• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제28권4호
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• pp.94-101
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• 2005

This paper presents a data-mining aided heuristic algorithm development. The developed algorithm includes three steps. The steps are a uniform selection, development of feature functions and clustering, and a decision tree making. The developed algorithm is employed in designing an optimal multi-station fixture layout. The objective is to minimize the sensitivity function subject to geometric constraints. Its benefit is presented by a comparison with currently available optimization methods.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.207-216
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• 2000

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 is composed of following component layers : 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. In the data mining agent layer, that plays a key role as a system engine, extracts strategy from the historic negotiation is extracted by competitive learning in neural network. In negotiation agent layer, we propose the autonomous negotiation process model that enables to estimate the strategy of opponent and achieve interactive settlement of negotiation. ANISIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.390-395
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• 2004

반도체 공정은 많은 단위 공정으로 이루어진 복잡하고 동적인 공정이다. 그 중 에칭공정은 반도체 생산에서 중요한 공정중 하나이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝과 지식 획득을 통한 의사지원시스템으로 생산성과 수율을 높일 수 있는 시스템을 구성하고자 하였다. 제안된 방법은 퍼지 논리와 신경망으로 구성되는데, 신경망으로 에칭공정의 품질을 나타내는 품질에 대한 결과를 예측하고, 예측된 결과를 퍼지 추론 시스템으로 분류하는 과정으로 수행된다. 퍼지 논리에 사용된 규칙은 전문가의 지식에 기반 하여 도출되거나 데이터로부터 도출된다. 본 시스템을 통해 공정의 최적 조건을 찾아 효율을 높이는 것이 본 연구의 주요 목표이다.

• 자원환경지질
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• 제41권4호
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• pp.453-464
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• 2008

이 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하와 지하 채굴적 사이의 상관성을 지질, 지하구조, 탄층의 심도와 두께, 지하갱도의 분포 측면에서 분석하고자 하였다. 연구대상 지역은 강원도 삼척시 삼척탄전에 속하며, 채굴적 특성을 고려하지 않은 기존의 연구에서 수치지질도, 수치갱내도, 현장조사보고서 자료와 GIS의 공간분석기법을 적용하여 지반침하 취약성이 높게 분석된 지역에 해당된다. 연구지역에 대한 수치지질도 및 지반안정성 조사 보고서를 기반으로 연구지역내에서 지반침하가 관측된 지역의 분포, 지표 및 지하의 지질구조와 탄층의 분포현황을 분석하였고, 수치갱내도 자료를 이용하여 지하 갱도의 심도 및 중첩분포 현황을 분석하였다. 연구결과, 지표의 암석 강도 저하, 얕은 심도와 두꺼운 층후의 함탄층 존재가 지반침하 발생과 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었다. 또한, 다수의 중첩된 갱도의 분포 및 얕은 심도의 지하 갱도 존재, 단층의 존재 역시 지반침하발생에 영향을 주는 주요인으로 확인되었다. 지반침하 위험지역을 정량적으로 예측함에 있어, 연구결과로 나타난 지반침하 관련 요인을 추가로 데이터베이스화하여 폐탄광 지역별로 적합한 지반침하예측 모델을 구축한다면 폐탄광 지역의 지반침하위험 예측 및 예방에 매우 효과적일 것으로 판단된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.68-77
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• 2017

In order to implement the smart home environment, we need an intelligence service platform that learns the user's life style and behavioral patterns, and recommends appropriate services to the user. The intelligence service platform should embed a couple of effective and efficient data mining algorithms for learning from the data that is gathered from the smart home environment. In this study, we evaluate the suitability of data mining algorithms for smart home intelligent service platforms. In order to do this, we first develop an intelligent service scenario for smart home environment, which is utilized to derive functional and technical requirements for data mining algorithms that is equipped in the smart home intelligent service platform. We then evaluate the suitability of several data mining algorithms by employing the analytic hierarchy process technique. Applying the analytical hierarchy process technique, we first score the importance of functional and technical requirements through a hierarchical structure of pairwise comparisons made by experts, and then assess the suitability of data mining algorithms for each functional and technical requirements. There are several studies for smart home service and platforms, but most of the study have focused on a certain smart home service or a certain service platform implementation. In this study, we focus on the general requirements and suitability of data mining algorithms themselves that are equipped in smart home intelligent service platform. As a result, we provide a general guideline to choose appropriate data mining techniques when building a smart home intelligent service platform.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제11권2호
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• pp.67-81
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• 2023

This paper presents a dynamic development of an ontology-based statistical information system supporting the collection, storage, processing, analysis, and the presentation of statistical knowledge at the national scale. To accomplish this, we propose a data mining technique to dynamically collect data relating to citizens from publicly available data sources; the collected data will then be structured, classified, categorized, and integrated into an ontology. Moreover, an intelligent platform is proposed in order to generate quantitative and qualitative statistical information based on the knowledge stored in the ontology. The main aims of our proposed system are to digitize administrative tasks and to provide reliable statistical information to governmental, economic, and social actors. The authorities will use the ontology-based statistical information system for strategic decision-making as it easily collects, produces, analyzes, and provides both quantitative and qualitative knowledge that will help to improve the administration and management of national political, social, and economic life.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.307-316
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• 2009

이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.309-314
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• 2007

분산형 데이터마이닝을 위해 의사결정나무 알고리즘은 분산형 협업 환경에 적합하도록 변환되어야 한다. 본 논문에서 제시된 분산형 데이터마이닝 시스템은 각각의 사이트에서 부분적인 데이터를 위한 데이터마이닝 작업을 수행할 수 있는 에이전트와 여러 에이전트들의 협업을 통해 최종적인 의사결정나무 모델을 완성할 수 있도록 에이전트들 간의 통신을 중재하는 미디에이터로 구성되어 있다. 분산형 데이터마이닝의 장점 중에 하나는 여러 사이트에 분산되어 있는 대량의 데이터를 분산 처리하므로 데이터마이닝의 소요시간을 현저하게 줄일 수 있다는 점이다. 그러나 각 사이트들에 존재하고 있는 에이전트들 간의 통신에 부하가 과도하게 걸린다면, 효율적인 시스템으로의 활용도가 낮아질 것 이다. 본 논문은 에이전트들 간에 의사결정나무 모델의 전송량을 최소로 할 수 있는 방법론에 초점을 맞추었다.

• Ocean and Polar Research
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• 제36권4호
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• pp.367-371
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• 2014

In early 1990s, the Korean government has launched a deep-sea research program to secure the stable long-term supply of strategic metallic minerals including Cr, Cu and Ni. Through the pioneering surveys, Korea registered $150,000km^2$ of Mn-nodule field in the Clarion-Clipperton area, the NE equatorial Pacific to the international sea-bed authority (ISA) in 1994. Following the ISA exploration code, the final exclusive exploration area of $75,000km^2$ was assigned in 2002, based on results of eight-year researches of chemico-physical properties of nodules, bottom profiles and sediment properties. Since that time, environmental studies, mining technical developments including robot miner and lifting system and establishment of smelting systems were accompanied with the detailed geophysical studies to decipher the priori mining area until 2009. Major points of the recent Korea Mn-nodule program are deployed on a commercial scale until 2015. In order to meet the goals, we developed a 1/5 scaled robot miner compared to commercial one in 2012 and performed a mining test at the water depth of 1,370 m in 2013. In addition, detailed 25,000 scaled mining maps in the priori area, which can provide operation roots of the miner, will be prepared and an environmental-friendly mining strategy will be pursued based on the environmental impact test and environmental monitoring.