• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권1호
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• pp.27-32
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• 2012

Twitter can spread and share all kinds of information such as facts, opinions, and ideas in real time. In this paper, we empirically compare and analyze the topic categories in Twitter with all top 100 users in each of geographic region. We mainly consider the relationships among regions and selected four regions: Global, Seoul, Tokyo, and Beijing. Each of the top 100 users in Twitter is classified into a specific category and then statistical analysis is conducted. Among eight topic categories, the "Arts" category is the largest and the second is "Life". The correlation between global and Seoul groups has the lowest value among the six pairs of relationships between regional groups, and this difference is statistically significant. We find that the Seoul, Tokyo, and Beijing regional Twitter groups, all in East Asia, have high topical similarity. Based on the correlation analysis, Seoul and Tokyo saliently show a sticky trend. The correlation coefficient presents very a strong positive correlation between Seoul and Tokyo. The correlation between the global group and the East Asian groups is relatively lower than that among the East Asian groups.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.525-540
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• 2000

본 논문에서는 측우기 관측자료와 현대 관측자료로 이루어진 서울 강수량 시계열 자료에 나타난 시간에 따른(년도별 및 계절별)변화 및 변동 특성을 파악하고자 한다. 이를 위하여 먼저 200여년 간의 강수량 시계열에 어떤 특정한 증감 추세가 있는지를 알아보는 추세분석을 실시하였다. 그리고 추세뿐만 아니라 시간에 따른 강수량의 주기성 및 변동성을 더 자세히 알기 위하여 파엽 변환(wavelet transform)을 실시하여 여러 진동 모드들의 시간에 따른 변화 양상을 분석하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.295-301
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• 2019

Since the third artificial intelligence boom was triggered by deep learning, it has been 10 years. It is time to analyze and discuss the research trends of deep learning for the stable development of AI. In this regard, this study systematically analyzes the trends of research on deep learning over the past 10 years. We collected research literature on deep learning and performed LDA based topic modeling analysis. We analyzed trends by topic over 10 years. We have also identified differences among the major research countries, China, the United States, South Korea, and United Kingdom. The results of this study will provide insights into research direction on deep learning in the future, and provide implications for the stable development strategy of deep learning.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권1호
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• pp.123-126
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• 2023

The prevalence of candidiasis, a contagious disease with high morbidity and mortality, has sharply increased globally over the last two decades. Candida albicans can cause serious infections in patients with weak immunity and in recipients of prolonged antibiotic treatment. Consequently, rapid and accurate identification of species can play an important role in the treatment of candidiasis. Here, we investigated the positive rate and infection trend of C. albicans according to age, specimen type, and sex using multiplex real-time polymerase chain reaction-based testing of samples collected for the diagnosis of sexually transmitted diseases in Korea between 2018 and 2020. When the type of specimen collected was a swab, the positive rate of C. albicans was higher among younger women, and tended to decrease with age. Analysis of swab samples revealed higher positive rates than urinalysis. The reduction trend in positive rates by age was comparable between the overall samples and urine specimens. Among male patients, the positive rate did not differ substantially across the various types of specimens collected. Previous studies have shown a higher prevalence of non-albicans Candida species than C. albicans in clinical specimens, and exclusion of the former from our analysis may be a limitation of this study. However, our findings contribute significantly to the literature because globally, there is a paucity of epidemiological studies using molecular techniques to detect C. albicans in sexually transmitted disease test samples.

• 복식문화연구
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• 제18권6호
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• pp.1274-1290
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• 2010

