Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권5호
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pp.27-37
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2022
This study intends to link agricultural machine history data with related organizations or collect them through IoT sensors, receive input from agricultural machine users and managers, and analyze them through AI algorithms. Through this, the goal is to track and manage the history data throughout all stages of production, purchase, operation, and disposal of agricultural machinery. First, LSTM (Long Short-Term Memory) is used to estimate oil consumption and recommend maintenance from historical data of agricultural machines such as tractors and combines, and C-LSTM (Convolution Long Short-Term Memory) is used to diagnose and determine failures. Memory) to build a deep learning algorithm. Second, in order to collect historical data of agricultural machinery, IoT sensors including GPS module, gyro sensor, acceleration sensor, and temperature and humidity sensor are attached to agricultural machinery to automatically collect data. Third, event-type data such as agricultural machine production, purchase, and disposal are automatically collected from related organizations to design an interface that can integrate the entire life cycle history data and collect data through this.
MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
최근 환경 오염 및 자원 고갈 등의 이유로 대체에너지원은 미래의 에너지원으로 중요한 역할을 하고 있다. 국외에서는 대체에너지원에 관련된 정보 시스템의 개발 및 보급이 활발히 추진되고 있다. 그러나 국내에서는 대체에너지원 데이터의 효율적인 이력 관리 및 웹을 통한 검색 서비스가 제공되지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 대체에너지원 데이터의 방대한 이력 정보를 체계적으로 저장 및 관리하기 위한 대체에너지원 이력 데이터 관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 외부 관측 시스템으로부터 대체에너지원 데이터를 수집하여 이력 데이터베이스에 저장한다. 저장된 정보는 이력 질의 처리를 통해 검색되고 테이블, 그래프, 챠트, 등고선 등의 다양한 형태로 인터넷을 통해 제공된다. 특히, 제안 시스템은 실시간으로 이력 데이터를 관리하므로 사용자는 웹 인터페이스를 통해 항상 최신의 정보를 제공받을 수 있는 특징을 갖는다.
Recently, local studies looking at the 'local(region) as a whole' are gradually increasing. The study of local architectural history is important in that it provides specific information that encompasses the local and the entire and clues to three-dimensionalize the time and space in the local. To infer the 'presentness' of each era, reliable data in various fields are needed. Recently, as many databases (DB) and archives, from the 'National Archives of Korea' to other local archives, have been established and publicized, research resources in the local are growing rapidly in quantity and quality. Nevertheless, it is difficult to comprehensively check the data necessary to study the local architectural history(local architectural history research resources). Against this background, this study confirmed the trend of changes in the archive construction environment and the status and problems of local architectural history research resources in places that currently disclose local history research resources among generalized web-archives. Next, the relationship between the actual research on local architectural history was confirmed through the analysis of existing studies and the data used for Jeju. As a result, local studies, local archives, and local architectural history research agree with recent changes in local research trends, and the degree of archival construction has reached the same level as the available research resources except core data in local architectural history research. However, there is a problem that the density of information that can be used is low because the local architectural history research resources that can be obtained are fragmented because there are no archives and construction entities specialized in local architecture. As each archive has entered the stabilization and upgrading stage, the construction of new archives needs to be reconsidered, but it is time to find a detailed way to link related information quickly and accurately, such as private records, to reduce the gap in information needed in terms of research on local architecture and architecture history.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.375-384
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2007
As teachings that use the ICT are more popular, many studies on the dynamic geometry environment(DGE) are under way. An important factor emphasized in the studies is to practical use learning activities of learners. In this study, we first define the learning history data in DGE. Second we develop a prototype of the DGE that is able to collect and analyze the learning history data automatically. The environment enables not only to grasp leaning history but also to create and manage new learning objects.
For CAD data users, few things are as frustrating as receiving CAD data that is unusable due to poor data quality. Users waste time trying to get better data, fixing the data, or even rebuilding the data from scratch from paper drawings or other sources. Most related works and commercial tools handle the boundary representation (B-Rep) shape of CAD models. However, we propose a design history?based approach for healing CAD model errors. Because the design history, which covers the features, the history tree, the parameterization data and constraints, reflects the design intent, CAD model errors can be healed by an interdependency analysis of the feature commands or of the parametric data of each feature command, and by the reconstruction of these feature commands through the rule-based reasoning of an expert system. Unlike other B Rep correction methods, our method automatically heals parametric feature models without translating them to a B-Rep shape, and it also preserves engineering information.
