With the advent of Web 2.0, the use of RESTful web services is expected to overtake that of the traditional SOAP-based web services. Recently, the growing number of RESTful web services available on the web raises the challenging issue of how to locate the desired web services. However, the existing keyword searching method is insufficient for the bad recall and the bad precision. In this paper, we propose a novel building semantic ontology method which employs both the clustering technique based on association rules and the semantic analysis technique based on patterns. From this method, we can generate ontologies automatically, reduce the burden of semantic annotations, and support more efficient web services search. We ran our experiments on the subset of 168 RESTful web services downloaded from the PregrammableWeb site. The experimental results show that our method achieves up to 35% improvement for recall performance, and up to 18% for precision performance compared to the existing keyword searching method.
The objective of this research is to discover the rule of gameplay related to the task interdependence to analyse the behavior pattern of social gameplay. Previous literatures related to the gameplay were reviewed and game which was suitable for the gameplay of the task interdependence was selected. A party-play includes a team of five people in the experiment during the gameplay with think-aloud method and video/audio data about action protocol and verbal report were collected. The video observation and protocol analysis were conducted to analyse data. The objective coding scheme were developed from consolidated sequence model task analysis. The player's behavior was analysed. The result was revealed that four rules and four modified rules were included into the total eight behavior pattern. A behavior graph integrated with five gameplay was written. The excellent cooperative spot and error and failure place could be identified. The social gameplay behavior graph is expected to be the key practical design guideline on whether the level design and balance design are proper.
In order to establish a sales strategy for convenience store lunches, this study conducted analysis using association rules based on POS data obtained from convenience stores located in four commercial districts. For this purpose, the data used in the analysis were divided into the time zones from 6:00 am to 8:00 pm, 17:00 pm to 19:00 pm, and the convenience stores according to the commercial areas. As a result of the analysis, it was found that products that were sold together with a lunch box were mainly made of products that could be eaten together with lunch such as milk, beverage, and cotton. However, it was confirmed that there were differences in the types and numbers of the products that were sold together with the lunch boxes of the morning time and the afternoon hours for the other products. These results and approaches are expected to contribute to finding and responding to the needs for goods and services that change as well as convenience stores as well as sociocultural changes.
Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. We analyze industrial waste database using data mining technique. We use k-means algorithm for clustering and C5.0 algorithm for decision tree and Apriori algorithm for association rule. We can use these analysis outputs for environmental preservation and environmental improvement.
Korea has studied FTA over 20 years since FTA with Chile. More than 3,000 Articles have been published in journal so far. Thus, this study aims to present the direction that should be taken by Korean FTA study by using Meta-Analysis for FTA study which has been carried on so far. Many researchers publish several articles each year, showing high quotation index and H-index. However, Korean FTA study lacks network with overseas researchers and fusion study with other sciences. 65.4% of Korean FTA study is carried on Independent research and 91.1% of them, in joint research by fewer than 2 persons. Further, the Subject of FTA study is not diverse and too uniform. Out of total studies, 24.3% of them are related to rules of origin and 15.3% of them, to China, showing that theme of study is quite partially concentrated. This is large difference with overseas FTA study. Study on rules of origin is only 1.5% in overseas. Korean FTA study needs to diversify subjects of study and to balance between academic aspect & practical aspect. When it comes to study methodology empirical analysis assumed large portion in both Korea and overseas countries. Empirical analysis assumes 18.3% in Korea and 47.3% in overseas, both of which are quite high. However, qualitative study such as FGI/AHP, in-depth interview, case analysis is quite rare in Korean FTA study. Partial concentration of countries for study subject needs to be rectified also. In Korea, countries for FTA study is China 15.3%, EU 10.0%, USA 6.3%. In overseas, China assumes only 3.7% of study subject. It is required for Korean FTA study to extend study subjects & study area by forming global study network and to extend qualitative study with microscopic study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.7
no.3
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pp.937-943
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2000
Data mining usually deal with undesigned massive data containing many variables for which their characteristics and association rules are unknown, therefore it is actually not easy to interpret the results of analysis. In this paper, it is shown that decision tree can be very useful in interpreting data mining prediction model using two real examples.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.4
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pp.81-87
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2023
In order to create and utilize experiential equipment that can be effectively used in school safety education, this paper uses the Korean Safety Education Association's CPR simulator to utilize the elements of educational games: goals, rules, competition, challenge, fantasy, safety, and fun. When the content that combines game elements with general educational equipment was utilized in school education sites, significant results were obtained on the effectiveness of education with active participation of students.
