• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제8권3호
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• pp.295-300
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• 1995

Data from purebred and crossbred cattle involving Holstein and the Local breed in Bangladesh were used to estimate the genetic effects on average daily milk yield and birth weight A total of 877 records on average daily milk yield for 4 types of breed groups and a total of 418 records on birth weight for 5 breed groups were analyzed. Two different methods were applied in this study; the least squares analysis of variance approach and the linear regression approach. Breed group effects were highly significant for both average daily milk yield and birth weight. The result showed that straightbred Holstein produced the highest milk yield and the 7/8 crosses ranked highest in birth weight For the two traits, the additive breed effect was highly significant, whereas the individual heterosis effect was not significant. Furthermore, this study showed a negative maternal heterosis for average daily milk yields and a positive maternal heterosis for birth weight Comparing the breed least squares means obtained from the linear regression approach revealed that straightbred Holstein produced the highest average milk yield and the 3/4 crosses were predicted to have the largest birth weight. It is indicated that the linear regression approach can adequately separate the genetic component of performance, estimate unknown crossbreeding parameters and predict unknown performance of crosses which are not include in the original data.

• 서비스연구
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• 제1권1호
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• pp.61-69
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• 2011

데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 기존에 알려지지 않은, 즉 단순한 질의어로 추출할 수 없는 형태의 '유용한' 정보를 찾아내고 이를 바탕으로 데이터에 대한 통찰(insight)을 얻는 것으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 웹에서 발생하거나 웹 사이트에 저장한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내기 위하여 인터넷을 이용하는 이용자의 특징을 분석하기 위해 시도되었다. 즉 인터넷 사용자에 대한 일반적인 통계 정보 데이터에 연관성 분석을 적용하여 인터넷 사용 시간에 영향을 미치는 인터넷 이용자의 특징을 분석하였다. 실험을 통하여 데이터로부터의 연관 규칙을 추출 해내었으며, 최적의 결과를 도출하기위한 데이터 전처리 및 알고리즘을 적용하여 웹 마이닝을 위한 인터넷 사용자의 특징을 분석한 결과 그 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제20권3호
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• pp.1-24
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• 2011

Recently, six sigma has been widely adopted in a variety of industries as a disciplined, data-driven problem solving approach or methodology supported by a handful of powerful statistical tools in order to reduce variation through continuous process improvement. Also, data mining has been widely used to discover unknown knowledge from a large volume of data using various modeling techniques such as neural network, decision tree, regression analysis, etc. This paper proposes a six sigma methodology based on data mining for effectively and efficiently processing massive data in driving six sigma projects. The proposed methodology is applied in the hot stove system which is a major energy-consuming process in a "P" steel company for improvement of heat efficiency through reduction of energy consumption. The results show optimal operation conditions and reduction of the hot stove energy cost by 15%.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4553-4562
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• 2010

네트워크의 발달과 더불어 보안에 대한 중요성이 부각되면서 많은 침입탐지시스템이 개발되고 있다. 침입에 대한 다양한 침투기법을 미리 파악하여 패턴화시킴으로써 침입을 탐지하는 오용행위탐지와 알려진 침입뿐만 아니라 알려지지 않은 침입이나 비정상행위 탐지를 위한 비정상행위탐지 등이 그것이다. 현재 비정상행위탐지를 위한 통계적 방법 및 비정상적인 행위의 추출과 예측 가능한 패턴 생성을 위한 다양한 알고리즘 등이 연구되고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝의 클러스터링 및 연관규칙을 사용하여 두 모델에 따른 탐지영역을 분석하여 대규모 네트워크에서의 침입탐지 시스템을 설계하는데 도움을 주고자 한다.

