유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 전자상거래 대규모가 대형화되고 취급되는 항목제품들도 다종 다양해지고 있는 것이 현실이다. 이러한 유비쿼터스 상거래 시스템은 편리하고 신속하게 제공되어야 하고 다이나믹한 환경에서 실시간성과 민첩성이 요구되고 있다. 데이터마이닝에서 추출한 지식을 적극적으로 활용하는 기법들이 전자상거래에서 구매 촉진을 증진시키는 마케팅 전략으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 지능형 모바일 단말기를 이용한 추천을 위한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스f를 제안하였다. 본 연구에서는 추천의 정확성을 향상시키고 구매력이 높은 항목제품 및 서비스를 추천하기 위해서 FRAT 세분화 기법을 이용한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스를 제안하였다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 방법과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다. 유비쿼터스 상거래에서 시간과 장소에 제약을 받지 않는 모바일 웹앱을 이용한 추천서비스를 위해서 이전방법보다 개선된 방법으로 추천서비스를 구현하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.210-216
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2006
In the rule based modeling, data partitioning plays crucial role be cause partitioned sub data set implies particular information of the given data set or system. In this paper, we present an empirical study result of the data pattern estimation to find underlying data patterns of the given data. Presented method performs crisp type clustering with given n number of data samples by means of the sequential agglomerative hierarchical nested model (SAHN). In each sequence, the average value of the sum of all inter-distance between centroid and data point. In the sequel, compute the derivation of the weighted average distance to observe a pattern distribution. For the final step, after overall clustering process is completed, weighted average distance value is applied to estimate range of the number of clusters in given dataset. The proposed estimation method and its result are considered with the use of FCM demo data set in MATLAB fuzzy logic toolbox and Box and Jenkins's gas furnace data.
Current thin film process using memory device fabrication process use expensive processes such as manufacturing of photo mask, coating of photo resist, exposure, development, and etching. However, direct printing technology has the merits about simple and cost effective processes because inks are directly injective without mask. And also, this technology has the advantage about fabrication of fine pattern line on various substrates such as PCB, FCPB, glass, polymer and so on. In this work, we have fabricated the fine and thick metal pattern line for the electronic circuit board using metal ink contains Ag nano-particles. Metal lines are fabricated by two types of printing methods. One is a conventional printing method which is able to quick fabrication of fine pattern line, but has various difficulties about thick and high resolution DPI(Dot per Inch) pattern lines because of bulge and piling up phenomenon. Another(Second) methods is sequential printing method which has a various merits of fabrication for fine, thick and high resolution pattern lines without bulge. In this work, conductivities of metal pattern line are investigated with respect to printing methods and pattern thickness. As a result, conductivity of thick pattern is about several un.
The purpose of this study is to apply the types of urban street pattern and the shape of streets to the master plan of a religious community complexes. The street pattern is a framework of urban structure and to understand the urban structure is helpful to understand the nature of urban streets. By analysing the precedent researches, the types of street patterns are classified as a serial pattern, a branching pattern, a grid pattern and a web pattern. The street patterns are hierarchically composed and classified as a differential development and sequential development. There are boundaries and gates where the street space is differentiated to the more private level. The urban streets continue to the architectural streets such as arcades, deck streets, corridors, lobbies and halls. The purposes and results of the master plan of this religious community complexes are as follows. 1) The school area, housing area and service area are properly separated and connected. They are separated by the building masses and connected by the street space in between. 2) The street pattern of this complexes is a serial pattern where the streets are the center of each functional building groups. The entry square is divided by the symbolic building. The one branch is school street and the other is living street. These streets are combined again to the festival street. 3) The architectural streets are organically related to the urban streets. 4) Each street spaces are of adequate form according to its properties as a place. 5) There are boundaries or gates such as a gab between buildings, posts, arches and deck streets according to the relationship between streets.
