• 산업경영시스템학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.20-30
• /
• 2006

Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system; ANSIA(Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA consists of three component layers; 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. ANSIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권5호
• /
• pp.1141-1155
• /
• 2019

Today, most approaches used in the recommendation system provide correct data prediction similar to the data that users need. The method that researchers are paying attention and apply as a model in the recommendation system is the communities' detection in the big social network. The outputted result of this approach is effective in improving the exactness. Therefore, in this paper, the personalized movie recommendation system that combines data mining for the k-clique method is proposed as the best exactness data to the users. The proposed approach was compared with the existing approaches like k-clique, collaborative filtering, and collaborative filtering using k-nearest neighbor. The outputted result guarantees that the proposed method gives significant exactness data compared to the existing approach. In the experiment, the MovieLens data were used as practice and test data.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
• /
• 제4권1호
• /
• pp.27-34
• /
• 2016

지열 시스템을 대상으로 데이터 마이닝 기반 성능 예측 모델을 구축하였다. 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 예측에 필요한 데이터의 기본 조건을 검토한 후, 데이터베이스의 구조를 설계하였다. 먼저 시스템 성능계수(COP)와 전력 소비량을 분석 대상으로 설정한 후, 이들 물리량의 추출 주기(1분 5분 10분 30분 60분 간격)가 예측 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이어서 범주형과 수치형 의사결정나무 모델을 적용하여 시스템의 성능을 예측하였다. 범주형 의사결정나무 모델을 적용했을 때, 10분 주기의 예측 결과의 정확도는 97.7%로 가장 높았다. 또한 수치형 의사결정나무 분석 결과를 통해 COP가 변하는 순간의 임계값을 찾을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 운전 상태 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제17권2호
• /
• pp.490-500
• /
• 2017

Fuel cell (FC) is a promising power supply in electric vehicles (EV); however, it has poor dynamic performance and short service life. To address these shortcomings, a super capacitor (SC) is adopted as an auxiliary power supply. In this study, the frequency decoupling control method is used in electric vehicle energy system. High-frequency and low-frequency demand power is provided by SC and FC, respectively, which makes full use of two power supplies. Simultaneously, the energy system still has rapidity and reliability. The distributed power system (DPS) of EV requires DC-DC converters to achieve the desired voltage. The stability of cascaded converters must be assessed. Impedance-based methods are effective in the stability analysis of DPS. In this study, closed-loop impedances of interleaved half-bridge DC-DC converter and phase-shifted full-bridge DC-DC converter based on the frequency decoupling control method are derived. The closed-loop impedance of an inverter for permanent magnet synchronous motor based on space vector modulation control method is also derived. An improved Middlebrook criterion is used to assess and adjust the stability of the energy system. A theoretical analysis and simulation test are provided to demonstrate the feasibility of the energy management system and the control method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.197-206
• /
• 2012

기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 매번 계속적으로 대량의 데이터를 스캔해야 하므로 속도가 느릴 뿐 아니라 확장성 문제와 정확도 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicit)방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 찾기 위해서 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 고객과 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 FP-tree 마이닝을 이용한다. 제안 방법으로 RFM기반의 FP-tree 마이닝을 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관규칙의 지지도, 신뢰도, 향상도를 사용하여 추천 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1243-1253
• /
• 2014

The phase inductance of a switch reluctance motor (SRM) is significantly nonlinear. With different saturation conditions, the phase inductance shape is clearly changed. This study focuses on the relationship between coefficient and current in an inductance model with ignored harmonics above the order of 3. A position estimation method based on the variable coefficient inductance model is proposed in this paper. A four-quadrant sensorless control system of the SRM drive is constructed based on the relationship between variable coefficient inductance and rotor position. The proposed algorithms are implemented in an experimental SRM test setup. Experimental results show that the proposed method estimates position accurately in operating two/four-quadrants. The entire system also has good static and dynamic performance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.27-32
• /
• 2005

최근 들어 데이터 마이닝 기법을 컴퓨터 네트워크의 침입 탐지에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 분야에서 프로그램 행위가 정상적인지 비정상적인지를 분류하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해, 택스트 마이닝 기법중의 하나인 k 최근접 이웃 (kNN) 분류기를 이용한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 택스트 분류 기법을 적용하기 위해 각각의 시스템 호출을 단어로 간주하고, 시스템 호출의 집합들을 문서로 간주한다. 이러한 문서들은 kNN 분류기를 이용하여 분류된다. 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개한다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
• /
• 제11권4호
• /
• pp.21-28
• /
• 2007

Recently the importance of the utilization of engineering data is gradually increasing. Engineering data contains the experiences and know-how of experts. Data mining technique is useful to extract knowledge or information from the accumulated existing data. This paper deals with generating optimal polynomials using genetic programming (GP) as the module of Data Mining system. Low order Taylor series are used to approximate the polynomial easily as a nonlinear function to fit the accumulated data. The overfitting problem is unavoidable because in real applications, the size of learning samples is minimal. This problem can be handled with the extended data set and function node stabilization method. The Data Mining system for the ship design based on polynomial genetic programming is presented.

• 자원환경지질
• /
• 제29권5호
• /
• pp.623-627
• /
• 1996

Combined SP/VLF surveys were carried out at tide embankment, Changgi-ri, Anmyeon-up, Chungcheongnamdo in order to confirm the seawater seepage zone of the embankment using the 128 Channels SP monitor system and VLF/Magnetometer system. These methods were successful in the detection of the seawater seepage zone. The self-potential method can give better resolution of the seepage zone than do VLF method.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.166-168
• /
• 2000

World-Wide Web(WWW)이 발전하면서 웹으로부터 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 정보검색 방법론이 연구가들로부터 중요한 이슈로서 대두되었고 이에 기반하여 여러 상용 정보검색 시스템들이 등장하게 되었다. 그러나, 이러한 정보검색 시스템들은 웹에 존재하는 데이터의 비구조화와 다양성, 사용자의 다양성, 그리고 정보의 질과 양이 문제로 인하여 사용자의 의도와 요구에 맞는 정보를 구하기 어렵다. 또한, 웹 상의 많은 데이터들로부터 단순히 일반적인 정보만을 얻어 이용할 뿐 효과적인 지식의 탐사나 관리 기능을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 이전의 정보검색 시스템들이 갖는 문제점을 분석하고 이를 보완하고자 웹에 대한 지식 발견(Knowledge Discovery)의 새로운 시도인 웹 마이닝(Web Mining)에 대한 관련 연구를 토대로 웹 마이닝 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 사용자의 의도를 정확히 전달하기 위하여 기존의 SQL 과 유사한 형태의 질의어인 WMSQL을 사용하여 웹 문서의 내용에 직접적인 웹 마이닝을 수행하는 Web Content Mining을 개발함으로서 웹의 비구조화된 데이터로부터 의미있고 함축적인 지식을 추출할 수 있도록 한다.