Purpose - The U.S. Trade Preference Expansion Act (TPEA) of 2015 enables the US Department of Commerce (DOC) to inflate dumping margin when the particular market situation (PMS) exists in the exporter's home market. DOC applied PMS provisions to the steel products from Korea. This paper analyzes whether DOC's calculation by using the regression analysis is consistent with WTO rules. Design/methodology - This paper analyzes the PMS application in law and regression analysis that extends the data period from 10 years to 18 years using the same economic model with DOC, and changes the country group according to the quantities of steelmaking capacity. Findings - Results show that DOC's argument conflating the sales-based with cost-based PMS designed to inflate dumping margins might not be consistent with WTO Antidumping Agreement Article 2.2 and 2.2.1.1 in which costs shall normally be calculated on the basis of records kept by the exporter, providing generally accepted accounting principles and reasonably reflection of the costs and PMS that exists in the Korean steel product markets. Even if it will be consistent, DOC's calculated margin by the regression analysis using a 10-year data is a big gap (5 times) compared with an 18-year data projection and different countries' data through the same methodology, which is a huge gap of regression coefficient. It means that dumping margin would be very wide range from 7.8% to 38.54% and unstable to calculate. Inflating dumping margin by DOC using regression analysis would not only be inconsistent with WTO rules, but also projection result is unreliable. Originality/value - Literature papers have mainly analyzed WTO law itself. This paper however, would be the first attempt to analyze the DOC's new way of dumping margin calculation in both manners of law and an empirical methodology perspective at the same time.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.2
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pp.163-172
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2012
In this study, It is assumed that customers are both usage unit of spare parts and stores of displaying and selling the goods that are installation unit of having the spare parts. The demand pattern through the effective order of spare parts and issue list in installation unit is investigated based on the assumption. Current ASL (Authorized Stockage List) selection of the army has been conducted in the way of using the analysis result of real usage experiences on spare parts used during the Korea War. For this study, ASL selection criteria and procedures based on army regulations and field manuals are specified. Since the traditional method does not presents the association analysis on spare parts used for the current equipment operating and does not have the clear criterion and analysis system about the ASL selection, in order to solve these problems, it was carried out that the association rule is employed for analyzing relationship between the effective order and issue list of the spare parts in point of the spare parts between usage unit and occurring month about purchase spare parts based on the star-schema table. Finally the new ASL selection way using the analysis result is proposed.
Kim, Sangung;Park, Eunsoo;Cho, Hyunjeong;Hong, Sunghie;Sohn, Byungchul;Hong, Jeehwa
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.49
no.1
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pp.81-95
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2021
Purpose: The purpose of this study was to analysis pattern of nonconforming farmers who is one of the factors of unconformity in residual pesticides. Methods: Pattern analysis of nonconforming farmers were analyzed through convergence of safety data and farmer's DB data. Exploratory data analysis and association rule analysis were used for extracting factors related to unconformity. Results: The results of this study are as follows; regarding the exploratory data analysis, it was found that factors of farmers influencing unconformity in residual pesticides by total 9 factors; sampling time, gender, age, cultivation region, farming career, agricultural start form, type of agriculture, cultivation area, classification of agricultural products. Regarding the association rule analysis, non-conformity association rules were found over the past three years. There was a difference in the pattern of nonconforming farmers depending on the cultivation period. Conclusion: Exploratory data analysis and association rule analysis will be useful tools to establish more efficient and economical safety management plan for agricultural products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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