웹 관련 기술의 발달 및 스마트폰과 같은 지능형 모바일 서비스 기기의 사용 증가로 인해 오늘날 많은 분야에서 다양한 웹기반 서비스들이 널리 활용되고 있다 이러한 환정에서 개인화 및 지능화된 웹 서비스를 제공하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 웹 서비스 이용 기록으로부터 생성되는 웹 클릭 스트림에 대한 분석 기술은 관련 기술 중 핵심 기술의 하나이다. 본 논문에서는 순차정보 형태로 발생되는 웹 클릭 스트림에 대한 효율적 분석을 위해서 데이터 스트림 처리에 대한 기본적인 요구사항을 만족하면서 정제된 결과를 얻기 위한 순차패턴 마이닝 방법을 제시한다. 이를 위해서 먼저 순차패턴에 포함되는 단위항목들의 단순 발생 순서뿐만 아니라 발생 시간 정보를 추가로 활용하는 시간 간격 제한 관심 순차패턴을 정의하고, 이어서 웹 클릭 스트림과 같은 데이터 스트림에서 이를 효율적으로 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 해당 연구 결과는 웹 클릭 스트림뿐만 아니라 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같이 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키는 여러 컴퓨터 용용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1009-1014
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2009
인터넷은 우리나라뿐만 아니라 세계 도처에서 인간의 일상생활과 전통적인 상거래의 패러다임을 변화시켰으며, 새로운 비즈니스 모델을 구축할 수 있는 무한한 기회를 제공하였다. 이로 인하여 최근에는 상거래 수단으로서 인터넷 쇼핑몰이 등장하였다. 인터넷 쇼핑몰이 경쟁력을 갖기 위해서는 효과적인 고객만족서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해 고객들에게 적절한 마케팅 프로모션을 실시하기 위해서는 시간의 변화에 따른 고객들의 구매행위 패턴을 예측할 수 있는 동적인 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 통계적 추정 방법 중의 하나인 축차분석법을 이용하여 유사한 품목들 간의 매출액을 비교함으로써 고객들의 구매행위 패턴을 예측을 통해 매출 향상을 도모하는 방안에 대해 연구하고자 한다.
기존의 시스템에서는 서열 전체 혹은 정렬되지 않은 서열로부터 패턴들을 생성하기 때문에 패턴의 수가 기하급수적으로 증가하여 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 단백질의 전체 서열로부터 패턴을 찾아내는 것이 아니라, 다중 서열 정렬 기법을 이용하여 단백질의 분할 서열 구간을 생성하고 분할 서열 구간의 순차 패턴을 생성하며 생성된 패턴들을 통합하여 전체 모티프 후보 집합을 만들어 SVM의 훈련 집합으로 선택 및 학습하며, 최종적으로 미지의 혹은 알려진 단백질 서열의 HPV 타입을 SVM을 통해 학습된 정보를 적용하여 예측하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 최소 지지도 30%에서 정확도와 재현율 측면에서 보다 향상된 성능을 보였다.
Subspace analysis (which includes PCA) seeks for feature subspace (which corresponds to the eigenspace), given multivariate input data and has been widely used in computer vision and pattern recognition. Typically data space belongs to very high dimension, but only a few principal components need to be extracted. In this paper I present a fast sequential algorithm for subspace analysis or tracking. Useful behavior of the algorithm is confirmed by numerical experiments.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.155-166
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2002
Neural networks have been studied as a popular tool for classification and they are very flexible. Also, they are used for many applications of pattern classification and pattern recognition. This paper focuses on Bayesian approach to feed-forward neural networks with single hidden layer of units with logistic activation. In this model, we are interested in deciding the number of nodes of neural network model with p input units, one hidden layer with m hidden nodes and one output unit in Bayesian setup for fixed m. Here, we use the latent variable into the prior of the coefficient regression, and we introduce the 'sequential step' which is based on the idea of the data augmentation by Tanner and Wong(1787). The MCMC method(Gibbs sampler and Metropolish algorithm) can be used to overcome the complicated Bayesian computation. Finally, a proposed method is applied to a simulated data.
비동기 순차 회로에 대한 시험 벡터를 생성하는 문제는 매우 어려운 문제로 남아 있다. 현재까지 이 문제에 대한 알고리즘은 거의 없었다. 그리고, 기존의 접근 방식은 시험 벡터를 생성하는 동안에는 피이드백 루프를 절단하여 그 곳에 플립플롭이 있는 것처럼 가정하고 시험 벡터를 생성하는 방식이었다. 그래서, 기존의 알고리즘은 동기 순차 회로용 시험 벡터 생성 알고리즘과 매우 유사하였다. 이것은 시험 벡터를 생성할 때에는 비동기 순차회로를 동기 순차 회로로 가정하고 시험 벡터를 생성한다는 것을 의미한다. 그러므로, 생성된 시험 벡터가 비동기 순차 회로에 적용되었을 때, 대상 결함을 검출하지 못할 수도 있다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는 비동기 순차 회로에 대한 시험 벡터를 생성할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하여 생성된 시험 벡터는 임계레이스(critical race) 문제와 순환(oscillation) 문제의 발생을 최소로 하면서 비동기 순차 회로의 결함을 검출할 수 있다. 그리고, 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하여 생성된 시험 벡터는 비동기 순차 회로에 대해서 대상 결함을 검출하는 것이 보장된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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