Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.1
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pp.43-50
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2010
In this study, we propose a new order selection method for clinical pathway development in acute appendectomy. This method is based on the lift concept which is popular in association rule discovery and, starting from the orders with more frequencies, sequentially removes the negatively associated orders which have lift values somewhat less than one. The orders in acute appendectomy we consider in this study are test and medical treatment items respectively, and since there are different order patterns before, during, and after operation, three different order selections are made for each. The selection results are somewhat different from those selected only by the order of more frequencies. Specifically, the selection results of two methods are different in 1 or 2 orders for medical treatment items and in maximum 5 orders for test items, respectively.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.51
no.1
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pp.349-372
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2020
Regardless of East and West, public libraries provide various services to their communities based on collections. The decisive reason for local residents to visit public libraries is to access and borro w collections. An important condition maintenance to support these activities and services is the library circulation(usage) rules. Therefore, this study compared and analyzed the library membership, maximum loan items, loan period, loan reserve and renewal, overdue fines, disposal of lost and damaged items, loan of non-book materials, loan regulations for the disabled. And after checking the relative deviations in connection with the library cases of major developed countries, this study proposed the improvement of circulation rules. In order to minimize public complaints about circulation services and to relieve the burden of practitioners such as personnel disadvantage due to administrative audit for non-recoverable ite ms, public libraries must faithfully rearrange the circulation rules and regulations.
In electronic commerce, it is important for users to recommend the proper item among large item sets with saving time and effort. Therefore, if the recommendation system can be recommended the suitable item, we will gain a good satisfaction to the user. In this paper, we proposed the associative relation clustering split method in the collaborative filtering in order to perform the accuracy and the scalability. We produce the lift between associative items using the ratings data. and then split the node group that consists of the item to improve an efficiency of the associative relation cluster. This method differs the association about the items of groups. If the association of groups is filled, the reminding items combine. To estimate the performance, the suggested method is compared with the K-means and EM in the MovieLens data set.
Recommender systems based on association rule mining significantly contribute to seller's sales by reducing consumers' time to search for products that they want. Recommendations based on the frequency of transactions such as orders can effectively screen out the products that are statistically marketable among multiple products. A product with a high possibility of sales, however, can be omitted from the recommendation if it records insufficient number of transactions at the beginning of the sale. Products missing from the associated recommendations may lose the chance of exposure to consumers, which leads to a decline in the number of transactions. In turn, diminished transactions may create a vicious circle of lost opportunity to be recommended. Thus, initial sales are likely to remain stagnant for a certain period of time. Products that are susceptible to fashion or seasonality, such as clothing, may be greatly affected. This study was aimed at expanding association rules to include into the list of recommendations those products whose initial trading frequency of transactions is low despite the possibility of high sales. The particular purpose is to predict the strength of the direct connection of two unconnected items through the properties of the paths located between them. An association between two items revealed in transactions can be interpreted as the interaction between them, which can be expressed as a link in a social network whose nodes are items. The first step calculates the centralities of the nodes in the middle of the paths that indirectly connect the two nodes without direct connection. The next step identifies the number of the paths and the shortest among them. These extracts are used as independent variables in the regression analysis to predict future connection strength between the nodes. The strength of the connection between the two nodes of the model, which is defined by the number of nodes between the two nodes, is measured after a certain period of time. The regression analysis results confirm that the number of paths between the two products, the distance of the shortest path, and the number of neighboring items connected to the products are significantly related to their potential strength. This study used actual order transaction data collected for three months from February to April in 2016 from an online commerce company. To reduce the complexity of analytics as the scale of the network grows, the analysis was performed only on miscellaneous goods. Two consecutively purchased items were chosen from each customer's transactions to obtain a pair of antecedent and consequent, which secures a link needed for constituting a social network. The direction of the link was determined in the order in which the goods were purchased. Except for the last ten days of the data collection period, the social network of associated items was built for the extraction of independent variables. The model predicts the number of links to be connected in the next ten days from the explanatory variables. Of the 5,711 previously unconnected links, 611 were newly connected for the last ten days. Through experiments, the proposed model demonstrated excellent predictions. Of the 571 links that the proposed model predicts, 269 were confirmed to have been connected. This is 4.4 times more than the average of 61, which can be found without any prediction model. This study is expected to be useful regarding industries whose new products launch quickly with short life cycles, since their exposure time is critical. Also, it can be used to detect diseases that are rarely found in the early stages of medical treatment because of the low incidence of outbreaks. Since the complexity of the social networking analysis is sensitive to the number of nodes and links that make up the network, this study was conducted in a particular category of miscellaneous goods. Future research should consider that this condition may limit the opportunity to detect unexpected associations between products belonging to different categories of classification.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.1
