Recent trends of interior design have a focus on creation of more various meanings rather than past ideology which sought after the compatibility to the function of modem design. These trends requires integral understanding of social and cultural ideologies with a sens of values for a certain periods. In addition, they also require creativity which able to read, find and solve consumer's diverse demand and desire. Considering the effort of trend forecasting in Korea is still heavily rely on the foreign trend shows, it is natural to attempt to study the analytical forecasting methodology based upon more systematic principles which lead to more objective outcome, when the understanding, forcasting and analysis of interior decoration trend are required. In this thesis, the analysis and forecasting of interior decoration trend are studied by means of verbal image code process which involves the induction of design concept through data extraction, classification and analysis, in order to understanding and satisfying the diversified consumer's demand and trend. The coding process of verbal image is understanding as general concept. by extracting common elements from abstract and individual image, and/or specific concept. Therefore, it is proposed that the database building and data mining process of verbal Image, and subsequent development of programming skill can be applied as more efficient tool for various verbal image process.
A new classification system with 9 main categories and 56 subcategories for the Open Korean Knowledge Dictionary is proposed. The classification system setup is to prepare for the standard classification system to be used to manage effectively vast of terminologies which were published in the Open Korean Knowledge Dictionary and is meant to enhance the fifteen-year old classification system for the standard korean great dictionary to match up to the trend of the modern terminology. The new terminology classification system covering all the academic areas such as humanity, sociology, politics, science, medicine, agriculture, engineering, etc, is designed and proposed after investigating several classification systems. The classification system setup procedures follow as ${\circ}$ The classification system is designed and planed by both the classification system and the academic expert. ${\circ}$ Classification system design covers all the academic areas following National Science and Technology standard classification system after investigating several classification systems such as the National Research Foundation, National Science and Technology Standard Act, Ministry of Knowledge Economy. ${\circ}$ Poll and survey is made to collect comments from total 93 members of several academic areas. ${\circ}$ The poll result is reviewed among working group members and utilized to update the new terminology classification system. Reclassifications are made for the around 200,000 terms in electricity, computer, medicine, pharmacy, biology, and economics according to the new terminology classification system.
In this study, the rock mass classification results from the face mapping and the resistivity inversion data are compared and analyzed for the reliability investigation of the determination of the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system based on RMR(rock mass rating) are calculated. Kriging method as a post processing technique for global optimization is used to improve its resolution. The result of correlation analysis shows that the geological condition estimated from 2D electrical resistivity survey is coincident globally with the trend of rock type except for a few local areas. The correlation between the results of 3D electrical resistivity survey and the rock mass classification turns out to be very high. It can be concluded that 3D electrical resistivity survey is powerful to set up the reliable rock support type.
With cyberattack techniques on the rise, there have been increasing developments in the detection techniques that defend against such attacks. However, cyber attackers are now developing fileless malware to bypass existing detection techniques. To combat this trend, security vendors are publishing analysis reports to help manage and better understand fileless malware. However, only fragmentary analysis reports for specific fileless cyberattacks exist, and there have been no comprehensive analyses on the variety of fileless cyberattacks that can be encountered. In this study, we analyze 10 selected cyberattacks that have occurred over the past five years in which fileless techniques were utilized. We also propose a methodology for classification based on the attack techniques and characteristics used in fileless cyberattacks. Finally, we describe how the response time can be improved during a fileless attack using our quick and effective classification technique.
Our research is aimed at predicting recent trend and leading technology for the future and providing optimal Nano technology trend information by analyzing Nano technology trend. Under recent global market situation, Users' needs and the technology to meet these needs are changing in real time. At this point, Nano technology also needs measures to reduce cost and enhance efficiency in order not to fall behind the times. Therefore, research like trend analysis which uses search data to satisfy both aspects is required. This research consists of four steps. We collect data and select keywords in step 1, detect trends based on frequency and create visualization in step 2, and perform analysis using data mining in step 3. This research can be used to look for changes of trend from three perspectives. This research conducted analysis on changes of trend in terms of major classification, Nano technology of 30's, and key words which consist of relevant Nano technology. Second, it is possible to provide real-time information. Trend analysis using search data can provide information depending on the continuously changing market situation due to the real-time information which search data includes. Third, through comparative analysis it is possible to establish a useful corporate policy and strategy by apprehending the trend of the United States which has relatively advanced Nano technology. Therefore, trend analysis using search data like this research can suggest proper direction of policy which respond to market change in a real time, can be used as reference material, and can help reduce cost.
