PURPOSES : Traffic volume, an important basic data in the field of road traffic, is collected from traffic survey equipment installed at certain locations, which sometimes results in missing traffic volume data and abnormal detection. Therefore, this study presents various missing correction techniques using traffic characteristic analysis to obtain accurate traffic volume statistics. METHODS : The fundamental premise behind the development of a traffic volume correction and prediction model is to set the corrected data as the reference value, and the traffic volume correction and prediction process for the outliers and missing values in the raw data were performed based on the set values. RESULTS : The simulation results confirmed that the algorithm combining seasonal composition, quantile AD, and aggregation techniques showed a detection performance of more than 91% compared with actual values. CONCLUSIONS : Raw data collected due to difficulties faced by traffic survey equipment will result in missing traffic volume data and abnormal detection. If these abnormal data are used without appropriate corrections, it is difficult to accurately predict traffic demand. Therefore, it is necessary to improve the accuracy of demand prediction through characteristic analysis and the correction of missing data or outliers in the traffic data.

Game development costs a lot of money. Thus, in terms of cost-saving, game companies produce prototypes and undergo several tests and modifications during the development period. In this paper, we proposed a brainwave signal analysis system and linked it with the game to measure the player's emotion through brainwave analysis experiment and tried to solve these problems. The brainwave signal analysis system proposed in this paper is capable of various applications according to various development situations, such as the progress of the game, events, etc. in obtaining simple figures over time by linking games, and collecting the tester's responses according to development intentions, so there will have to be continuous additional research.

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.

본 연구는 지하철 입구 공공공간에서 피험자의 선택적 주의집중 분석을 위한 공간요소별 주시데이터 추출이다. 주시데이터의 추출방법 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 눈을 통해 획득되는 시각정보의 특성을 분석하는 과정에 중심와의 반경을 이용하여 주시범위를 설정하는 방식은 기존의 시지각 이론을 근간에 두면서 선택적 주의집중에 해 당하는 주시데이터의 추출 결과를 객관화시킬 수 있는 방법을 정리했다. 둘째, 주시데이터 추출방법으로 기존에는 격자에 의한 빈도 분석이 주를 이루었는데 세부적 특성으로 공간정보를 분석함에 한계를 가지고 있었다. 이에 비해 선택적 주의집중 정도를 알 수 있는 주시데이터 추출방법은 공간에서 특정 요소에 시선이 얼마만큼 집중되는지를 분석해 낼 수 있었다. 선택적 주의집중을 통해 공간사용자의 주시특성을 분석하게 되면, 요소 맞춤형 주시데이터 추출이 가능하고, 이를 공간디자인이나 사인 배치에 활용하고 성과를 검증하는 것도 가능하다. 셋째, 공간요소에 대 한 시간범위별 분석을 통해 특정 공간 요소를 주시한 데이터 특성을 시계열적으로 추적하여 정리하는 것이 가능했는 데, 본 연구에서 대상으로 삼은 ｢해당 공간범위｣의 결과를 보면, 남녀 모두 2분을 지난 시점에서 주의집중 정도가 급격히 떨어진 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 주시 우위빈도를 통해 선택적 주의집중이 일어난 구역을 시간범위별로 분석하였는데, 성별에 따라 남자는 Ⅰ시간범위(52.4 %), 여자는 Ⅳ시간범위(24.0 %)에서 강한 주시가 이루어진 특 성이 있어, 성별 차이가 나타난 것을 확인할 수 있었다. 즉, 성별에 따라 선택적 주의집중이 일어나는 시간범위가 서로 다르다는 것에서부터 성별 차이를 향후 피험자 특성으로 설정하여 실험하고 분석하는 것이 필요하다.

Recently, transaction data is accumulated everywhere such as bank and IT company. Association analysis methods are usually applied to analyze transaction data, but the methods have several problems. For example, these methods only consider one-way relations among items and cannot reflect domain knowledge to analysis process. In order to overcome defect of association analysis methods, we suggest a transaction data analysis method based on probabilistic graphical model (PGM) in this study. The method we suggest has several advantages as compared with association analysis methods. For example, this method has a high flexibility, so it can give a solution to various probability problems regarding the transaction data and can consider various relationships among items.

The purpose of the warranty data analysis can be classified into two categories. Two goals is a failure cause analysis and life prediction analysis. In this paper first, we applied multivariate analysis method that can be estimated in consideration of various factors on the failure cause warranty data. In particular, we apply the Tree model and Cox model. The advantage of the Tree is easy to interpret this result as compared to other models. In addition Cox model can quantitatively express the risk. Second, this paper proposed a multivariate life prediction model (AFT) considering a variety of factors. By applying the actual warranty data confirmed the usability.