This study was done to provide basic data on prevention of breast cancer by identifying and analyzing risk factors for breast cancer in Korean women. The data were collected from three hospitals. The data from Jan. 1995 to Dec. 1997 was based on the patient recordings and personal contacts if possible. Data from 1998 to 1999 was collected from 280 inpatients and outpatients diagnosed as breast cancer. From this data, information about the risk factors of breast cancer could be acquired. The factors are scaled according to the degree of risk. Menstrual history, obstetrical history, family history. lactation period, life style were given 5 point, and body mass index was given 4 point. Using one-way ANOVA. the most important risk factors were identified and analyzed by multiple regression. The conclusion of this study are as follows : General factors which would show an effect on the results of the multiple regression included risk factors such as menstrual history, obstetrical history, lactation period, family history, and life style factors including mortal state, monthly income, educational level, job and age. Family history(R=0.481) was found to be the highest risk factor(23.1%) affecting breast cancer risk. The next factors were dying hair(R=0.603), drinking(R=0.846), body mass index(R=0.885), smoking(R=0.916), age of menopause(R=0.937), pregnancy age of first full-term(R=0.957), eating vegetable(R=0.980) and the number of full term pregnancies in that order. The sum total(R=0.986) of all the above factors accounted for 97.3% of the risk of breast cancer for Korean women. In conclusion, it was found that family history and dyeing hair were the highest risk factors for breast cancer. It is recommended that those with a family history of breast cancer should have regular breast examinations, and those who often dye their hair should reconsider this practice.
In wireless network, we propose a predictive location update scheme which considers mobile user's(MU's) mobility patterns. MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
The purpose of this paper is to suggest new direction to the historical research society of Korean architecture by epistemological discussion. Korean architectural history at present, without question of history for what, for whom, and how, is regarded as 'history for the past' only 'to describe past' or 'to collect correct data' However, history is beyond that; history ought to suggest a direction of present and near future. Moreover, architecture is not pure but applied knowledge, that is, focused to 'how to build'. Therefore, past historical knowledge by research should influence to present design. In order to do that, history of mere data collection should change direction to the history of meaning by interpretation, and then, of finding design principle. The principle used in architectural community becomes theory in scientific research community, and finally is unified to 'theory of practice'. Creative history should be substituted for retrospective history reusing historical reservoir, at the specific situation of Korea; tradition has been discontinued drastically and Western method imported to the point of being culturally-colonized. Some expmples of altanative history are suggested at the end of this paper as conclusion.
이 연구의 목적은 고등학생들의 2015 개정 과학과 교육과정 진로선택 교과목인 '과학사' 과목과 과학과 역사의 관계에 대한 인식을 탐색하는 것이다. 또한 이 연구는 실제 과학사 수업을 경험하기 이전과 이후의 이 인식의 변화를 계열별로 비교하였다. 이를 위하여 고등학생 265명이 그린 과학사와 과학, 역사와의 관계를 표현한 벤다이어그램 도형 자료를 수집하고, 이에 대한 설명 텍스트를 수집하였다. 수집된 자료들은 귀납적으로 범주화하여 최종적으로 범주화하였다. 벤다이어그램 자료를 분석한 결과 '과학과 역사의 만남으로서의 과학사', '독립영역으로서의 과학사', '역사의 일부로서의 과학사', '과학의 일부로서의 과학사', '모두를 아우르는 과학사'의 5가지의 다양한 관계범주 유형을 발견할 수 있었다. 또한 각 유형들마다 다양한 세부유형들이 존재함을 확인할 수 있었다. 또한 과학사 수업 경험 이전에는 많은 학생들이 과학사를 과학 과목과 역사 과목의 교집합으로 여기는 경향을 보였다. 그러나 과목 경험 후에는 인문계 학생들과 자연계 학생들의 관계인식변화는 서로 달라졌다. 인문계 학생들의 경우에는 과학사 과목이 역사과목의 일종이라고 여기는 인식이 더 증가했고, 자연계 학생들의 경우는 과학의 일종이라고 여기는 인식이 더 증가했다. 이와 같은 연구 결과를 토대로 과학사 교육이 기존에 자신이 속한 계열 내에서 익숙하게 배우는 기존의 교과들과는 다른 새로운 관점을 경험할 수 있는 과학사 교수-학습이 실현되어야 할 것임을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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