다변량 자료에서 특이점을 검출하고, 검출된 특이점을 시각화와 연결한 R 스크립트를 제공한다. 개발된 R 스크립트는 특이점을 검출하는 방법으로서 1) Robust Mahalanobis distance, 2) High Dimensional data, 3) Density-based approach 방법을 이용하였다. 특이점을 연결하면서 데이터 구조를 파악하기 위한 시각화 방법으로는 1) multidimensional scaling (MDS)와 minimal spanning tree (MST)를 K-means 군집분석과 연결하여 표시하는 방법, 2) MDS를 fviz cluster와 연결하는 방법, 3) principal component analysis (PCA)를 fviz cluster와 연결한 방법을 이용하였다. 사례분석의 예로서는 Major League Baseball (MLB) 자료에서 류현진이 적극적으로 활동하던 2013년, 2014년 투수자료를 이용하였다. 개발된 R 스트립트는 "http://www.knou.ac.kr/~sskim/ddpoutlier.html (R 스크립트와 R 패키지도 다운로드 받을 수 있다. 실행방법도 설명되어 있다.)"에서 다운받으면 된다.
본 논문은 한국전자통신연구소에서 개발 중인 DB서버용 클라이언트 도구인 한마당에서 객체 저장을 위해 사용하는 한마당 스크립트의 문법을 기술하였다. 한마당은 클라이언트 서버 형태로 관계형 DBMS를 접근하는 도구로서 OSF(Open Software Foundation)의 DCE(Distributed Computing Environment)를 최종 목표환경으로 한다. 본 논문에서는 한마당 스크립트의 문법과 함께 이의 사용 예와 예제에 의하여 생성된 화면을 소개하였다.
수 처리 분야의 통합시스템을 구현함에 있어 이기종 장비 간의 데이터 연계는 프로그래머의 통신 프로그래밍 작업으로 매번 개발을 하여하는 문제점을 가지고 있다. 이로 인해 시스템의 안정화에 많은 시간 및 인력이 투입되고 있다. 본 연구는 인터프리터 엔진을 활용하여 엔지니어가 엔지니어링 한 데이터 (통신 스크립트)를 번역, 해석, 자동동작 시켜 별도의 프로그래밍 작업(개발)없이 엔지니어링으로만 통합 시스템의 감시 및 제어를 구축 가능케 프로토콜 편집기를 개발 하여 신뢰성 높은 시스템을 구축키 위한 내용이다.
위성 전체 시스템의 동작과 임무 수행을 책임지고 있는 위성 탑재 소프트웨어의 개발 과정에서 위성 탑재 컴퓨터를 이해하고 소프트웨어가 동작하기 위한 환경을 구성하는 작업은 필수적인 과정이다. 위성 탑재 소프트웨어 개발의 초기 과정은 하드웨어와 매우 밀접하게 관련되어 있으며, 이러한 하드웨어의 동작을 보다 쉽게 테스트하기 위한 환경이 필요하게 된다. 최근 위성 탑재 컴퓨터로 널리 쓰이고 있는 LEON 2/3 플랫폼은 AHB-UART 를 이용하여 Memory 에 대한 직접적인 R/W Operation 을 지원하고 있는데, 본 논문에서는 이 기능을 이용하여 위성 탑재 컴퓨터를 보다 쉽게 테스트할 수 있는 테스트 스크립트 언어의 구현 방안에 대하여 기술하며, 더불어 이러한 테스트 언어의 구현에 있어 ANTLR 을 이용하는 방안도 함께 소개한다.
농업에 정보 통신 기술을 접목한 스마트팜은 단순한 생육 환경 모니터링에서 벗어나 작물 생육을 위한 최적의 환경을 발견하고 자율제어가 가능한 농업의 형태로 나아가고 있다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 재배 경험과 지식을 가진 농업인 사용자들이 수집된 데이터를 다양한 관점에서 분석하여 작물 생육 환경 제어에 유용한 정보를 도출해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 작물 생육과 관련된 데이터를 가지고 필요한 정보를 얻고자 하는 농업인 사용자가 쉽게 데이터 분석을 할 수 있는 웹 서비스를 개발하였다. 개발한 웹 기반 데이터 분석 서비스는 데이터 분석을 위하여 R 언어를 사용하며 Node.js를 위한 익스프레스 웹 애플리케이션 프레임워크를 기반으로 개발하였다. 데이터 분석 서비스를 운영 중인 생육 환경 모니터링 시스템과 함께 적용해 본 결과 사용자는 웹 상에서 CSV 형식의 파일을 입력하거나 직접 데이터 입력함으로써 서버가 제공하는 데이터 분석을 위한 R 스크립트를 실행하여 데이터 분석을 수행할 수 있었다. 서비스 제공자는 다양한 데이터 분석 서비스를 쉽게 제공할 수 있었고, R 스크립트만 새로 추가하면 애플리케이션에 대한 수정 없이 새로운 데이터 분석 서비스 추가가 용이함을 확인하였다.
본 연구에서는 데이터 분석도구인 R을 활용하여 튜터링 학습법 참여 학생의 성취도를 검증하였다. 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 빅데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 대학의 학습 활동 측면에서의 튜터링 학습법은 학습 능력이 우수한 선배 또는 동료인 튜터와 학습 받고자하는 튜티가 1:1 또는 1:N의 관계를 이루고 학습 활동을 진행해 나가는 과정이다. 튜터링 학습법 운영 후 실시하는 참여 학생 만족도 조사 결과에 의하여 튜터링 학습법이 학력 수준 차이를 극복하는데 도움이 되고 있다는 정성적인 근거는 있으나 정량적인 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 튜터링 학습법에 참여한 공학정보학부 튜티들의 성적 결과를 분석도구 R을 활용하여 분석하여 튜터링 학습법이 학업성취도에 긍정적 영향을 미치는 것을 검증하였다.
분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 빅데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 대학의 학습 활동 측면에서의 튜터링 학습법은 학습 능력이 우수한 선배 또는 동료인 튜터와 학습 받고자하는 튜티가 1:1 또는 1:N의 관계를 이루고 학습 활동을 진행해 나가는 과정이다. 지난 연구에서는 튜터링 학습법에 참여한 학생들의 학업 성취도가 튜터링 학습법에 참여하지 않은 일반 학생들의 학업 성취도 보다 얼마나 높은지 정량적 값을 도출했었다. 본 연구에서는 튜터링 학습법에 참여했던 학생들의 튜터링 참여 과목 이외 다른 전공과목의 성적 성취도를 분석도구 R을 이용하여 분석해 봄으로써 튜터링 학습법 참여 경험이 튜터링을 실시하지 않은 다른 전공과목의 학업 성취도에 영향을 미치고 있는지 분석하였다.
데이터 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 최근 평균수명의 연장과 더불어 새로운 직업들의 등장으로 인하여 사회 구성원들의 전직이나 이직에 대비하기 위한 다양한 직업교육 요구가 제시되고 있다. 또한 사회 구성원들의 교육수준이 전반적으로 높아짐에 따라 직업교육에 대한 요구 역시 보다 세분화되고 있으며 보다 높은 수준의 학습기회에 대한 요구도 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 직업능력 교육의 기능과 역할을 재정립하고 직업능력 교육의 개발 방향을 제시하기 위하여 지역사회의 수요조사를 기반으로 데이터 분석도구 R을 활용하여 선호도 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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