It is very important to keep scientific principles in marketing research, Especially in sampling we have to select the scheme to avoid self-selection bias Internet index is ready-made-research service produced by analyzing the log data transferred from PcMeter installed in panelists PC with panelists profile and site data base following the scientific principles Through the index we can figure out the actual behaviour of Korean netizen surfing various web sites and understand their cybergraphics.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.128-130
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2014
클라우드 기술의 발전과 더불어 다가올 데이터 경제 시대에 글로벌 비즈니스 지형을 뒤바꿀 기술 핵심인 빅데이터에 대한 관심이 급증하고 있으나 그 특성상 고비용의 처리 시스템을 요구하며 기업 솔루션 위주로 기술 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 광대역 네트워크와 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 저사양 단말 및 저품질 네트워크에서도 개인에게 빅데이터 서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템 구조를 제안하고자 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.180-186
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2021
In cloud computing service it is important to share the system resource among multiple instances according to user requirements. In particular, the issue of efficiently distributing I/O resources across multiple instances is paid attention due to the rise of emerging data-centric technologies such as big data and deep learning. However, it is difficult to evaluate the I/O resource distribution of a Linux container, which is one of the core technologies of cloud computing, since conventional I/O benchmarks does not support features related to container management. In this paper, we propose a new I/O performance benchmarking framework that can easily evaluate the resource distribution of Linux containers using existing I/O benchmarks by supporting container-related features and integrated user interface. According to the performance evaluation result with trace-replay benchmark, the proposed benchmark framework has induced negligible performance overhead while providing convenience in evaluating the I/O performance of multiple Linux containers.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.559-561
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2022
Data-centric AI의 발전으로 데이터의 중요성이 나날이 커져가고 있다. 학계, 기업, 정부 모두에서 데이터의 중요성을 인지하여 다양한 연구와 정책이 개발되고 있다. 물론 데이터를 활용하는 능력도 중요하지만, 데이터를 제작하는 능력도 매우 중요한 요소 중 하나이다. 이러한 흐름에 비추어 본 논문은 데이터 제작이 필요한 경우 과제의 도메인과 무관하게 범용적으로 적용 가능하며 데이터를 쉽고 빠르게 효율적으로 구축할 수 있는 human-in-the-loop 데이터 파이프라인을 제안하고자 한다. 이를 통해 기업이 데이터를 설계하고, 제작하는데 드는 시간과 비용 절감하게 하여 운영 효율화를 돕고자 한다.
In the medical fields, many efforts have been made to develop and improve Hospital Information System (HIS) including Electronic Medical Record (EMR), Order Communication System (OCS), and Picture Archiving and Communication System (PACS). However, materials generated and used in medical fields have various types and forms. The current HISs separately store and manage them by different systems, even though they relate to each other and contain redundant data. These systems are not helpful particularly in emergency where medical experts cannot check all of clinical materials in the golden time. Therefore, in this paper, we propose a process to build an integrated data model for medical information currently stored in various HISs. The proposed data model integrates vast information by focusing on medical images since they are most important materials for the diagnosis and treatment. Moreover, the model is disease-specific to consider that medical information and clinical materials including images are different by diseases. Two case studies show the feasibility and the usefulness of our proposed data model by building models about two diseases, acute myocardial infarction (AMI) and ischemic stroke.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.5
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pp.875-885
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2010
Recently, the role of Ubiquitous Sensor Network(USN) has been considered to be essential for supporting the near future Network Centric Warfare(NCW) and Tactical Information Communication Network(TICN). In this paper, we explore a set of data storage methods(external storage, local storage and data storage) and query processing methods in WSN. In particular, we focus on analyzing a novel data structure for supporting the local storage method, named the partial ordered tree(POT). The main idea behind POT is that sensor readings are usually correlated with the physical spatial domain. With the help of POT, only a small portion of sensor nodes participate in query processing tasks, and thus network lifetime is greatly increased. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the POT based local storage method clearly outperforms the existing data storage methods in terms of the energy-efficiency, which directly affects the network lifetime, for processing exact match queries, range queries and top-k queries.
Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.46-54
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2018
The Internet of Things (IoT) is an environment in which various devices provide services to users through communications. Because of the nature of the IoT, data are stored and distributed in heterogeneous information systems. In this situation, IoT end applications should be able to access data without having information on where the data are or what the type of storage is. This mechanism is called Service Discovery (SD). However, some problems arise, since the current SD architectures search for data in physical devices. First, turnaround time increases from searching for services based on physical location. Second, there is a need for a data structure to manage devices and services separately. These increase the administrator's service configuration complexity. As a result, the device-oriented SD structure is not suitable to the IoT. Therefore, we propose an SD structure called Name-based Service-centric Service Discovery (NSSD). NSSD provides name-based centralized SD and uses the IoT edge gateway as a cache server to speed up service discovery. Simulation results show that NSSD provides about twice the improvement in average turnaround time, compared to existing domain name system and distributed hash table SD architectures.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.12
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pp.1179-1185
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2013
Trend of next generation satellite communication network is distribution and enlargement of network structure with increased network terminals, and traffic which use satellite communication is increasing and frequently occurring. Under specific satellite communication environment that various communication device dynamically forms a network domain and frequently exchanges the data, data-centric publish/subscribe data exchange is more suitable than server/client data exchange. So, this paper analyze DDS performance for application of DDS standard to distribution network management system which aims to efficiently manage limited satellite resource, and also this paper covers comparative study on DDS and SNMP(server/client data exchange). Study compares DDS and SNMP using OPNET, and result of study is analyzed from a network layer performance perspective.
As XML is increasingly used for representing and exchanging data, relational database systems have been trying extend their features to handle XML documents XML documents can be stored in a column with XML data type like primitive types. The shredding method, which is one of the traditional methods for storing and managing XML documents in RDBMS, is still useful and viable although it has some drawbacks due to the structural discrepancy between XML and relational databases. This method may be suitable for data-centric XML documents with simple schema. This paper presents the extended version of the Association inlining method that is based on inlined shredding and compares the performance of querying processing to that of XML type method of conventional relational database systems. The experiments showed that in most cases our method resulted in better performance than the other method based on XML data type. This is due to the fact that our shredding method keeps and uses the order and path information of XML documents. The path table has the information of the corresponding table and column for each distinct path and the structure information of the XML document is extracted and stored in data tables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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