• International Journal of Contents
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• 제3권4호
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• pp.22-25
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• 2007

This paper presents a technology of information data fusion between radar and ELINT electronic intelligence system. adar get the information of the range, direction and velocity of targets, and ELINT system get the information of the direction and angular velocity of the same targets at the same place and at the same time. Since we have some common information data of targets from radar and ELINT system, we can find the target on radar is same or not on ELINT system using the information data fusions. If the target on the radar is verified with the same target on ELINT system, we get more information of the target. e can analysis and identify the target exactly and reduce an ambiguity error of unknown targets.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권4호
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• pp.283-290
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• 2013

Subjects can experience two types of recurrent events in a longitudinal study. In addition, there may exist intermittent dropouts that results in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Therefore, theses periods are regarded as non-risk status. In this paper, we consider a special case where information on the observation gap is incomplete, that is, the termination time of observation gap is not available while the starting time is known. For a statistical inference, incomplete termination time is incorporated in terms of interval-censored data and estimated with two approaches. A shared frailty effect is also employed for the association between two recurrent events. An EM algorithm is applied to recover unknown termination times as well as frailty effect. We apply the suggested method to young drivers' convictions data with several suspensions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.457-465
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• 2010

맞춤형 정보 분석 시스템이란 정형화 되어 있지 않은 자연어 텍스트에서 유용한 정보를 추출하고 고객이 요구하는 맞춤형 정보로 가공하여, 미래를 예측하거나 추론하는데 도움을 주는 시스템을 말한다. 이러한 정보 분석 시스템을 구현하기 위해서는 자연어를 분석하는 자연어 처리 기술과 텍스트에서 필요한 개체와 그것들의 관계를 찾아내는 정보 추출 기술, 추출한 데이터로부터 알려지지 않은 새로운 정보를 찾아 내는 데이터 마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 국방 기사 데이터를 대상으로 맞춤형 정보 분석을 수행하는 가상의 시스템을 제안하고, 정보 분석을 위한 기반 기술들을 소개한다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.753-761
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• 2019

본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권2호
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• pp.683-686
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• 2014

Objective: The purpose of the study was to evaluate clinical value of dual-phase $^{18}F$-FDG SPECT with serum procalcitonin (PCT) in identifying cancers in patients with fever of unknown origin (FUO). Methods: PCT test and dual-phase $^{18}F$-FDG SPECT were sequentially performed on 50 consecutive patients with FUO. Two radiologists evaluated all $^{18}F$-FDG SPECT data independently. A consensus was reached if any difference of opinions existed. Final diagnosis was based on a comprehensive analysis of results for the PCT test, dual-phase $^{18}F$-FDG SPECT and bacterial cultivation, regarded as a gold standard. Results: Among 50 patients, 34 demonstrated PCT ${\geq}0.5{\mu}g/L$. Coincidence imaging showed in 37 patients with inflammatory lesions, and 13 with malignancy. Finally, 36 bacterial, 1 fungal and 1 viral infections, as well as 12 cancerous fevers were confirmed by dual-phase $^{18}F$-FDG SPECT with PCT, combined with bacterial cultivation and clinical follow-up. Conclusion: Our study demonstrated that dual-phase $^{18}F$-FDG SPECT in association with PCT could be a valuable tool for diagnosis in tumor patients with FUO.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.203-207
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• 1999

본 논문에서는 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 자동생성 알고리즘을 제안한다. 현재 알려진 침입 탐지는 크게 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류되는데, 침입 판정을 위해 전자는 통계적 방법, 특징 추출, 신경망 기법 둥을 사용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 사용한다. 기존에 제안된 침입 탐지 알고리즘들의 경우 알려지지 않은 침입은 보안 전문가에 의해 수동적으로 시나리오를 생성ㆍ갱신한다. 본 알고리즘은 기존의 데이터 내에 있는 알려지지 않은 유효하고 잠재적으로 유용한 정보를 발견하는데 사용되는 연관 마이닝 알고리즘을 상태전이 기법에 적용하여 침입 시나리오를 자동으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 보안 전문가에 의해 수동적으로 생성되던 침입 시나리오를 자동적으로 생성할 수 있으며, 기존 알고리즘에 비해서 새로운 침입에 대응하는 것이 용이하고 시스템 유지 보수비용이 적다는 이점이 있다.