A data set having missing observations is often completed by using imputed values. In this paper, performances and accuracy of five imputation procedures are evaluated when missing values exist only on the response variable in the exponential regression model. Our simulation results show that adjusted exponential regression imputation procedure can be well used to compensate for missing data, in particular, compared to other imputation procedures. An illustrative example using real data is provided.
본 논문에서는 데이터 센터 내 전력 효율화에 기여할 수 있는 랙 단위 공조방식에 대하여 제안한다. 스마트 폰과 태블릿 등 모바일 디바이스의 확산으로 디지털 콘텐츠와 데이터가 폭발적으로 증가하면서 데이터 센터의 수는 연평균 30%이상 증가하고 있다. 따라서 데이터 센터 내 냉방장비 영역의 효율성을 증가시킬 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 데이터 센터의 냉각비용을 증가시키는 전력 사용량을 줄이고자 진행되었으며 3종류의 냉각 아키텍처 방식 중 랙 단위 아키텍처가 불필요한 냉각 전력 소비를 줄인다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.
전통적인 컴퓨터 시스템은 클라이언트-서버 구조로 클라이언트가 데이터를 요청하면 데이터를 관리하는 서버가 이를 제공한다. 이러한 구조에서 데이터를 요청하는 사용자 수 증가하면 단일 서버(single server)만으로는 모든 사용자의 요청을 처리할 수 없기 때문에 다중 서버로 서비스를 제공하는 방법들이 제안되었다. 다중 서버를 가지는 시스템은 모든 데이터에 대해서 균등한 사용자 요청이 들어오면 최적의 성능을 내지만, VoD(Video On Demand) 서비스와 같이 인기 많은 데이터(hot data)에 대한 요구와 인기 없는 데이터(cold data)에 대한 요구가 현저하게 차이가 나면 인기 많은 데이터를 가지고 있는 서버는 사용자요청을 제대로 처리하지 못하는 반면에 인기 없는 데이터만을 가지는 서버는 시스템 자원을 낭비하는 단점을 가진다. 이 논문은 NS 카드를 장착한 시스템에서 인기 많은 비디오데이터를 QoS와 저장공간의 효율을 위해 부분 컨텐츠 복제 기법을 제안한다. 이 방법은 기존의 전체 컨텐츠를 복제하여 서비스하는 방법과는 달리 컨텐츠의 부분을 복제하고 서비스 시점에서 나머지 부분을 복제함으로써 사용자의 서비스 지연시간이 늘어나지 않으면서 저장공간의 효율성을 높일 수 있다.
세계는 원유재고 감소와 국제 정세의 불안정으로 인해 지속적으로 상승하고 있는 유가와 화석연료 사용으로 인한 환경오염에 관심이 고조되고 있다. 국내의 경우 원유를 100% 수입하고 있으며, 사용되고 있는 에너지의 에너지원 중 97%를 수입에 의존하고 있기 때문에 유가 상승에 따른 영향은 더욱 민감하게 나타난다. 국내에 수입되고 유통되는 에너지의 97% 중 1/3 이상이 사무소나 주거용 난방, 급탕 및 취사용으로 사용되고 있다. 이에 따라 정부는 물론 산업체, 연구소 등에서 사무소 및 주거용 에너지 소비패턴으로 인한 경제적인 부담을 줄이고, 고효율 저에너지 기술개발을 통해 소비에너지를 절약함과 동시에 탄소배출을 억제하는 신기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 우리나라는 국토가 좁은 반면 인구밀도가 높고, 인구의 도시집중화로 공동주택의 주거비율이 높은 추세이기 때문에 최근 공동주택단지는 초고층화, 대형화가 되고 있으며, 이로 인해 급수 급탕에 대한 사용패턴도 변화하고 있다. 하지만 현재 급수 급탕에 대한 설계 자료는 대부분 외국의 설계 기준과 현장 경험치에 의해 산출된 데이터에 의존하고 있으며, 사용실태에 대한 기초자료가 부족한 실정이며, 이로 인해 급수 급탕 설비 설계 시 과대 또는 과소 설계가 되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 공동주택의 공급자 측 급탕 열 공급환경과 사용자측 열사용량을 측정하여, 급탕부하가 발생하는 시간과 사용 실태 및 패턴을 파악함으로써, 효율적인 공급자 측 급탕설비 설계와 관리를 위한 기초자료를 제시하고자 한다.
본 논문은 소외계층 아동의 운동학습프로그램에서 체력 활동 중 나를 잘 따른다(0-9), 마음의 결정을 내리는데 많은 시간이 걸린다(0-9), 맥빠진(0-9) 등을 변수로 사용하여 '성별', '체육교실', 나이의 '상중하'를 분류하고 스포츠 재활치료를 통한 자아 탄력(ego-resiliency)과 자아 통제(self-control)의 변화를 관찰하여 정신 건강 변화를 알아본다. 이를 위해 취득한 데이터를 병합하고 Label encoder와 One-hot encoding을 사용하여 숫자의 크고 작음의 특성을 제거한 후 MLP, SVM, Dicesion tree, RNN, LSTM의 각각의 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하기 위해 Train, Test 데이터를 75%, 25% 스플릿 한 뒤 Train 데이터로 알고리즘을 학습하고 Test 데이터로 알고리즘의 정확성을 측정한다. 측정 결과 성별에서는 LSTM, 체육 교실은 MLP와 LSTM, 나이는 SVM이 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.
인플루언서(Influencer)란 소셜 미디어에서 유난히 많은 영향력과 파급효과를 가지고 오는 사람들을 말하며, 이들이 만들어내는 콘텐츠는 이제는 자신들의 브랜딩을 넘어선 커머스(Commerce) 효과를 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜 웹 그리고 공공데이터를 중심으로 뷰티 빅데이터와 방송 콘텐츠 빅데이터를 수집하고 분석하여 상호 상관성에 기반하여 화장품 관련 기업에서 CRM(Customer Relation Management), PLM(Product Lifecycle Management, SCM(Supply Chain Management System) 등의 경영정보시스템과 연계한 뷰티 분야에 최적화된 통합 경영정보시스템을 제안한다.
이동통신시스템에서 RNC의 MCP는 호 처리를 담당하는 부분으로, 신뢰도와 실시간성이 요구된다. MCP는 높은 견고성을 갖도록 구현되지만 다소간의 오류 율(Fault late)은 존재할 수밖에 없으므로 프로세서를 이중화하여 활성화된 프로세서가 장애를 일으키더라도 대기중인 프로세서가 연속적인 서비스를 제공할 수 있어야 한다. Warm standby sharing에 비하여 Hot standby sharing은 데이터 손실이 없고 오류 데이터가 확산되지 않는 등의 다수의 장점을 갖지만 동기화 문제로 인하여 이를 시스템에 실제로 구현하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 동기화의 장점에 데이터 손실 및 거짓 데이터의 확산 문제를 개선 함으로서, 실제 구현의 용이성 및 성능 향상이라는 결과를 얻으려 하였다.
In a typical data center, large numbers of IT sever racks are arranged multiple rows. IT environments, in which extensive electronic hardware is air-cooled, cooling system inefficiencies result when heated exhaust air from equipment prematurely mixes with chilled coolant air before it is used for cooling. Mixing of chilled air before its use with heated exhaust air results in significant cooling inefficiencies in many systems. Over temperatures may not only harm expensive electronic equipment but also interrupt critical and revenue generating services. Cool shield is a cost effective aisle partition system to contain the air in cold aisles and hot aisles of an IT server room. This paper focuses on the use of performance metrics for analyzing aisle partition system in data centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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