The objective of this study is to examine the relationship between tomato consumption and the risk of metabolicsyndrome (MetS) in Korean middle aged women. Data from the combined 2009-2011 Korean National Health andNutrition Examination Survey (KNHANES) was analyzed. Tomato intake was assessed using the algorithms devel-oped to analyze the demographic data of intakes of different tomato based food commodities such as “tomato, raw”,“tomato, tomato juice”, “tomato, tomato canned”, “tomato sauce”, and “tomato ketchup”. Korean women(n=11,251) were subgrouped according to the number of the MetS risk factor (RF 0, RF 1-2, RF 3). Anthropo-metric parameters, lipid profiles, fasting glucose, and tomato intake were analyzed. Corresponding to the number ofthe MetS RF, there was a decrease in tomato intake (18.90±1.78, 16.67±1.23 and 12.84±1.23; P<0.001). Tomatointake showed a negative correlation with systosolic blood pressure, BMI, waist, and triglyceride. HDL cholesterolalso showed a significant correlation with tomato intake (r=0.023, P<0.05). In summary, the results show a rela-tionship between tomato intake and MetS in Korean middle aged women.

최근 GIS는 특정 소프트웨어를 사용하던 환경에서 오픈소스 환경으로 변화하고 있다. 특히 포털사이트의 지도 API는 인터넷 연결만 가능하다면 누구나 사용할 수 있기 때문에 널리 활용되고 있다. 지도API는 단순히 매쉬업(mash-up)하여 사용하는 사례가 많았으나, 최근 다양한 시각화 기능을 제공하는 방향으로 발전하면서 데이터를 분석할 수 있는 가능성이 제기되고 있다. 본 연구는 구글API를 이용하여 공공데이터를 지리적으로 시각화하는 방법을 모색하고자 한다. 이를 위하여 서울시 1인가구를 주제로 관련 공공데이터를 수집하고 구글의 맵, 차트, 퓨전테이블 API를 이용하여 지리적 시각화를 웹에서 구현하였다. 본 연구는 오픈 API를 활용하여 매쉬업에 그치지 않고 데이터를 지리적으로 시각화하고 탐색적으로 데이터의 의미를 찾아보는 탐색적 데이터 분석이 가능하도록 하였다는 점에서 의의가 있다. 오픈 API와 클라우드 환경을 이용한 데이터의 지리적 시각화는 일반 대중이나 컴퓨터 환경이 좋지 않은 학교 등에서 공공데이터를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다는 점에서 의미를 지닌다.

As Internet has been wildly spreaded and it's technique is advanced, the use of computers has been routinized and almost data are stored in computers. Accordingly, many companies and researchers have tried to find the relations in these tremendous data and the one way is to use clustering algorithm which is used to find out similar data set in the entire data set and to discover the common properties. In early period, clustering algorithm was performed based on a main memory of a computer and PAM(Partitioning Around Medoids) was representative, which can be complemented k-means algorithm defeat. PAM performs clustering by using the medoid of data instead of means. PAM works well in small data set but it is difficult to apply it to large data set. Therefore, CLARA(Clutering LARge Application) shows up to be used in large data set. This algorithm samples data from large data set and applies PAM to the sample data. CLARA has limits caused by the fixed samples in each clustering stage and has a problem that if the good mediod is not sampled then the result of the clustering becomes not good. CLARANS(Clustering Large Application based upon Randomized Search) overcomes these problems by drawing a sample with some randomness. This algorithm executes clustering using k mediod set extracted in the processing of clustering in each stage. The main objective is to compare and analyze the algorithms which are popularly used for the clustering of big data.

제한된 환경인 실험실에서 짧은 시험 시간으로 신속하게 수명을 파악할 수 있는 가 속시험 데이터와 극한 환경시험 데이터는 실험실 데이터로서 정밀한 결과를 제공하지 만, 실제 사용 환경을 잘 반영하지 못한다. 그러나 사용현장데이터인 보증데이터는 보 증기간 동안 보증서비스 센터에 접수된 고장으로부터 얻어진 필드 데이터로 사용자의 실제 사용 환경에 따른 제품 고장을 파악할 수 있으므로 제품의 수명을 추정하기에 더욱 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 보증데이터의 특징을 설명하였으며 보증정책에 따른 분석방법으로 1 차원, 2차원으로 분류하였다. 이에 따른 연구 동향과 적용 현황을 조사하여 보증데이 터를 사용한 필드 신뢰성 분석의 효과적인 활용방안을 논의하고자 한다.

