• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.1
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• pp.95-103
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• 2018

In recent years, many people in the manufacturing field have been making efforts to increase efficiency while analyzing manufacturing data generated in the process according to the development of ICT technology. In this study, we propose a data mining based manufacturing process using decision tree algorithm (CHAID) as part of a smart factory. We used 432 sensor data from actual manufacturing plant collected for about 5 months to find out the variables that show a significant difference between the stable process period with low defect rate and the unstable process period with high defect rate. We set the range of the stable value of the variable to determine whether the selected final variable actually has an effect on the defect rate improvement. In addition, we measured the effect of the defect rate improvement by adjusting the process set-point so that the sensor did not deviate from the stable value range in the 14 day process. Through this, we expect to be able to provide empirical guidelines to improve the defect rate by utilizing and analyzing the process sensor data generated in the manufacturing industry.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.4
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• pp.17-23
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• 2019

In this paper, quality control (QC) is applied to each meteorological element of weather data collected from seven IoT sensors such as temperature. In addition, we propose a method for estimating the data regarded as error by means of machine learning. The collected meteorological data was linearly interpolated based on the basic QC results, and then machine learning-based QC was performed. Support vector regression, decision table, and multilayer perceptron were used as machine learning techniques. We confirmed that the mean absolute error (MAE) of the machine learning models through the basic QC is 21% lower than that of models without basic QC. In addition, when the support vector regression model was compared with other machine learning methods, it was found that the MAE is 24% lower than that of the multilayer neural network and 58% lower than that of the decision table on average.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.58 no.3
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• pp.346-355
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• 2020

This study proposed a new optimization-based decision model for an enterprise resource planning and production scheduling of a pharmaceutical intermediates manufacturing plant. To do this work, we first define the inflow and outflow information as well as the model structure, and develop an optimization model to minimize the production time (i.e., makespan) using a mixed integer linear programing (MILP). The unique feature of the proposed model is that the optimal process scheduling is established based on real-time resource logistics information using a radio frequency identification (RFID) technology, thereby theoretically requiring no material inventories. essential information for process operation, such as the required amount of raw materials and estimated arrival timing to manufacturing plant, is used as logistics constraints in the optimization model to yield the optimal manufacturing scheduling to satisfy final production demands. We illustrated the capability of the proposed decision model by applying the optimization model to two scheduling problems in a real pharmaceutical intermediates manufacturing process. As a result, the optimal production schedule and raw materials order timing were identified to minimize the makespan while satisfying all the product demands.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.188-188
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• 2012

기존 농업용저수지는 농업용수 공급이라는 단일한 목적으로 비교적 간단하게 운영되어왔다. 그러나 둑높이기사업 후 기존 농업용수를 공급함과 동시에 하천유지용수를 연중 공급해야 하기 때문에 경험적 물관리로는 갈수기간 동안의 물관리 및 홍수기 동안의 저수율 조정 문제를 해결할 수 없다. 따라서 기왕의 경험적 용수공급에서 탈피하고 가이드라인에 의한 공급이 이루어져야 용수목적별 공급이 원활하게 이루어질 수 있으며, 이를 위해서는 물수지 분석 등 기술적으로 분석해야하는 과정을 종합하여 관리자가 쉽게 운영할 수 있도록 의사지원체계가 구축되어야 한다. 본 연구는 둑높임저수지 운영데이터를 구축하고 저수지 운영곡선을 프로그램화 하여 현장 계측데이터를 연계한 물관리 의사지원 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 지리정보시스템을 기반으로 작성되었으며, 운영물수지 프로그램이 모듈로 구축되어 농업용수와 하천유지용수 등 용수목적별로 월별 공급량을 계획하여 운영자 및 유관기관에게 제공하는데 있다. 기존 설계용량산정 프로그램을 기반으로 운영에 필요한 운영 물수지분석 모델을 개발하였으며, 이를 기반으로 둑높임저수지의 일부 사업지구에 대한 운영곡선을 프로그램화 하였다. 시스템 개발은 분석에 필요한 정보를 DB화하고, 이를 활용한 운영물수지분석, 운영곡선 모의 등을 수행할 수 있도록 구축되었다. 물관리 센터-현장을 연계하여 운영할 수 있는 의사지원 모듈 즉, 센터에서 운영기준과 운영계획량을 수립(모의)하고, 이에 따라 조견표, 개도율로 현장을 운영할 수 있도록 단순화하였다. 추가적으로 스마트 단말기를 통해 홍수기 업무지원이 가능토록 기능을 구현하였다. 본 시스템은 가이드라인에 의한 농업용저수지 운영관리라는 관점에서 유일한 시스템으로 유역별 환경변화 인자와 현장운영 경험치를 적용한 첫 번째 사례이다. 또한 관행적 물관리에서 탈피하여 과학적 수자원 관리로 국가 물관리 정책수립에 필요한 의사결정지원에 활용될 예정이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.12
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• pp.158-168
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• 2017

