• 제목/요약/키워드: 시간 마이닝

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텍스트마이닝을 이용한 건설공사 위험요소의 계절별 중요도 분석 (Analysis of Seasonal Importance of Construction Hazards Using Text Mining)

  • 박기창;김형관
    • 대한토목학회논문집
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    • 제41권3호
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    • pp.305-316
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    • 2021
  • 건설사고는 근로자의 부주의, 안전장비 미착용, 안전규칙 미준수 등 다양한 요인이 복합적으로 작용해 발생할 수 있다. 건설사고를 유발하는 여러 요인 중 야외작업이 많은 건설업의 특성상 기상 조건은 건설사고 발생 요인 중 하나가 될 수 있다. 과거 발생한 건설사고 데이터는 사고예방을 위한 좋은 자료로 활용될 수 있지만, 건설업 재해사례 데이터는 자연어로 기술된 텍스트형태로 제공되기 때문에 건설업 재해사례 데이터에서 건설공사 위험요소(Hazard)를 추출하는 것은 많은 시간과 비용이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용해 국내에서 발생한 2,026건의 건설업 재해사례 텍스트데이터에서 건설공사 위험요소를 추출하고 빈도 분석(Frequency analysis)과 중심성 분석(Centrality analysis)을 통해 건설공사 위험요소의 계절별 중요도분석을 수행했다. 국토교통부에서 정의한 254개 건설공사 위험요소 중 51개 위험요소를 건설사고 텍스트데이터에서 추출했으며, 분석결과 봄, 가을은 거푸집, 여름은 비계, 겨울은 크레인이 계절별 가장 중요한 위험요소로 나타났다. 제안방법은 날씨, 계절, 기후 관련 건설사고 안전대책 마련에 활용될 수 있다.

텍스트마이닝을 활용한 해양스포츠에 대한 언론 보도기사 분석: 요트, 조정, 카누를 중심으로 (Text Mining Analysis of Media Coverage of Maritime Sports: Perceptions of Yachting, Rowing, and Canoeing)

  • 김지현;김보경
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권6호
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    • pp.609-619
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    • 2023
  • 본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스 프로비저닝 프레임워크 (A Framework for Service Provisioning in Ubiquitous Computing Environment)

  • 이선영;신병철;이종연;배정숙;신경철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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    • pp.604-606
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    • 2005
  • 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자는 자신의 위치와 주변 상황에 맞는 서비스를 제공 받기를 원하므로 사용자가 원하는 서비스를 다양한 상황에 맞게 적합한 서비스를 제공하는 것은 중요한 일이다. 기존 연구는 주로 서비스 발견에 관한 연구이며 사용자의 위치나 주변 환경, 선호도에 관한 고려가 부족하고, 사용자 정보 등을 이용하여 기본 서비스들로부터 새로운 서비스를 찾아내는 것이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황 정보를 고려하여 최적의 서비스를 동적으로 생성하여 제공하는 COSEPS 프레임워크를 제안한다. 사용자의 시간과 위치와 같은 상황 정보에 동적으로 반응하여 서비스를 발견하고 데이터 마이닝과 온토롤지를 이용하여 서비스를 조합하고, 새로운 서비스를 생성하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다.

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텍스트마이닝 기반 고정밀 검색시스템

  • 안태성;서형국;이경일
    • 정보처리학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.88-97
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    • 2004
  • 지난 10년 동안 인터넷의 대중화 덕분으로 World Wide Web과 e-mail은 이미 정보 전달의 일반적인 수단으로 자리를 잡았다. 인터넷과 이에 기반한 e-Busine器는 기존 산업의 전 부분에 걸쳐 효율성과 생산성 증대를 위한 전략적인 도구로 그 중요성이 지속적으로 증대되고 있으며. 지식 노동자들은 업무 시간의 대부분을 문서로 대표되는 정보와 지식을 생산하고 검색하는데 보내고 있다. 새로운 기업정보 자료들이 끊임없이 등록되고, 지난 자료들이 수정, 갱신되는 등 전 세계에 있는 수 많은 기업에서 다양한 지식 자산(Knowledge Asset)들이 지속적으로 생성, 재활용되고 있다. 그러나 이렇게 기업이 생성, 저장, 재 사용하는 정보 중 20% 만이 활용성이 높은 정형 데이터로 구성되어 있고, 나머지 80%는 워드프로세서, e-mail, 프리젠테이션, 스프레드시트, PDF와 같은 복합문서와 인터넷 페이지 등의 비정형 텍스트 형태로 구성되어 있다[1].(중략)

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시뮬레이션과 순차 패턴을 이용한 FMC의 로봇 경로 분석 및 설계 (FMC's Robot Path Analysis and Design Using Simulation and Sequential patterns)

  • 김선길;이홍철
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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    • pp.806-809
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    • 2009
  • 본 논문에서는 FMC의 로봇 경로 분석 및 설계를 하기 위해 시뮬레이션을 이용해 FMC의 로봇 패턴을 분석하고 그 결과를 이용해 최적의 로봇 경로를 설계하는 방법을 제시하였다. 전형적인 FMC를 시뮬레이션으로 설계하고 설비에서 신호를 추출 해 순차 패턴 마이닝을 이용해 로봇의 최적 이동 경로를 도출하는 방법을 제시하였다. 이러한 신호의 패턴을 이용한 분석 방법은 로봇의 경로 설계를 도출하기가 용이하여 최적의 경로를 설계하여 FMC에 적용한 결과 기존보다 총 처리량의 증가와 총 처리시간 감소를 가져왔다. 또한 이 방법은 FMC 뿐만 아니라 로봇이 있는 모든 생산라인에 시뮬레이션을 통해 분석이 가능하기 때문에 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.