A new near loss-less compression method for 2D game sprite animation image is presented to reduce the amount of the game contents resources. The sprite animation data in 2D mobile game occupies a large part of the resource, and in particular the sprite animation data by using a lossless compression technique can cause a relatively very significant increase of data amount as the higher complexity of the animation. The new near-lossless method, which is an adaptive compression technique by considering the alpha value for transparency and the variance of color values of block, is proposed in order to obtain greater compression efficiency without los of quality. By using experiments, we show that the proposed method compared to the PNG compression technique is good for compression efficiency, and in particular the effect is very high in complex and dynamic 2D sprite animation.

Attempts to hack online game servers and abusing problems in online games have been issues in game industry. Mobile games are famous these days thanks to the widespread of smart devices. Unfortunately, mobile games have very short life cycle. Therefore, analysis of game log data becomes more important to overcome the hacking and abusing problems in online games and extend their life cycles in mobile games. In this paper, we propose a new game log data analysis technique based on the MapReduce methodology. MapReduce is a widely used programming model for analyzing and processing Big data. Instead of processing each analysis query separately, the proposed technique processes multiple analysis queries together in a batch by a single, optimized MapReduce job. As a result, the number of queries processed per unit time increases significantly. Experiment results show that the proposed technique improves the performance significantly compared to a naive method.

This study suggests new approach to identify core technologies through patent analysis. Specially, the approach applied data mining technique and multi-criteria decision making method to the co-classification information of registered patents. First, technological interrelationship matrices of intensity, relatedness, and cross-impact perspectives are constructed with support, lift and confidence values calculated by conducting an association rule mining on the co-classification information of patent data. Second, the analytic network process is applied to the constructed technological interrelationship matrices in order to produce the importance values of technologies from each perspective. Finally, data envelopment analysis is employed to the derived importance values in order to identify priorities of technologies, putting three perspectives together. It is expected that suggested approach could help technology planners to formulate strategy and policy for technological innovation.

This paper proposes an information maximization method to extract useful informations for streaming signals. The information maximization method is to extract signals using stream partitioning function and standard normalization function. The stream partitioning function divides streaming signals into intervals. Signal coefficient and interval coefficient are used at generating a interval by using stream partitioning function. Signal coefficient determines the quantity of data included in a signal interval. Interval coefficient determines the starting point of a signal interval. The standard normalization function determines a signal range by using the probability density function for streaming signals. The information maximization method becomes resistant to outliers and missing values. A normal signal can be extracted effectively for streaming signals by the Information maximization method. The effectiveness of proposed method are also presented by several experimental results.

우리 해군은 함정 제품모델(Naval Ship Product Model, NSPM)을 중심으로 하는 협업 제품개발 환경 구축을 통해 설계 데이터의 재사용성과 M&S의 활용도를 높이고 있다. 그 결과 설계결과의 신뢰성이 높아지고 있으며, 이를 활용한 운영, 건조 시뮬레이션을 통해 소요군의 요구사항이 면밀히 반영되도록 하는 연구도 진행 중에 있다. 이에 따라 설계 데이터의 DB 구축 및 그 품질에 대한 중요성이 부각되고 있으나, 그와 관련된 연구는 초기상태에 머물러 있는 실정이다. 본 연구에서는 저자들의 선행연구 결과인 함정 제품모델의 품질검증 방법론에 기초하여 함정 제품모델을 구성하고 있는 형상요소의 구체적인 품질검증 방안과 이를 자동화하기 위한 연구를 수행하였다. 함정 제품모델 데이터 중 상대적으로 중요하며, 검증과정에 많은 시간이 소요되고 있는 선각모델을 사례연구 대상으로 정의하였으며, 자동차산업에서 사용되고 있는 제품데이터품질(Product Data Quality, PDQ)을 형상검증 기준으로 활용하였다. 최종적으로 선각모델의 형상 품질검증을 위한 기준과 알고리즘을 제안하였으며 이에 기반 한 초기 시스템을 개발하였다.

