• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권2호
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• pp.297-306
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• 2004

It is usual that multivariate data analysis produces related (small number of) artificial variates for data reduction. Among them, refer to MDS(multidimensional scaling), MDPREF(multidimensional preference analysis), CDA(canonical discriminant analysis), CCA(canonical correlation analysis) and FA(factor analysis). Varimax rotation of artificial variables which is originally invented in FA for easy interpretations is applied to diverse multivariate techniques mentioned above. Real data analysisis is performed in order to manifest that rotation improves interpretations of artificial variables.

• 정보관리학회지
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• 제37권3호
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• pp.25-50
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• 2020

2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.

• KSBB Journal
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• 제16권4호
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• pp.381-388
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• 2001

DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1161-1167
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• 2006

Since microarray data structures are various and complicative, the data are generally stored in databases for approaching to and controlling the data effectively. But we have some difficulties to analyze and control the data when the data are stored in the several database management systems. The existing analysis tools for DNA microarray data have many difficult problems by complicated instructions, and dependency on data types and operating system, and high cost, etc. In this paper, we design and implement the web-based analysis tool for obtaining to useful information from DNA microarray data. When we use this tool, we can analyze effectively DNA microarray data without special knowledge and education for data types and analytical methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.592-599
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• 2015

빅 데이터 환경에서 빅데이터를 분석하기 위한 새로운 방법의 필요성이 대두되고 있다. 데이터의 크기, 다양성, 그리고 적재 속도 등의 빅데이터 특성으로 인해 모집단의 추론에서 전체 데이터의 분석이 가능해졌기 때문이다. 그러나 전통적인 통계분석 방법은 모집단으로부터 추출된 확률표본에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 기존의 통계적 접근방법은 빅데이터 분석에 적합하지 않은 경우가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 빅데이터분석을 위한 새로운 접근방법에 대하여 제안하였다. 특히 대표적인 다변량 통계분석 기법인 주성분 분석을 이용하여 효율적인 빅데이터분석을 위한 방법론을 연구하였다. 제안방법의 성능평가를 위하여 통계적 모의실험을 실시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권1호
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• pp.281-289
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• 2001

The continuous growth in the use of the World Wide Web is creating the data with very large scale and different types. Analyzing such data can help to determine the life time value of users, evaluate the effectiveness of web sites, and design marketing strategies and services. In this paper, we propose some analysis methods for web data and present an example of a prototypical web data analysis.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제3권4호
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• pp.195-215
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• 2009

Worst-case execution time (WCET) analysis is critical for hard real-time systems to ensure that different tasks can meet their respective deadlines. While significant progress has been made for WCET analysis of instruction caches, the data cache timing analysis, especially for set-associative data caches, is rather limited. This paper proposes an approach to safely and tightly bounding data cache performance by computing the worst-case stack distance of data cache accesses. Our approach can not only be applied to direct-mapped caches, but also be used for set-associative or even fully-associative caches without increasing the complexity of analysis. Moreover, the proposed approach can statically categorize worst-case data cache misses into cold, conflict, and capacity misses, which can provide useful insights for designers to enhance the worst-case data cache performance. Our evaluation shows that the proposed data cache timing analysis technique can safely and accurately estimate the worst-case data cache performance, and the overestimation as compared to the observed worst-case data cache misses is within 1% on average.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.377-382
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• 2014

모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제30권2호
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• pp.219-230
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• 2001

How do you carry out data analysis\ulcorner There are few texts and little theory. One approach could be to use a pattern language, an idea which has been successful in field as diverse as town planning and software engineering. Patterns for data analysis are defined and discussed, illustrated with examples.

• 한국안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.219-223
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• 2012

For an off-site consequence analysis at nuclear power plant, MELCOR Accident Consequence Code System(MACCS) II code is widely used as a software tool. In this study, the algorithm of web-based off-site consequence analysis program(OSCAP) using the MACCS II code was developed for an Integrated Leak Rate Test (ILRT) interval extension and Level 3 probabilistic safety assessment(PSA), and verification and validation(V&V) of the program was performed. The main input data for the MACCS II code are meteorological, population distribution and source term information. However, it requires lots of time and efforts to generate the main input data for an off-site consequence analysis using the MACCS II code. For example, the meteorological data are collected from each nuclear power site in real time, but the formats of the raw data collected are different from each site. To reduce the efforts and time for risk assessments, the web-based OSCAP has an automatic processing module which converts the format of the raw data collected from each site to the input data format of the MACCS II code. The program also provides an automatic function of converting the latest population data from Statistics Korea, the National Statistical Office, to the population distribution input data format of the MACCS II code. For the source term data, the program includes the release fraction of each source term category resulting from modular accident analysis program(MAAP) code analysis and the core inventory data from ORIGEN. These analysis results of each plant in Korea are stored in a database module of the web-based OSCAP, so the user can select the defaulted source term data of each plant without handling source term input data.