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생물학적 패스웨이 실시간 확장 시스템 (Biological Pathway Real-time Expansion System)

  • 최윤수;전선희;서동민;유석종
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.371-372
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    • 2015
  • 생물학적 패스웨이는 기존 연구 문헌들을 토대로 생의학 분야 전문가들에 의해 수작업으로 구축되기 때문에, 신규 문헌들이 포함하고 있는 최신 정보들이 패스웨이에 적용되는데 많은 시간을 소모하게 된다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 및 정보 추출 기술을 사용하여 구축된 디지털 학술자원인 VSB(Virtual Science Brain) 데이터베이스를 활용하여 실시간으로 생물학적 패스웨이를 확장하는 방법과, 이를 위한 사용자 인터페이스를 소개한다.

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Packet Mining을 이용한 Gamer의 행위분석시스템 (Design of Gamer's Behavior Analysis System using Packet Mining)

  • 이미란;조동섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.2467-2470
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    • 2002
  • 사용자의 필요를 충족시켜 줄 수 있도록 사용자에 대한 연구가 인터넷 비즈니스에서 활발히 이루어지고 있다. 인터넷 비즈니스와 마찬가지로 컴퓨터 게임 산업 분야에서도 이러한 연구가 필요하다. 하지만 컴퓨터 게임의 특성상 기존의 인터넷 비즈니스 방식과 같은 방법으로는 게이머(Gamer)의 행동을 알기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 패킷 마이닝(Packet Mining)을 이용한 게이머의 행위 분석 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 게이머들과 시스템 사이에 전달된 패킷을 수집하여 프로토콜별 텍스트 형태로 저장하고, 일정 시간이 흐르면 텍스트 형태로 저장된 패킷을 데이터베이스로 생성한다. 게이머 행위 분석 시스템은 이렇게 생성된 데이터베이스를 분석하고, 다양한 정보를 추출해내어 게이머의 행위를 분석한다.

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데이터 처리 가속기 구조 (An architecture for data processing accelerator)

  • 나종화;김희천;류대현;권창희;정광호;신승중
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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    • pp.1015-1018
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    • 2003
  • 본 논문은 날로 증가하는 데이터 처리 요구를 데이터 처리 전용 칩을 이용하여 데이터베이스, 데이터 마이닝, 또는 전문가 시스템 통과 같이 데이터 비교연산에 시간을 많이 소모하는 응용 소프트웨어의 처리 속도를 최소화 할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존의 숫자처리(numeric processing)보다는 기호처리(symbolic processing)를 위해서 관계 연산(relation operation) 모듈을 이용하여 입력된 데이터들을 하드웨어 레벨에서 고속으로 처리한다. 본 시스템은 칩으로 설계되어 하드디스크 레벨에서 시스템을 가속 시린 수도 있고, IP(Intellectual Property)로 구현되어 SoC(System-on-a-chip)의 한 모듈로서 프로세서 레벨에서 시스템을 가속시킬 수도 있다.

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RFM 분석 기반 고객 구매 패턴을 예측을 위한 SOM 클러스터링 방법 (SOM Clustering Method based on RFM Analysis for Predicting Customer Purchase Pattern in u-Commerce)

  • 조영성;문송철;류근호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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    • pp.185-187
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    • 2013
  • 유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

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통계 및 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 사이트 분석 (Analysis of E-biz Site Using Statistics and Data Mining Techniques)

  • 류창수;서용무
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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    • pp.369-387
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    • 2001
  • 인터넷 기술의 발달과 인터넷 비즈니스의 발전으로 인해 오늘날 사람들은 더욱 많은 시간을 인터넷 상에서 보내고 있다. 사용자가 기업의 웹 사이트를 방문한 기록은 웹 로그파일이라는 형태로 기업의 서버에 남게 되는데 이러한 로그 파일을 이용해 고객의 행동을 더욱 잘 이해하는 것이 매우 중요한 경쟁력의 요소로 자리 잡게 되었다. 이제까지는 웹 로그를 분석하기 위해 웹 로그 분석 도구를 이용해 왔는데, 경영 의사 결정에 도움이 되는 지식을 발견하기보다는 단순한 기술적인 통계량을 구하는데 그쳤다. 본 연구에서는 통계와 데이터마이닝 기법을 웹 데이터에 적용하여 경영 의사 결정에 도움이 되는 의미 있는 정보를 추출한다. 이를 위해 실제 인터넷 기업의 데이터를 기반으로 하여 대량 데이터를 데이터마이닝을 위해 전처리 하는 과정과 준비된 데이터를 분석하는 과정을 소개한다. 웹 사이트의 분석은 경영 지식을 찾아내기 위한 과정으로 개별 사이트가 처한 상황에 따라 분석과정이 상이해 질 수 있기 때문에 실제 기업의 데이터를 가지고 분석해 나가는 과정을 보이는 것은 의미 있는 연구라 생각된다.

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