As the big data technologies advance, there is an increasing interest in systematic methodologies for data-based policy determination especially in the public health area. This study proposes a method to develop an issue detection model through the collaboration with domain experts in order to intelligently detect major socio-national issues on infectious diseases based on data. At first, the factors influencing the 'domestic inflow of foreign infectious diseases' are determined and variables representing the factors are set. Thereafter, by using system dynamics methods, the causal analysis is made to find causal map indicating main influential factors. In this process, an empirical modeling is conducted through collaboration between data analysts and experts in the infectious disease domain. The proposed issue detection approach based on domain knowledges will make it possible to make a decision on policies more efficiently if the detection system is capable of continuos monitoring of the related issues.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.831-834
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• 2001

네트워크가 보편화되면서 사이버 공간을 이용한 테러가 전 세게적으로 발생하고 있다. IP Fragmentation은 이 기종 네트워크 환경에서 IP 패킷의 효율적인 전송을 보장해주고 있지만, 몇 가지 보안 문제점을 가지고 있다. 불법 침입자는 이러한 IP Fragmentation 취약점을 이용해 IP Spoofing, Ping of Death, ICMP 공격과 같은 공격 기술을 이용하여 시스템에 불법적으로 침입하거나 시스템의 정상적인 동작을 방해한다. 최근에는 IP Fragmentation을 이용한 서비스 거부공격 외에도 이를 이용하여 패킷 필터링 장비나 네트워크 기반의 침입탐지시스템을 우회한 수 있는 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 패킷 재조합 기능을 제공하고 있지 않은 일부 라우터나 침입차단시스템 그리고 네트워크 기반의 침입탐지시스템들에서 불법 사용자가 패킷을 다수의 데이터그램으로 분할하여 공격한 경우 이를 탐지하거나 차단하지 못하는 경우에 대비하여 실시간 접근 로그 파일을 생성하고, 시스템 관리자가 의사결정을 할 수 있도록 함과 동시에 시스템 스스로 대처한 수 있는 시스템을 구현하여 타당성을 검증하고 그에 따른 기대효과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.12-14
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• 2000

최근 들어 컴퓨터그래픽, 가상현실, 3차원 위상기하학, 그리고 3차원 공간 데이터 저장 관리 기술 등의 발달로 3차원 지리정보시스템 또는 가상 지리정보시스템의 구현가능성에 대한 활발한 연구가 세계적으로 진행 중이다. 특히 인터넷의 쉽고 광범위한 접근 용이성을 이용하여 인터넷 환경에서 운용되는 가상 지리정보시스템의 개발에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 인터넷 기반 가상 지리정보시스템의 설계와 구현을 개발 사례를 중심으로 간단히 언급한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 인터넷 환경 하에서 3차원 지형 및 시설물 등의 대용량 3차원 공간정보를 빠르고 효율적으로 저장, 관리, 편집 분석, 가시화 할 수 있는 장점이 있으므로 일반인 및 전문가들에게 고급의 의사결정 수단을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.431-434
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• 2012

본 논문에서는 소셜 빅데이터에 대한 심층적 언어분석을 통해 이슈를 탐지하고 모니터링하는 소셜위즈덤 시스템을 소개한다. 소셜위즈덤은 키워드의 단순 빈도 정보 외에도 이슈의 신규성, 중요성, 파급력, 관심도, 신뢰도 등을 수치화한 이슈성지수에 기반한 이슈성 측정이 가능하여 정확한 이슈탐지가 가능하다. 또한, 추가적인 정보로 단순 긍부정 분석이 아닌 17 개의 세부감성을 분석해서 제공하고 긍부정에 대한 호불호의 원인분석 정보도 제공하므로, 소셜미디어 분석에 기반한 깊은 인사이트를 제공하여 사용자의 의사결정에 많은 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.307-314
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• 2000

정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과점이라고 될 수 있다. 본 논문에서는 대우정보시스템(주)서 개발된 사용자지향 데이터 마이닝 도구인 XM-Tool/Miner의 개발을 대상으로 하고 있다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사 결정 및 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.171-177
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• 2012

Various phenomenon can be expressed numerically and collected as a data due to rapid development of the computer. In particular large set of data is collected in various fields. We can obtain the information for final decision based on analysis and interpretation of the data. The issue is the management of the data as well as the importance of the data. So a system which stores the data in server and prints out the data to web browser is demanded. We uploaded the file of Excel form to server database and developed a web based program which can show the uploaded data through web based database. We used the Oracle DB for uploading and web programming language such as html, JAVA, JSP for querying the data. Finally, we developed a program for web based clinical data management system construction.