• 스마트미디어저널
• /
• 제9권4호
• /
• pp.66-72
• /
• 2020

온라인 교육시장이 확대됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠들이 출시되어지고 이를 사용하는 사용자들의 사용성과 사용자환경이 반영될 수 있는 콘텐츠 개발 방법이 연구되고 있다. 시장의 양적 확대를 뒷받침할 콘텐츠의 질적 성장을 위해서는 새로이 개발되지는 콘텐츠의 개발 방향성 확보 시점에서 기존 출시 모형에 대한 빠른 분석이 매우 중요하다. 하지만 콘텐츠 개발과정에서 개발 목표 설정에 필요한 전형적 모델의 추출과정을 직관적으로 협의할 수 있는 툴의 부재로 제작시안을 기준으로 한 반복적 업무 회귀가 개발공정에 필요한 많은 인력과 시간을 낭비하게 한다. 통계를 이용한 자료원 검증툴은 개발 전 과정과 최종 개발 결과에 영향을 주는 프로토타입의 선정 시 협력 업무를 수행하는 단일기업 내 또는 다수의 기업 간 소통의 부재로 인한 성과 이원화 문제를 공정 간에 스크린해주는 긍정적 효익으로 작용할 수 있다. 본 연구는 시료가 충분치 않은 AR기반 교육용 콘텐츠의 개발과정에 적용할 후속 현장실험 적용 통계서비스모델을 설계하는 것으로써 유사 범주의 시료 확보를 통해 개발에 필요한 데이터를 확보하는 것이 적정하여 빅데이터를 이용한 자료의 취합과 의사결정이 프로세스를 기준으로 진행되었다. 이번 연구에서 제시되는 데이터 통계분석서비스 기본 모형은 직관적인 다차원 요인과 속성의 선택과 검출이 가능한 구조로 설계하였으며 후속 현장형 실험연구와 연계하여 조직 내 또는 다수 기업 간 협력활동에 조력이 가능한 온라인 기반 데이터 통계분석서비스로 제안하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.103-112
• /
• 2017

많은 사용자가 함께 즐기는 온라인 게임(MMOGs)에서 IoT의 확장은 서버에 엄청난 부하를 지속적으로 증가시켜, 모든 데이터들이 Big-Data화 되어가는 환경에 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기법 중에서 가장 많이 사용되는 Sparse Autoencoder와 이미 잘 알려진 부하분산 알고리즘(ProGReGA-KF)을 결합한다. 기존 알고리즘 ProGReGA-KF과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이동 안정성으로 비교하였고, 제안한 알고리즘이 빅-데이터 환경에서 좀 더 안정적이고 확장성이 있음 시뮬레이션을 통해 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.313-321
• /
• 2013

최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량이 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동궤적에 대한 데이터도 초 대용량으로 증가하고 있다. 초 대용량 이동궤적 데이터 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅 기술 및 맵리듀스와 같은 병행처리 플랫폼에 대한 연구가 필요하다. 최근 대용량 데이터의 병렬처리를 위해 맵리듀스 기반의 연구는 진행되고 있으나, 일괄처리 및 키-값 데이터 구조에 적합한 맵리듀스는 실시간 LBS에 적용에 적합하지 않다. 따라서 본 연구는 맵리듀스 특성을 면밀히 분석하고 실시간적 서비스에 적합하도록 모듈 단위로 효율적인 색인 기법 및 검색에 대한 시스템 설계를 제시한다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.509-518
• /
• 2018

Weather is the most influential factor for crop cultivation. Weather information for cultivated areas is necessary for growth and production forecasting of agricultural crops. However, there are limitations in the meteorological observations in cultivated areas because weather equipment is not installed. This study tested methods of predicting the daily mean temperature in onion fields using geostatistical models. Three models were considered: inverse distance weight method, generalized additive model, and Bayesian spatial linear model. Data were collected from the AWS (automatic weather system), ASOS (automated synoptic observing system), and an agricultural weather station between 2013 and 2016. To evaluate the prediction performance, data from AWS and ASOS were used as the modeling data, and data from the agricultural weather station were used as the validation data. It was found that the Bayesian spatial linear regression performed better than other models. Consequently, high-resolution maps of the daily mean temperature of Jeonnam were generated using all observed weather information.

• 대한인간공학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.35-55
• /
• 2009

The purpose of this study was to analyze the somatotypes of women in the early 20's, which were likely to deform due to bad posture in growth period. Accordingly, bodies of women aged 20 to 24, whose growth stopped, were measured directly and indirectly, and factors related to body shapes were extracted, body shapes were categorized based on the data, and the characteristics of each body shape were analyzed. As a result, 10 factors related to body shapes were extracted in the factor analysis, and body shapes were categorized into 6 types. Type 1 was the volume of body that was big and the longest; and the general frame was large. The straight body shape with small back protrusion; the shoulder is relatively thick and the width of the shoulder was normal. Type 2 was the volume of body that was the biggest and the upper body was the longest; the general frame was of average height. The forward body shape with the back flat; the shoulder was very thick, wide, and serious leaning forward. Type 3 was a body that was thin and the shortest. The sway-back body shape with big curvature at the back; the shoulder was thin, narrow, and straight. Type 4 was a body that was short stature, and the general frame was of average build. The forward body shape with the most serious back protrusion; the shoulder was normally thick, narrow, and straight. Type 5 was a group with small body, and the lower body and general frame are long. The sway-back body shape with protrusion at the upper shoulder and the sides leaning backward; the shoulder was thin, wide, and leaning forward. Type 6 was a thin and short body; and the general frame was small. The lean-back body shape with the smallest back protrusion and leaning backward; the shoulder was thin, narrow, and leaning backward. Characteristics of the classified body shapes can be used in producing ready-made clothes, and it is hoped that there will be follow-up studies on clothing pattern design and production based on this result.