Objective: To investigate the association of ultrasound (US) features of follicular thyroid carcinoma (FTC) with tumor invasiveness and prognosis based on the World Health Organization (WHO) classification and telomerase reverse transcriptase (TERT) promoter mutations. Materials and Methods: This retrospective study included 54 surgically confirmed FTC patients with US images and TERT promoter mutations (41 females and 13 males; median age [interquartile range], 40 years [30-51 years]). The WHO classification consisted of minimally invasive (MI), encapsulated angioinvasive (EA), and widely invasive (WI) FTCs. Alternative classifications included Group 1 (MI-FTC and EA-FTC with wild type TERT), Group 2 (WI-FTC with wild type TERT), and Group 3 (EA-FTC and WI-FTC with mutant TERT). Each nodule was categorized according to the US patterns of the Korean Thyroid Imaging Reporting and Data System (K-TIRADS) and American College of Radiology-TIRADS (ACR-TIRADS). The Jonckheere-Terpstra and Cochran-Armitage tests were used for statistical analysis. Results: Among 54 patients, 29 (53.7%) had MI-FTC, 16 (29.6%) had EA-FTC, and nine (16.7%) had WI-FTC. In both the classifications, lobulation, irregular margins, and final assessment categories showed significant differences (all Ps ≤ 0.04). Furthermore, the incidences of lobulation, irregular margin, and high suspicion category tended to increase with increasing tumor invasiveness and worse prognosis (all Ps for trend ≤ 0.006). In the WHO groups, hypoechogenicity differed significantly among the groups (P = 0.01) and tended to increase in proportion as tumor invasiveness increased (P for trend = 0.02). In the alternative group, punctate echogenic foci were associated with prognosis (P = 0.03, P for trend = 0.03). Conclusion: Increasing tumor invasiveness and worsening prognosis in FTC based on the WHO classification and TERT promoter mutation results were positively correlated with US features that indicate malignant probability according to both K-TIRADS and ACR-TIRADS.
The technology of the SWG (Smart Water Grid) as one of most important national projects results in significant assignment that is closely associated with systematic management and effective operation. The individual component technics are required to establish directory and classification for the purpose of effectively managing their information related to research and development (R&D). The national science technology (S&T) standard classification tree which results in the representative example has been established with an intention to manage R&D information, human resource, and budget. It has been also revised every five years and then used in the various fields related to the evaluation, administration, and prediction of the national R&D projects. In addition, the standard classification system for R&D projects has been widely used in the UNESCO (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) and EU (European Union) since the Frascati Manual was established in the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD). Therefore, it is necessary for SWG techniques to develop the standard S&T classification tree for research management and evaluation. For this, it is essential to draw the core techniques for the SWG, which are incorporated with IT (Information Technology), NT (Nano Technology), and BT (Biology Technology).
Prior studies on technology predictions attempted to predict the emergence and spread of emerging technologies through the analysis of correlations and changes between data using objective data such as patents and research papers. Most of the previous studies predicted future technologies only from the viewpoint of technology development. Therefore, this study intends to conduct technical forecasting from the perspective of the consumer by using keyword search frequency of search portals such as NAVER before and after the introduction of emerging technologies. In this study, we analyzed healthcare technologies into three types : measurement technology, platform technology, and remote service technology. And for the keyword analysis on the healthcare, we converted the classification of technology perspective into the keyword classification of consumer perspective. (Blood pressure and blood sugar, healthcare diagnosis, appointment and prescription, and remote diagnosis and prescription) Naver Trend is used to analyze keyword trends from a consumer perspective. We also used the ARIMA model as a technology prediction model. Analyzing the search frequency (Naver trend) over 44 months, the final ARIMA models that can predict three types of healthcare technology keyword trends were estimated as "ARIMA (1,2,1) (1,0,0)", "ARIMA (0,1,0) (1,0,0)", "ARIMA (1,1,0) (0,0,0)". In addition, it was confirmed that the values predicted by the time series prediction model and the actual values for 44 months were moving in almost similar patterns in all intervals. Therefore, we can confirm that this time series prediction model for healthcare technology is very suitable.
이 연구는 토목공학 분야의 KDC, NDC, DDC 분류체계와 한국학술진흥재단의 연구분야분류표, 한국과학재단의 과학기술연구분야분류의 분류체계를 비교 분석한 후, 이를 토대로 KDC 토목공학 분야의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도하였다. 분석결과 KDC 제5판의 토목공학 분야는 학문발전의 추세를 반영하는 분류 항목의 추가, 토목공학 기초이론에 관한 등위류 분류용어의 적절한 전개, 세부 주제의 추가 전개, 분류기호, 한글 및 영문표기의 오류, 분류항목의 상관색인 누락 등에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 개선 방안을 제시하였다.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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