보증데이터의 분석 목적은 크게 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째 현상파악이다. 현 상파악은 각 부품별 보증클레임데이터를 이용하여 각부품의 현수준을 분석하는 방법 으로 단변량 분석방법이다. 즉 부품의 현 수명(신뢰도)를 분석할 수 있는 생명표법, 카 랜마이어 방법이 대표적이라고 할 수 있다. 둘째, 고장원인분석이다. 부품의 고장에 다 양한 인자가 영향을 줄 것이다. 생산부터 고객의 사용조건까지 다양할 것이다. 이처럼 단순히 사용시간을 가지고 분석하는 것이 아닌 다양한 원인변수를 통해서 원인을 파 악하는 다변량 방법이다. 셋째, 단변량이 아닌 다변량 수명예측방법으로 그 모형의 구 조에 따라 비례적 위험함수 모형 (proportional hazards)의 가정을 적용하는 COX 모형 과 가속화 시간 (accelerated failure time)을 적용하는 AFT 모형으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 예측에 적합한 AFT모형을 통해서 생존 시간 자체에 대한 설명변수 의 효과를 모형화하고 각 부품의 수명을 예측하고자 한다. 이 방법을 제시하는 이유는 COX모형의 경우 준 모수적 방법으로 위험함수의 모수적 유형을 지정하지 않아도 된 다는 장점을 가지고 있지만, 위험 함수 보다는 설명변수의 효과를 추정에 그 주 목적 이 있기 때문에 모형의 결과를 수명예측에 사용하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다양한 인자를 고려하여 부품의 수명 및 수명에 대한 설명변수의 효 과를 모형화 하여 보증데이터를 분석하는 AFT 모형을 제시 하였고 실제 보증데이터 를 통해서 AFT 모형의 활용성을 확인하였다.

보증데이터의 분석방법은 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 첫째, 현상파악이다. 현상 파악은 각 부품별 보증클레임데이터를 이용하여 각부품의 현 수준을 분석하는 방법으 로 단변량 분석방법이다. 즉 부품의 현 수명(신뢰도)를 분석할 수 있는 생명표법, 카랜 마이어 방법이 대표적이라고 할 수 있다. 둘째, 고장원인분석이다. 부품의 고장에 다양 한 인자가 영향을 줄 것이다. 생산부터 고객의 사용조건까지 다양할 것이다. 이처럼 단순히 사용시간을 가지고 분석하는 것이 아닌 다양한 원인변수를 통해서 원인을 파 악하는 다변량 방법이다. 본 연구에서는 다변량 방법 중 Tree기법과 Cox모형을 적용 하고자 한다. 두 방법을 제시하는 이유는 이 두 방법의 서로의 장단점을 보완하여 최 적을 결과를 얻기 위함이다. Tree의 장점은 결과 해석이 다른 모형에 비해 쉽다. 단점 은 유의한 변수가 무엇인지는 알 수 있으나 정량적으로 표현하기 어렵다. 반면에 COX 모형의 경우는 위험도를 정량적으로 표현할 수 있다. 즉 다양한 인자의 기여도를 비교 적 쉽게 찾을 수 있다. 보증데이터는 다양한 정보와 고장에 대한 정보를 가지고 있으 며 이를 바탕으로 원인분석이 가능하다. 본 논문에서는 다양한 인자를 고려하여 고장원인을 추정할 수 있는 다변량 분석방 법을 보증데이터에 적용해 보았고, 실제 유의함을 확인하였다. 특히 Tree 모형 및 Cox 모형를 통해서 서로의 장단점을 보완하였고, 더욱 정확한 원인을 찾을 수 있었다.

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.

디지털 기술의 발달로 세계가 정보 및 지식이 주도하는 사회로 급변하고, 지식 재산권의 발전이 급속하게 진행되면서, 각 기업 및 국가들은 그들의 경쟁력을 키우기 위해 지식재산권에 대한 중요성을 강조하고 있다. 이와 같이 지식재산권의 중요성이 강조되는 현실에서 지식재산권의 확보는 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빠른 시간 안에 사용자가 목적으로 하고 있는 특허검색 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 검색어 추출에 관한 연구를 진행하였다. 이를 위해 다섯 단계의 특허 검색 프로세스를 제안하였고 프로그램으로 구현하여 검색목적에 맞는 특허의 검색에 필요한 시간을 대폭 단축시키면서 목표로 하는 특허 검색을 효율적으로 할 수 있었다.

The issue is all about the study of warranty data collection and the analysis method to get a reasonable information of the products and improve reliability. In this paper, we consider the classification of warranty data analyses into a parametric and non-parametric analysis and method to get a reasonable information of the products. Also, it is considered the research trend by grouping the relationship among the studies. This study would be used to find the effective application and the condition of warranty data analysis.

최근 들어 시스템이나 부품에 대한 고객의 요구조건이 다양해지고 제품책임과 품질보증 등의 사회적 요구가 점차 엄격해지고 있다. 이에 기업에서는 위험을 줄이고 제품의 합리적인 정보를 얻기 위해 제품 관련 보증데이터 수집 시스템을 구축하고 분석과예측을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 데이터 수집체계 구축에 많은 시간이 소요되고 데이터 유형에 따른 분석 방법에 익숙하지 못하여 데이터를 수집하고 분석하는 대에 어려움이 되고 있다. 본 연구에서는 보증데이터의 분석방법에 대한 연구 동향과 적용 현황을 조사하고, 보증데이터를 통한 효과적 분석방법과 활용방안을 모색 하고자 한다.

Today many successful star marketing cases constantly represented in many companies, so star marketing has become significant. Although star marketing brings a lot of business opportunities for companies, the results are not always positive effects. The purpose of this study is to provide a mechanism to select an advertising model casting for star marketing. This study uses the combined customer data analysis and AHP approach to choose a adequate an advertising model such as internet search engine, news searched words, customer survey, etc. And then AHP technique is applied to the five chosen candidates based on their salary, awareness, issues, continuous possibility and connection to product's concept. As a result, the proposed method will guide a good casting method to select an suitable advertising model and improve the effects of star marketing. how it improves the effect of star marketing.

Today many successful star marketing cases constantly represented in many companies, so star marketing has become significant. Although star marketing brings a lot of business opportunities for companies, the results are not always positive effects. The purpose of this study is to provide a mechanism to select an advertising model casting for star marketing. This study uses the combined customer data analysis and AHP approach to choose a adequate an advertising model such as internet search engine, news searched words, customer survey, etc. And then AHP technique is applied to the five chosen candidates based on their salary, awareness, issues, continuous possibility and connection to product's concept. As a result, the proposed method will guide a good casting method to select an suitable advertising model and improve the effects of star marketing. how it improves the effect of star marketing.

This paper deals with Activity Analysis Method that is important procedure in Activity Based Costing System Implementation. There are many existing Activity Analysis Method, for example Interview, Questionnaire, Specialist Discussion and Work Measurement. Activity Analysis Data gained through this method has high reliability but this method bring about high cost. In case that certain company needs a strategic costing system, Activity Analysis Method which has high reliability will be need. But, if companies want the costing system as a internal decision making tool only, they need to design the ABC system fast and cheaply. This paper explains that Activity Analysis using existing finn material is good alternatives. So, this paper show the feasibility of Activity Analysis using existing firm material with comparing between job description, job specification information and Activity Analysis information.

국내 2개 선박회사로부터 입수한 1978년부터 1986년까지의 중요 기관고장에 관한 자료를 주성분분석법에 의하여 분석한 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 분석결과는 각성분의 인자부하량 크기에 따라 전기.자동제어기기, 보기류, 배관계, 과급기.냉동기류, 주기관계의 5그룹으로 나눌 수 있다. 2. 기기의 고장현상을 발열.소손, 고장원인은 부식.마모 및 오조작, 그리고 기기이상검출의 수단은 누설.혼탁 등이 매우 높은 비중을 차지하고 있다. 3. 주기관의 고장원인은 연료.윤활유 불량이 가장 큰 비중을 차지하며 주로 진동.이음에 의하여 이상을 검출하는 경우가 많다. 4. 전기.자동제어기기 고장은 피해도 비교적 적으며 기계계의 고장 피해는 큰 편이다. 5. 주기관 등은 기기이상의 확실한 사실에 의하여 이상이 검지되는 경향이 매우 강하며 보기류, 과급기.냉동기.에어콘 등은 운전원의 감각적 판단에 의하여 이상이 검지되는 경향이 강하다.

In recent years, safety recalls have occurred frequently in the biopharmaceutical industry, which affects the health of consumers. This article attempts to use the fsQCA method to draw a conclusion through the study of ESG and its quantification system, as well as the study of data samples related to MES and GMP processes, that is, MES-DPT has a positive impact on process safety management, and GMP-DPT has a positive impact on process safety. Management has a positive and positive impact, and ESG-DPT has a positive and positive impact on process safety management. Finally, this article puts forward suggestions for improving ESG-DPT, MES-DPT, GMP-DPT and the biomedical ESG-DPT model. Future research hopes to further study ESG -DPT model and ESG biomedical industry indicators.