• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.91-103
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• 2002

A collaborative filtering which supports personalized services of users has been common use in existing web sites for increasing the satisfaction of users. A collaborative filtering is demanded that items are estimated more than specified number. Besides, it tends to ignore information of other users as recommending them on the basis of information of partial users who have similar inclination. However, there are valuable hidden information into other users' one. In this paper, we use Association Rule, which is common wide use in Data Mining, with collaborative filtering for the purpose of discovering those information. In addition, this paper proved that Association Rule applied to Recommender System has a effects to recommend users by the relation between groups. In other words, Association Rule based on the history of all users is derived from. and the efficiency of Recommender System is improved by using Association Rule with collaborative filtering.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.3
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• pp.488-499
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• 2022

This study analyze the relationship between S&T policy and the R&D performance plans of GRIs which lack relevant research through quantitative information analysis. KISTI which is focused on the case is an ICT-based GRI that is sensitive to changes in the internal and external environment, and the impact of government S&T policy changes on KISTI's R&D performance plans was analyzed in depth.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.251-254
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• 2017

본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.251-254
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• 2017

본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.84-86
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• 2008

The customer relation marketing in which companies can utilize to control and to get the filtered information efficiently has appeared. It is applying data mining to build the management that can even predict and recommend products to customers. In this paper, we proposed the adaptive customer relation management strategies using the association rules of data mining. The proposed method uses the association rules composes frequent customers with occurrence of candidate customer set creates the rules of associative customers. We analyzed the efficient feature of purchase customers using the hyper graph partition according to the lift of creative association rules. Therefore, we discovered strategies of the cross-selling and the up-selling about customers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.308-310
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• 1999

정적 이미지도 시간 정보를 갖는다. 그래서, 정적 이미지 데이터에 시간 정보를 반영하여 시간적으로 연관된 이미지들간의 시간 관계성을 분석하고 표현하여, 사용자가 제시하는 시간 관계의 정보 요구 사항인 질의에 적절한 처리결과를 제공하는데 활용할 필요가 있다. 본 논문은 이미지에 표현될 수 있는 시간 정보를 추출하고 이 시간 정보를 바탕으로 이미지 도메인에 메핑되는 시간 도메인을 정의하며, 이미지들간의 시간 관계성을 표현하는 표현 구조를 설계하여 이중 그래프 모델의 표현 능력을 확장한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.229-232
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• 2008

웹 정보량이 급속히 늘어나면서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 검색 기술의 중요성이 커지고 있다. 검색의 정확성을 높이기 위해서는 검색 질의어와 함께 사용자의 환경, 검색 만족도와 같은 다양한 정보가 필요하다. 사용자의 명시적 피드백을 요구하는 것은 거부감을 줄 수 있으므로 사용자의 잠재적 피드백과 연관 검색어 분석을 통해 검색 질의어를 확장하는 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 검색어 확장과 검색 정확성 사이의 상관관계에 대한 분석이 없어 연관 검색어를 정량적으로 평가할 수 없었다. 본 논문에서는 사용자가 검색 질의어를 변경하면서 검색을 반복하는 과정을 사용자의 잠재적 피드백의 하나로 보고 사용자 만족도를 반영하는 페이지 방문 시간과 함께 분석하여 연속적으로 입력된 검색어가 검색 결과 순위와 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하는 방법을 제안하였다. 마우스 클릭 정보 분석을 통하여 사용자의 검색 만족도를 정량화하였고 특정 주제어에서 관련 검색어가 확장되어 가는 과정은 트리 구조로 표현하였다. 이를 통해 하나의 주제어와 관련해 연속적으로 입력된 검색어 집합으로부터 연관검색어를 추출하고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있으며 제안된 트리 구조를 다양한 방향으로 분석하여 검색어, 검색 결과, 사용자 만족도, 배경 지식 등 단순 검색어 분석에서는 나타나지 않는 다양한 정보를 얻을 수 있다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.23 no.5
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• pp.3-14
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• 2022

Construction projects have high potentials of claims among a variety of stakeholders. Claims on their own are not disputes but they have high potentials leading to disputes if agreements are not made between parties due to conflicting opinions. In the event of the construction disputes between clients and contractors, it could give negative impacts to both parties and, to minimize or pro-actively manage construction disputes, the role of clients is more significant. The objective of the study is to analyze a level of associations between the types of disputes and causes of construction projects based on the association rule analysis, and to identify and discuss key characteristics and implications from client's perspectives. The study analyzes associations between the types of disputes and causes, and also identifies those with a high level of associations. It also presents the outcomes of more systematic analysis compared to descriptive statistics just based on frequencies. Through the analysis of the data cases, the study proposes the directions to resolve the causes of disputes from client's perspectives. It can assist to improve understandings of the relationships between the types of disputes and causes and to pro-actively manage the disputes of construction projects.

• Journal of Embryo Transfer
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• v.31 no.3
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• pp.227-233
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• 2016

This study was conducted to analyze the effect of single nucleotide polymorphisms (SNPs) on the equine chromosomes (ECA) 3 for the body conformations of 12 month of age in Jeju crossbred (Jeju horses ${\times}$ Thoroughbred). A total of 199 Jeju crossbred horse samples were obtained from the National Institute of Subtropical Livestock Research Institute for this study. To correctly estimate the body conformations, we measured thirteen elements relevant to the body conformation such as body weight, wither height, body length for all the 199 horses at 12 month of age. Furthermore, all the horses were genotyped using four SNPs including the BIEC2-808466, BIEC2-808543, BIEC2-808967, BIEC2-809370, of which genomic coordinates range approximately from 105.1Mbp to 110 Mbp in the ECA3. For the phenotypic data sets, the average body weight was $193.7{\pm}24.5kg$ and the height was $124.5{\pm}4.0cm$. As for the genotypic data, the miner allele frequencies of the SNPs were shown to be varied from 0.01 to 0.291. Using the phenotypic and genotypic data sets, analysis of covariance was performed to find any association between those SNP genotypes and body conformations, using year of birth, month of birth, sex, and parity as the covariance components. The result showed that alternative genotypes in the BIEC2-808967 and BIEC2-809370 SNPs were significantly associated with the body length (P<0.05) and the wither height (P<0.05) respectively in the Jeju crossbred horses. Therefore, it is estimated that there are significant associations in the body conformation of 12 month of age of Jeju crossbred for those two SNPs used in this study.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.8
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• pp.15-22
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• 2020

The 4th industrial revolution and the rapid change in the data environment revealed technical limitations in the existing relational database(RDB). As a new analysis method for unstructured data in all fields such as IDC/finance/insurance, interest in graph database(GDB) technology is increasing. The graph database is an efficient technique for expressing interlocked data and analyzing associations in a wide range of networks. This study extended the existing RDB to the GDB model and applied machine learning algorithms (pattern recognition, clustering, path distance, core extraction) to detect new abnormal signs. As a result of the performance analysis, it was confirmed that the performance of abnormal behavior(about 180 times or more) was greatly improved, and that it was possible to extract an abnormal symptom pattern after 5 steps that could not be analyzed by RDB.