• 정보화연구
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• 제11권1호
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• pp.25-32
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• 2014

웹 마이닝은 사용자의 웹 이용 분석을 위해 웹에서 발생한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내는 기법이다. 하지만 기존의 웹 마이닝은 웹 로그의 연속적인 특성을 충분히 반영하여 분석하지 못하였다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 프로세스 마이닝을 활용하여 프로세스 모델에 의한 순차적인 관계에 따른 웹 접속 로그를 분석하는 프레임워크를 제시한다. 프로세스 모델에 기반한 웹 로그 분석은 웹 페이지들을 이동한 사용자들의 행위를 이해하고 문제점과 개선방안을 도출하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 제안한 방법론을 이용하여 대학정보시스템의 웹 로그를 분석하여 적용 가능성과 그 분석 결과를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.217-234
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• 2018

본 연구는 국내외 스포츠용품 브랜드에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 패션데이터 분석 플랫폼인 MISP를 통해 텍스트 마이닝, TF-IDF, 오피니언 마이닝, 관심도 그래프를 실시하였으며, 스포츠브랜드에 대한 최근 인식을 살펴보기 위해 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 1년간을 연구대상 기간으로 한정하였다. 분석 결과, 첫째, 각 브랜드를 대표하는 상품을 확인할 수 있었다. 둘째, 각 브랜드를 대표하는 마케팅을 확인할 수 있었다. 셋째, 각 브랜드에서 공통적으로 추출된 단어를 확인할 수 있었다. 넷째, 각 브랜드의 긍정 및 부정에 대한 감정을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제18권4호
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• pp.243-251
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• 2008

최근 환경문제 및 법적규제의 강화로 광산의 개발이 노천채광에서 갱내채광으로 전환됨에 따라 지하채굴 공동의 안정성이 광산의 운영 및 생산성 부분에서 최대 관심사로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 갱내채광 설계와 안정성 평가의 입력 자료로 활용하기 위해 지질조사, 불연속면 조사, 실내 암석실험, 암반분류를 수행하였으며, 암반분류 결과를 이용하여 무지보로 안정을 유지할 수 있는 채굴 공동과 광주의 규격을 결정하였다. 또한, 경험적 방법(stability graph, 한계 공동폭 곡선)과 3차원 수치해석을 통하여 지하채굴 공동의 안정성을 평가하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제1권2호
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• pp.65-74
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• 2003

Data mining differs primarily from traditional data analysis on an important dimension, namely the scale of the data. That is the reason why not only statistical but also computer science principles are needed to extract information from large data sets. In this paper we briefly review data mining, its characteristics, typical data mining algorithms, and potential and ongoing applications of data mining at biopharmaceutical industries. The distinguishing characteristics of data mining lie in its understandability, scalability, its problem driven nature, and its analysis of retrospective or observational data in contrast to experimentally designed data. At a high level one can identify three types of problems for which data mining is useful: description, prediction and search. Brief review of data mining algorithms include decision trees and rules, nonlinear classification methods, memory-based methods, model-based clustering, and graphical dependency models. Application areas covered are discovery compound libraries, clinical trial and disease management data, genomics and proteomics, structural databases for candidate drug compounds, and other applications of pharmaceutical relevance.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권5호
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• pp.1336-1346
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• 2018

Wide band gap semiconductor devices such as SiC MOSFETs are becoming the preferred devices for high frequency and high power density converters due to their excellent performances. However, the proportion of the switching loss that accounts for the whole inverter loss is growing along with an increase of the switching frequency. In view of the third quadrant working characteristics of a SiC MOSFET, synchronous rectification discontinuous pulse-width modulation is proposed (SRDPWM) to further reduce system losses. The SRDPWM has been analyzed in detail. Based on a frequency domain mathematical model, a quantitative mathematical analysis of the harmonic characteristic is conducted by double Fourier transform. Meanwhile, a switching loss model and a conduction loss model of inverter for SRDPWM have been built. Simulation and experimental results verify the result of the harmonic analysis of the double Fourier analysis and the accuracy of the loss models. The efficiencies of the SRDPWM and the SVPWM are compared. The result indicates that the SRDPWM has fewer losses and a higher efficiency than the SVPWM under high switching frequency and light load conditions as a result of the reduced number of switching transitions. In addition, the SRDPWM is more suitable for SiC MOSFET converters.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권61호
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• pp.115-126
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• 2000

In General, data mining is defined as the knowledge discovery or extracting hidden necessary information from large databases. Its technique can be applied into decision making, prediction, and information analysis through analyzing of relationship and pattern among data. One of the most important works is to find association rules in data mining. Association Rule is mainly being used in basket analysis. In addition, it has been used in the analysis of web-log and user-pattern. This paper provides the application method in the field of marketing through the analysis of data using association rule as a technique of data mining.

• 한국해양공학회지
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• 제29권2호
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• pp.128-134
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• 2015

Axial vibration analysis is very important for a deep-seabed mining system. In this study, an axial vibration analysis was carried out to estimate the natural frequencies and tensions of the umbilical cable using experimental data obtained from the first pre-pilot mining test. The axial vibrations of the umbilical cable with a pilot mining robot at the bottom end were analytically determined. The range of the added mass coefficients of the pilot mining robot is estimated by comparing the experimental and analytical data. The natural frequencies and maximum tensions are calculated using four estimated added mass coefficients.

• Safety and Health at Work
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• 제10권2호
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• pp.151-165
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• 2019

Background: Despite improvements in safety performance, the number and severity of mining-related injuries remain high and unacceptable, indicating that further reduction can be achieved. This study examines occupational accident statistics of the Ghanaian mining industry and identifies priority areas, warranting intervention measures and further investigations. Methods: A total of 202 fatal and nonfatal injury reports over a 10-year period were obtained from five mines and the Inspectorate Division of the Minerals Commission of Ghana, and they were analyzed. Results: Results of the analyses show that the involvement of mining equipment, the task being performed, the injury type, and the mechanism of injury remain as priorities. For instance, mining equipment was associated with 85% of all injuries and 90% of all fatalities, with mobile equipment, component/part, and hand tools being the leading equipment types. In addition, mechanics/repairmen, truck operators, and laborers were the most affected ones, and the most dangerous activities included maintenance, operating mobile equipment, and clean up/clearing. Conclusion: Results of this analysis will enable authorities of mines to develop targeted interventions to improve their safety performance. To improve the safety of the mines, further research and prevention efforts are recommended.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.396-404
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• 2022

Online social networks contain a large amount of data that can be converted into valuable and insightful information. Text mining approaches allow exploring large-scale data efficiently. Therefore, this study reviews the recent literature on text mining in online social networks in a way that produces valid and valuable knowledge for further research. The review identifies text mining techniques used in social networking, the data used, tools, and the challenges. Research questions were formulated, then search strategy and selection criteria were defined, followed by the analysis of each paper to extract the data relevant to the research questions. The result shows that the most social media platforms used as a source of the data are Twitter and Facebook. The most common text mining technique were sentiment analysis and topic modeling. Classification and clustering were the most common approaches applied by the studies. The challenges include the need for processing with huge volumes of data, the noise, and the dynamic of the data. The study explores the recent development in text mining approaches in social networking by providing state and general view of work done in this research area.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.39-48
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• 2020

데이터마이닝 기법들은 의미 있고 유용한 정보를 효율적으로 찾기 위해서 제안되어 왔다. 특별히, 빅 데이터 환경에서 데이터가 여러 응용들에서 축적되어짐에 따라, 관련된 패턴 마이닝 방법들이 제안되고 있다. 최근에는 파일이나 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 정적 데이터를 분석하는 대신에 점진적으로 생성되는 동적 데이터를 마이닝 하는 것이 더 흥미 있는 연구영역으로 고려되고 있는데 동적데이터는 단지 한번만 스캔하여 읽을 수 있기 때문이다. 이와 같은 이유로, 어떻게 동적 데이터를 효율적으로 마이닝 하는지에 대한 연구들이 진행되고 있다. 더불어서, 마이닝 결과로 거대한 수의 패턴들이 생성되기 때문에, 맥시멀 패턴 마이닝과 같은 대표 패턴들을 마이닝하는 접근방법들도 제안되고 있다. 또 다른 이슈로, 실세계에서 더 의미있는 패턴들을 발견하기 위해, 가중화 패턴 마이닝에서 아이템들의 가중치가 사용되고 있다. 실제 상황에서 아이템의 이익이나 가격 등이 가중치로 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 생성되는 데이터에 대한 가중화 맥시멀 패턴 마이닝, 맥시멀 대표 패턴 마이닝 그리고 점진적 패턴 마이닝 기법들에 대해 분석한다. 그리고 가중화 대표 패턴 마이닝을 적용하여서 유아들에게서 필요로 하는 물품 패턴들을 분석하기 위한 응용 시나리오를 제시한다. 추가로, 분석한 마이닝 알고리즘들에 대한 성능 평가를 수행한다. 결과적으로, 점진적 가중화 맥시멀 패턴 마이닝 기법이 점진적 가중화 패턴 마이닝과 가중화 패턴 마이닝 기법보다 좋은 성능을 가짐을 보인다.