• 복식문화연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.663-678
• /
• 2009

The growth of the middle school girls show big difference among the individuals and the development of each area of the body is not uniformed but diverse which could be understood as the period that the problems on the fit of the clothes occur extensively. Therefore, in this study, the somatotype of the middle school girls are intended to be categorized for the highly applicable clothes design. For this, the 3 middle schools in Jeonju were selected for anthropometric measurement of 324 middle schools. The items of measurement are related to the somatotype of middle school girls, clothes design which is consisted of total of 50 items. For the basic data of clothes was judged that the classification of somatotype related to the tops and bottoms would be rational; hence, it is classified into the upper part and lower part of the body to extract the body shape consistent factor. As a result of analyzing the factors, the upper body consistent was extracted as the 4 items: upper body circumference, upper body length, breast growth and arm length. It was displayed as 75.26% explicability. The lower body consistent factors are extracted as lower body height, lower body circumference, hip length, and rear shape with 78.62% explicability. To classify the somatotype of upper body and lower body, each factor score is made into the independent viable for group analysis. As a result, the upper body was classified into the 'upper body with small breast and long' and 'upper body with big breast'. The lower body was categorized as 'lower body with long hip length' and 'standard lower body'.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.600-608
• /
• 2017

최근 인터넷의 급격한 확장에 따른 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 그러나 실제 사용자에게 필요한 정보는 극히 일부분으로 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 따라서 검색어로 검색된 문서에 대한 유사도 평가를 통한 계층적 유사 정보와 검색 우선순위에 대한 정보를 제공할 필요성이 있다. 이를 위해서 검색어를 구성하고 있는 키워드의 동시 발생 빈도를 고려한 검색 문서에 대한 유사도를 기반으로 문서 클러스터를 구성하고 SVM을 적용한 빅 데이터 기반 계층적 유형 분류 모델을 제안한다. 계층적 분류방법과 SVM 분류기의 결합은 문서의 계층이 기하급수적으로 늘어나는 웹 문서의 경우에 높은 성능을 얻을 수 있다. 제안된 모델은 정확하고 신속한 검색을 제공하는 정보검색시스템의 응용 모델로 활용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권8호
• /
• pp.26-36
• /
• 2023

본 연구의 목적은 인구감소가 계속되고 있는 강릉시의 강릉선 KTX 개통 전후의 지료 변화와 관광 빅데이터를 분석하여 지역경제 활성화 방안을 제안하는 것에 있다. 이를 위해 강릉시의 주요 현황과 강릉시 내부 운행기록 데이터(DTG)를 분석하였다. 이후, KTX 강릉선 개통 전후 대중교통 이용객의 이동행태 변화를 비교하였다. 그 결과, 관광객 이용 교통수단 변화, 인구 변화, 자영업종 변화, 강릉시 내 관광객 통행 행태의 변화를 파악할 수 있었다. 특히, 자영업종 변화에서는 KTX 강릉선 개통 이후 일반음식점, 휴게음식점(카페 등), 숙박업소가 증가한 것으로 나타났다. 세 업종 모두 강릉역 인근에 집중하여 증가하고 있으며, 이는 KTX 강릉선 개통 이후 강릉시 중심부에 개통한 강릉역의 영향이라 판단할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.360-375
• /
• 2019

본 연구는 2015년도 5만 여개의 기업거래정보(KED(한국기업정보))를 이용하여, 유통업체와 관련이 있는, 지속적인 거래관계를 가진 기업들의 거래관계 네트워크를 형성하여 유통업체의 생태계를 파악하고자 하였다. 클러스터링의 방법을 사용한 결과, 5개 이상의 기업들로 이루어진 731개의 클러스터로 묶여진다. 이들은 KED 자료에서 파악되는 유통산업 매출의 약 80%룰 차지한다. 클러스터들은 소속된 업체들의 거래가 대부분 내부에서 완결되는 모듈화된 거래 패턴을 가진다. 유통 클러스터들은 그들 매출의 70% 이상을 하나 또는 2, 3개의 업체(주기업)가 차지하고 있다. 이러한 특징은 제조업과 유사하다. 그렇지만 유통 클러스터들은 소속 기업수가 제조업과 비교하여 작은 특징을 지니고 있으며 조립 제조업체들에 비해서는 특정 업체와 클러스터에 매출이 집중된 정도도 약하다. 기업연관분석의 결과를 보면, 30대 유통업체들이 소속된 클러스터내의 중소기업들의 주기업에 대한 매출의존도는 롯데쇼핑, 이마트, 이랜드리테일, 신세계, 현대홈쇼핑 등이 최소 35% 이상의 값을 보인다. 이들 클러스터 내에서의 공정거래정책을 통한 중소기업 육성정책의 여지가 크다는 점을 암시한다. 씨제이홈쇼핑, 현대홈쇼핑, 한무쇼핑 등은 아주 높은 생산유발효과를 가지며, 앞의 두 업체는 동일 클러스터 소속 중소기업들에 특히 높은 생산유발효과를 가지고 있다. 그리고 1-9번 클러스터들은 중소기업의 고용 비중이 높고 중소기업의 고용계수가 매우 높은 10번 기업군과 31번 기업군에서 상품을 조달하는 경우가 많다. 중소기업에 높은 생산 및 고용 유발효과를 가지고 있거나, 10, 31번 기업군에 후방연관효과가 높은 기업들은 중소기업 성장 및 고용 정책에서 중시되어야 할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권6호
• /
• pp.1427-1435
• /
• 2017

최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.