

• 패션비즈니스
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• 제6권1호
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• pp.1-19
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• 2002

The purpose of this study was to suggest the most appropriate design concepts for sportive fashion product based on the analysis of consumers' acceptance of the recent sportive fashion trends according to their lifestyle. The subjects consisted of 295 males and females, between 17 and 35 year-old. A self-report questionnaire with 4 stimuli was employed for data gathering, and the data were analyzed by the methods of frequency, factor analysis, cluster analysis, and Pearson's correlation coefficient. The results of this study were summarized as follows: For the First, the recent sportive fashion trends were categorized into four groups; 'street- sportive' trend, 'futuristic-sportive' trend, 'ethnic-sportive' trend and 'urban-utility sportive' trend. Secondly, based on the result of cluster analysis on consumers' lifestyle, total four consumer groups were identified; 'pursuing sense' group, 'pursuing culture' group, 'pursuing utility' group, and 'indifference' group. Thirdly, the consumers relatively preferred two sportive styles among the four groups, typically representing 'urban-utility' trend and 'street' trend. The typical 'urban-utility' style was particularly preferred by the consumers who desired to express themselves as urban, modern, and luxurious. The typical 'street' style was preferred by the consumers who tried to express themselves as active and fashionable. Finally, preferences of the sportive trends according to consumers' lifestyle were interpreted as follows: the 'pursuing sense' group relatively preferred 'urbanutility' style and 'street' style, the 'pursuing culture' group preferred 'street' style and the 'pursuing utility' group preferred 'urban-utility' style, meaningwhile the 'indifference' group preferred 'street' style and 'urban- utility' style.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.51-60
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• 2011

Analysis of trend by various information is systematically approached by strategy differentiating in Interior Design. At the present, trend is approached by intuitive viewpoint without systematic strategy and analysis system about interior coordination activity. And, it is not still established specific systematic architecture of the interior coordination by logical and academical approach. This Study set the goal at overall understanding about the Trend that shifting fast and offering objective data. Therefore, I approached the semiology-oriented process as the most suitable academical system on analysis of interior coordination trend. Object target of analysis was investigated to three domestic and overseas exhibitions announced from 2007 to 2008. These analysis was based on the context and text from the life style and the major determinant theme of the age of each exhibition. Also, it was arranged color, material and texture by the related expression system with topics and theme keywords. And it'll be considered as utilizing the code of specific application in interior coordination which is from the investigating about exhibition. Therefore, this study will be expected to help in meaning transmission and methodology establishment by more beneficial objective system, when designer work the interior coordination practically through the establishment of systematic viewpoint about interior coordination.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.439-447
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• 2021

범지구적 이상기후의 잦은 출현으로 기상 변화에 대한 관련 연구가 활발히 진행되고 있지만, 장기간 축적된 기상자료를 이용한 경향성 분석 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 비모수적 분석방법을 이용해 40년간 종관기상관측장비(ASOS)로 부터 축적된 기온 시계열 자료의 경향성을 분석하였다. 남한지역의 연평균 기온과 계절별 평균기온 시계열 자료에 대한 Mann-Kendall 검정 결과 상승 경향성이 존재하는 것으로 나타났다. 또한 Pettitt 검정을 적용해 탐색된 변동점을 전후로 경향성의 정도를 파악할 수 있는 Sen's slope를 계산한 결과, 변동점 이후의 최근 자료에서 기온의 상승 경향성이 더욱 큰 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.65-82
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• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권1호
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• pp.64-73
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• 2015

Recent emergence of spatial big data attracts the attention of various research groups. This paper analyzes the research trend on spatial big data by text mining the related Scopus DB. We apply topic model and network analysis to the extracted abstracts of articles related to spatial big data. It was observed that optics, astronomy, and computer science are the major areas of spatial big data analysis. The major topics discovered from the articles are related to mobile/cloud/smart service of spatial big data in urban setting. Trends of discovered topics are provided over periods along with the results of topic network. We expect that uncovered areas of spatial big data research can be further explored.

• 한국의류학회지
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• 제26권8호
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• pp.1254-1264
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• 2002

The purpose of this study was to suggest a direction for golfwear design targeting young female golfers, based on the analysis of their preference of recent sportswear trend. Total 197 respondents, female golfers, were sampled for data gathering, who were asked to answer to the self-report questionnaire with the stimuli of five trendy golfwear styles [i.e., representing recent sportswear trend]. In summary, the results of this study were as follows: 1) The female golfers showed significant difference in their preference of recent sportswear-trend sues, according to their age or marital status. 2) Among the five trendy styles, each of which corresponded to five themes in 2002 S/S sportswear trend, the style of "Retro Chic", a type of retrospective trend theme, was most favored. 3) The female golfers in their twenties residing in Kangnam, were found to have ① relatively higher fashion leadership, and ② higher preference of maximal and kitsch trends, when compared with the rest of the respondents. 4) The most influential design elements in each trendy style, dominating the golfers' preference, varied with the feature of trend themes. 5) Based on the analysis of the young female golfers′ preferences of recent sportswear trend, a direction for golfwear design were suggested.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-35
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• 2017

Spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables has been widely applied to predict precipitation at fine resolution from coarse resolution satellite-based precipitation products. The spatial downscaling framework is usually based on the decomposition of precipitation values into trend and residual components. The fine resolution auxiliary variables contribute to the estimation of the trend components. The main focus of this study is on quantitative analysis of impacts of trend component estimates on predictive performance in spatial downscaling. Two regression models were considered to estimate the trend components: multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR). After estimating the trend components using the two models,residual components were predicted at fine resolution grids using area-to-point kriging. Finally, the sum of the trend and residual components were considered as downscaling results. From the downscaling experiments with time-series Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 precipitation data, MLR-based downscaling showed the similar or even better predictive performance, compared with GWR-based downscaling with very high explanatory power. Despite very high explanatory power of GWR, the relationships quantified from TRMM precipitation data with errors and the auxiliary variables at coarse resolution may exaggerate the errors in the trend components at fine resolution. As a result, the errors attached to the trend estimates greatly affected the predictive performance. These results indicate that any regression model with high explanatory power does not always improve predictive performance due to intrinsic errors of the input coarse resolution data. Thus, it is suggested that the explanatory power of trend estimation models alone cannot be always used for the selection of an optimal model in spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables.