• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.83-90
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• 2010

IT융합과 같이 실세계 시스템과 연동되는 컴퓨팅환경의 발전과 더불어 시스템의 물리적 오류에 대한 분석 및 이를 활용한 예측 시스템의 요구가 점차 증가되고 있다. 이러한 물리적 오류는 자연적 현상 및 기계적 오류들과 밀접하게 연관되어지며 다양한 요소들에 의해 예측이 어렵다. 특히 승강기 시스템은 기기의 복잡성 때문에 다양한 문제를 발생 시키며 이들에 대한 효율적인 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 승강기 시스템에서 이러한 기계적 오류 및 자연적 현상에서 발생 가능한 인자를 수집하고 이들의 분석을 통해 오류 발생을 예측할 수 있도록 데이터마이닝을 적용한 분석 관리 서비스 시스템을 제시하고자한다. 이를 통해 승강기에서 발생되는 오류를 미리 발견하고 경보해 줌으로써 만약의 사태에 대한 초기대응 및 인명구조에 적극적으로 대처할 수 있을 것이다.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.176-181
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• 2011

A role of cost modeler is that of facilitating design process by the systematic application of cost factors so as to maintain sensible and economic relationships between cost, quantity, utility and appearance. These relationships help to achieve the client's requirements within an agreed budget. The purpose of this study is to develop a parametric cost estimating model for the early design stage by using the multi-dimensional system of OLAP (On-line Analytical Processing) based on the case of quantity data related to architectural design features. The parametric cost estimating models have been adopted to support decision making in the early design stage. These models typically use a similar instance or a pattern of historical case. In order to effectively use this type of data model, it is required to set data classification and prediction methods. One of the methods is to find the similar class in line with attribute selection measure in the multi-dimensional data model. Therefore, this research is to analyze the relevance attribute influenced by architectural design features with the subject of case-based quantity data used for the parametric cost estimating model. The relevance attributes can be analyzed by Analytical Characterization. It helps determine what attributes to be included in the OLAP multi-dimension.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.33-43
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• 2012

시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.