This study was conducted to develop a Han-sik database as well as to assess the effects of Han-sik on dietary quality among Koreans. The Han-sik database was developed by a focus group composed of food and nutrition specialists considering the results of Han-sik perception surveys conducted in previous studies for frequently consumed dishes. Among the 1,322 dish items identified in the 4th (2007-2009) Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 973 items (73.6%) were classified as Han-sik. Han-sik usage was defined as the percentage of Han-sik items of all individually consumed dish items in the dietary data of 22,113 subjects who participated in a 24-hour diet recall in the 4th (2007-2009) KNHANES. Dietary quality was evaluated based on adherence to the Korean Food Guidance System (KFGS), which was calculated as the percentage of the number of servings consumed in each food group out of recommended servings according to age and sex. Mean usage of Han-sik was 80.1% and was higher in older age groups, rural areas, as well as in households at the lowest income level. Han-sik usage was also higher on weekdays as well as for breakfast. Adherence to the KFGS was significantly higher for grains, meat · fish · egg · beans, vegetables, and fruits (p<0.001) but lower for milk · dairy products and oils · fats · sugars (p<0.001) across the quartiles of Han-sik usage. The results of this study indicate that Han-sik usage is high among Koreans. Further studies are needed to update the Han-sik database as well as investigate the association between health-related factors and Han-sik use.

개인정보보호법에 의하면, ‘개인정보’란 생존 하는 개인에 관한 정보로서 성명∙주민등록번호 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보(해당 정 보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정 보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 경우에는 그 정 보를 포함한다)를 말한다. 해당 정보와 결합 가능한 다른 정보가 모두 동 일인에게 보유되어 있을 필요는 없으므로 개인정 보처리자가 아닌 제3자가 보유한 정보도‘다른 정 보’가 될 수 있다. ‘쉽게 결합하여’, 즉, 해당 정보와 다른 정보의 결합이 용이하다는 의미는 합리적인 수단∙방법에 의해 해당 정보와 다른 정보를 결합할 수 있다는 것 을 의미한다. 결합이 용이한지 여부를 반드시 개인 정보처리자의 기준에서 판단할 필요는 없다. 나아가, 개인정보처리자가‘다른 정보’에 대해 반드시정당한접근권한이있어야하는것도아니다 개인정보처리자가 아닌 제3자가 해당 정보와 다른 정보를 결합하여 정보주체를 알아볼 수 있는 경우 도 있기 때문이다.

건설 산업의 전반적인 생산성 향상을 위하여 시설물의 전 생애주기에 걸쳐 정보의 시스템화가 요구되고 있다. 정보를 시스템화하는 방법의 하나로 3차원 정보모델을 기반으로 정보 관리하는 기술인 BIM(Building Information Modeling)이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 BIM 연구의 초점은 대형 사업장에 맞추어져 있으며 중소규모 사업장을 위한 BIM 연구는 미비한 실정이다. 중소규모 사업장의 경우 대형 사업장보다 정보 손실이 더욱 심각하지만, 투자 자원의 부족으로 인해 BIM을 도입하기에는 힘든 실정이다. 따라서 이 논문에는 과도한 투자 없이 BIM의 효과를 얻을 수 있는 중소규모 사업장 대상 맞춤형 BIM 시스템 개발을 위한 연구를 수행하였다. 이를 Pseudo BIM(이하, 의사BIM)이라 정의하였다. 그리고 의사 BIM의 개념과 구축방법에 따라 PLIB Part 42, 건설정보분류체계 등을 활용하여 의사 BIM의 엔진 구조를 담당하는 데이터 사전 구축 방법을 제시하고 Pilot test를 실시하여 의사 BIM의 유효성을 검증하였다.

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법 론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생 성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측 정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

In order to investigate of technology competitiveness for domestic engineering enterprise, using the quantitative and objective patent. In these result, the technology competitiveness(Patent Activity Index, Patent Family Size Index, Patent Impact Index, Technology strength) of our enterprise is far inferior to another country. So we should try to achieve our superiority in competitive power, we devote ourself to put through technical improvements of our domestic engineering enterprise in many ways.

Due to sudden transition to intellectual society corresponding with fast technology progress, companies and nations need to focus on development and guarantee of intellectual property. The possession of intellectual property has been the important factor of competition power. In this paper we developed the efficient patent search process with big data analysis tool R. This patent search process consists of 5 steps. We result that at first this process obtain the core patent search key words and search the target patents through search formula using the combination of above patent search key words.