Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.52-54
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2002
추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.
Previous studies of business process analysis have analyzed various factors such as task, customer service, operator convenience, and execution time prediction. To accurately analyze these factors, it is effective to utilize actual historical data recorded in information systems. Process mining is a technique for analyzing various elements of a business process from event log data. In this case study, process mining was applied to the transaction data of a purchase agency to analyze the business process of their procurement process, the execution time, and the operators.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.331-334
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2005
임베디드 기술의 발전과 유비쿼터스 환경이 점차 확산되면서 상품의 유통 과정이 다양하게 변화되고 있다. 상품에 대한 소비자의 요구는 생산정보를 직접 확인하고 상품을 구매할 수 있도록 하여 다양한 문제 발생시 원산지와 유통경로를 추적할 수 있는 이력 추적 관리 시스템(Traceability Management System)이 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상품에 대한 신뢰성을 향상시키고 생산자의 정보 및 제조, 유통과정을 소비자가 추적할 수 있도록 베이지안 네트워크를 이용하여 상품의 이력추적관리 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.2
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pp.41-50
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2008
This paper proposes the recommendation system which is a new method using RFM method in mobile internet environment. Using a implict method which is not used user's profile for rating, is not used complicated query processing of the request and the response for rating, it is necessary for user to keep the RFM score about users and items based on the whole purchased data in order to recommend the items. As there are some problems which didn't exactly recommend the items with high purchasablity for new customer and new item that do not have the purchase history data. in existing recommendation systems, this proposing system is possible to solve existing problems, and also this system can avoid the duplicated recommendation by the cross comparison with the purchase history data. It can be improved and evaluated according to the criteria of logicality through the experiment with dataset, collected in a cosmetic cyber shopping mall. Finally, it is able to realize the personalized recommendation system with high purchasablity for one to one web marketing through the mobile internet.
In consequence of expansion of internet users, electronic commerce is becoming a new prototype for marketing and sales, arid most of electronic commerce sites or internet shopping malls provide a rich source of information and convenient user interfaces about the organizations customers to maintain their patrons. One of the convenient interfaces for users is service to recommend products. To do this, they must exploit methods to extract and analysis specific patterns from purchasing information, behavior and market basket about customers. The methods are association rules and sequential patterns, which are widely used to extract correlation among products, and in most of on-line electronic commerce sites are executed with users information and purchased history by category-oriented. But these can't represent the diverse correlation among products and also hardly reflect users' buying patterns precisely, since the results are simple set of relations for single purchased pattern. In this paper, we propose an efficient mining technique, which allows for multiple purchased patterns that are category-independent and have relationship among items in the linked structure of single pattern items.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.575-578
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2008
Currently the automobile parts manufacturing industry of most, it is difficult in the automobile part development and purchase and production management. And when new regulation it will develop this automobile parts and changing design, it is difficult in new registration and history management. Automatic history management and DB construction about automobile parts is in great demand. The purpose of paper is a design of data retrieval and real-time production integration management for automobile parts. Automatic data update is accomplished as input material changing process for design data change and integration management of history information about parts is possible when input the name of an part and the number of an part.
풍력 설비 공유 플랫폼은 풍력발전에 참여하고 있는 기업들간에 보유하고 있는 설비나 부품에 대한 정보를 공유하도록 지원해 주는 플랫폼이다. 이를 위해 내 설비관리, 고장이력 관리, 설비공개 현황, 내 계약 현황 기능을 구현하였다. 풍력 설비 공유 플랫폼을 통해 발전소 설비에 문제가 발생했을 시, 주변의 다른 발전소에서 보유하고 있는 예비 부품을 빠르게 공급받을 수 있도록 지원해 줄 뿐만 아니라, 고장이 빈번한 부품에 대한 구매정보, 고장이력정보 등을 사전에 구축 할 수 있도록 관리해줌으로써 추후 문제 발생 시 빠른 대응이 가능하다.
추천 시스템은 사용자들의 과거 구매 이력 등을 학습해서 사용자들이 미래에 구매할 것 같은 상품을 추천한다. 대부분의 추천 시스템 관련 연구들은 사용자들과의 상호작용을 고려하지 않은 채 한 번의 모델 학습과 한 번의 추천만 수행하며, 사용자로부터 추천 결과에 대한 피드백을 받아서 더 나은 추천을 수행하려는 시도는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 기존의 추천 모델들이 사용자와의 상호작용을 추가적으로 고려했을 때 어느 정도의 정확도 향상을 이룰 수 있는지에 대해서 분석한다. 특히 사용자와의 상호작용을 통해 사용자 취향의 다양성을 파악하고 이를 반영하여 더 나은 추천을 제공하는 방법에 대해서 논의한다.
상품의 개발을 위해서는 개발과 양산이라 하는 크게 2가지의 단계가 필요하다. 따라서 이에 필요한 부품을 관리하는 것에도 개발과 양산에 따라서 관리되어야 한다. 본 논문은 전자소자 품번 체계를 개발 및 양산 단계에 따라 표준화하고, 이를 기반으로 BOM 시스템을 구축한다. 이후 HL만도 내의 System에 이관하여 표준화된 품번을 활용한 System BOM 및 이력 등을 관리할 수 있을 것이다. 이는 각 연구소에서 공용화 환경을 구축할 수 있고, 구매, 품질 등 부서에서의 체계적인 환경 구축 수립을 통해 업무 수행에 많은 개선이 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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