This study analyzed the design elements and fashion images of women's knitwear in collections of Paris, Milan, London and New York between 2003 and 2008, and examined knitwear trends in an effort to verify whether knitwear trends are repeated in certain cycles, whether they show complicated patterns in cycles and yet occur in quasi cycles, or whether they occur non-periodically in complicated forms of chaotic cycles. Trend cycle analysis results are deemed to identify the time series attribute of knit fashions. It also sought to categorize the attribute of various factors influencing knitwear trends with a view to determining relevancy between design elements, and to present the direction of predicting knitwear fashion trends and the progression of short-term knitwear trends. This study reached the following conclusion. According to design elements or fashion images, knitwear fashion trends occur in cycles, quasi cycles, non-periodical cycles. These cyclic characteristics can be used as scientific data for planning knitwear products. The study confirmed close relevancy between fashion images and fashion elements. It identified close relevancy between designs with similar fashion elements and images through coordinates by year and season, and it is possible to make short-term prediction of trend direction through the flow of coordinates. Time series data were insufficient, thereby making it difficult to perfectly verify chaos indices and giving limitations to this study. A study with more time series data will produce a more effective method of predicting and using knitwear fashion trends.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.141-146
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• 2018

저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3757-3763
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• 2012

본 연구는 점차 심화되고 있는 물 부족 현상에 대응하는 IT기반의 효과적인 방법을 제시하는데 그 궁극적인 목적을 두고 있다. 이를 위한 부분적 시도 중 하나로, 본 논문에서는 주거용수를 대상으로 실험지역 및 센서의 선정, 센서 및 데이터 취득 장비의 설치, 실시간 데이터 모니터링 등의 과정을 시도하고 모니터링된 실시간 데이터 분석을 통해 요일별, 월별 주거용수 사용 모형을 개발하였다. 그리고 개발된 모형을 적용하여 주거용수 사용추세패턴 분석을 실시하였다. 개발된 주거용수 사용 모형 및 추세패턴 분석결과는 분명한 시간별 패턴 및 일반화의 가는성을 보이고 있음이 확인되어 개별적으로 또는 타 용도의 용수 사용 모형 및 추세패턴 분석결과와 함께 전체 용수관리의 효율화를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.387-395
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• 2020

한국 정자의 표준모델은 한국전통의 미를 구현하고 시대적 흐름을 반영할 수 있으며, 보편적이고 현실적인 모델을 개발 함과 동시에 국제적으로 한국 전통미를 알릴 수 있는 계기가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 한국 전통정자의 사례조사를 통해 우리 고유의 전통기술을 계승하고 한국정자의 정통성을 보존하면서 생활화, 산업화, 활성화, 세계화 할 수 있는 표준모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 사례분석과 현대의 트랜드를 고려하여 각 부분별로 계획을 진행하여 전통정자의 대표적인 유형인 사모정, 육각정, 팔각정에 대해서 표준모델을 제시할 수 있었다. 표준모델은 정통성을 고려하면서도 활용도를 높이기 위해 난간마루를 설치하고 계자난간을 설치하는 등의 디자인 트랜드에 약간의 변화를 주었다. 이렇게 제시된 표준모델은 현재의 디자인 트랜드가 반영된 것으로 추후에는 그 때의 트랜드에 따라 다른 형태로 변경될 수 있다. 이번에 개발된 한국 정자의 표준모델은 한국전통의 미를 재현하면서도 보편적이고 현실적인 모델이라고 할 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제18권4호
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• pp.369-374
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• 2009

To examine the trend on the flowering time in some weather flora including Prunus serrulata var. spontanea, Cosmos bipinnatus, and Robinia pseudo-acacia in Busan, the changes in time series and rate of flowering time of plants were analyzed using the method of time series analysis. According to the correlation between the flowering time and the temperature, changing pattern of flowering time was very similar to the pattern of the temperature, and change rate was gradually risen up as time goes on. Especially, the change rate of flowering time in C. bipinnatus was 0.487 day/year and showed the highest value. In flowering date in 2007, the difference was one day between measurement value and prediction value in C. bipinnatus and R. pseudo-acacia, whereas the difference was 8 days in P. mume showing great difference compared to other plants. Flowering time was highly related with temperature of February and March in the weather flora except for P. mume, R. pseudo-acacia and C. bipinnatus. In most plants, flowering time was highly related with a daily average temperature. However, the correlation between flowering time and a daily minimum temperature was the highest in Rhododendron mucronulatum and P. persica, otherwise the correlation between flowering time and a daily maximum temperature was the highest in Pyrus sp.

• 정보관리학회지
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• 제36권2호
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• pp.175-199
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• 2019

불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.