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pp.54-61
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1999
Objective of the research is to put the vast and complex fault tracking knowledge of human experts in semiconductor production line into the knowledge base of computer system. We mined the fault tracking knowledge of domain experts(engineers of production line) for the construction of knowledge base of the expert system. Object oriented fact models which increase the extensibility and reusability have been built. The rules are designed to perform the fault diagnosis of the items in production device. We have exploited the evidence accumulation method to assign check priority in rules. The major contribution is in the overall design and implementation of the nile base and related facts of the expert system in object oriented paradigm for the application of the system in fault diagnosis in semiconductor production line.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.03b
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pp.101-108
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2000
In this study, an expert system was developed to predict the safety of tunnel and choose proper tunnel reinforcement system using fuzzy quantification theory and fuzzy inference rule based on tunnel information database. The expert system developed in this study have two main parts named pre-module and post-module. Pre-module decides tunnel information imput items based on the tunnel face mapping information which can be easily obtained in-situ site. Then, using fuzzy quantification theory II, fuzzy membership function is composed and tunnel safety level is inferred through this membership function. The comparison result between the predicted reinforcement system level and measured ones was very similar. In-situ data were obtained in three tunnel sites including subway tunnel under Han river, This system will be very helpful to make the most of in-situ data and suggest proper applicability of tunnel reinforcement system developing more resonable tunnel support method from dependance of some experienced experts for the absent of guide.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.20
no.1
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pp.71-85
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1994
Overhead cranes which carry heavy items in construction or production areas consist of structure and electric modules. More than 80% of breakdowns bring out of the electric module. As operators do not know all about cranes, it sometimes takes much time to repair the cranes. In order to resolve this problem, the expert system which can diagnose causes of faults and give instructions for repair to operators, has been developed. The scope of the paper is limited to the electric module. First of all, analyzing symptoms and causes, we have developed a rule base with the expert system shell, EXSYS. Furthermore, for the facility maintenance including repair instructions against the causes, the instruction data base was developed with FOXPRO. On the other hand, for the help of user's understanding the fault causes, the graphic animation module which shows malfunctioning component ports or motions in 3D was developed with the graphic software, TOPAS VGA.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.21
no.3
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pp.143-157
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1996
This paper addresses the effects of an imperfect production process on the optimal production quantity and quality inspection policies. The system is assumed to deteriorate during the production process. The result are either the production of a number of defective items or the breakdown of the production meachine. A simple rule has been suggested to determine whether multiple quality in spection is workth or not. Furthermore, when multiple inspection policy is adopted, the optimal in spection schedule is shown to be equally spaced throughout the production cycle. Exact solution and approximation of the optimal production quantity and approximation of the optimal number of inspection are provided. Finally , to better understand the model of this paper, comparisons between this model and classical EMQ model are provided.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.4
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pp.205-214
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2018
The reliability test is a crucial step for ensuring robustness of high-cost and complex weapon systems. In this paper, we present a set of quantitative criteria to select critical parts or components in weapon systems for the reliability test, and implement a fuzzy inference system by applying developed criteria to fuzzy theory. We classify the selection criteria of critical parts or components into four fuzzy sets and membership functions. A fuzzy inference rule is proposed based on the AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis technique so as to derive a convincing reliability test. The credibility of the fuzzy inference system is confirmed through a case study using actual equipment data exacted from an existent weapon system.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.5
no.2
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pp.1-11
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2001
내진성능평가 시스템은 구조시스템의 합리적인 분류, 적절한 평가 기준, 그리고 종합적인 평가방법을 포함하여야한다. 외국의 현행 내진성능 평가방법은 데이터의 수집과 주요 평가 항목을 위한 약산식 그리고 평가 점수를 이용하여 전문가의 판단에 근거한 평가 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 국내 건축구조물에 예비 내진평가 방법에 중점을 두고 퍼지추론 시스템에 근거한 내진평가방법의 전형을 개발한다. 평가항목의 위계는 건무의 수직, 수평방향을 불규칙성, 비대칭성, 여용성, 그리고 건물 연한을 포함한 전체적인 특성과 부재 단계에서의 상세한 평가 항목으로 구성한다. 퍼지추론방법에 대한 기존의 연구결과를 근허가혀 이용한 내진성능 평가방법에 적절히 적용하기 위하여 4가지 주요 모듈을 설정한다. (1) 퍼지 입력 (2) 퍼지에 근거한 규칙기반 (3) 퍼지추론, 그리고 (4) 퍼지출력으로 구성된다. 더욱이 개별적인 성능 수준에 종합적인 평가지수를 끌어내기 위하여 퍼지추론방법을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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