Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2005.09a
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pp.101-106
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2005
Recently, as the size of genetic knowledge grows faster, automated analysis and systemization into high-throughput database has become hot issue. One essential task is to recognize and identify genomic entities and discover their relations. However, ambiguity of name entities is a serious problem because of their multiplicity of meanings and types. So far, many effective techniques have been proposed to analyze documents. Yet, accuracy is high when the data fits the model well. The purpose of this paper is to design and implement a document classification system for identifying entity problems using text/data mining combination, supplemented by rich data mining algorithms to enhance its performance. we propose RTP ost system of different style from any traditional method, which takes fault tolerant system approach and data mining strategy. This feedback cycle can enhance the performance of the text mining in terms of accuracy. We experimented our system for classifying RB-related documents on PubMed abstracts to verify the feasibility.
본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.11
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pp.111-116
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2017
This paper proposes a data mining approach to predicting stock price direction. Stock market fluctuates due to many factors. Therefore, predicting stock price direction has become an important issue in the field of stock market analysis. However, in literature, there are few studies applying data mining approaches to predicting the stock price direction. To contribute to literature, this paper proposes comparing single classifiers and ensemble classifiers. Single classifiers include logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine. Ensemble classifiers we consider are adaboost, random forest, bagging, stacking, and vote. For the sake of experiments, we garnered dataset from Korea Stock Exchange (KRX) ranging from 2008 to 2015. Data mining experiments using WEKA revealed that random forest, one of ensemble classifiers, shows best results in terms of metrics such as AUC (area under the ROC curve) and accuracy.
Huge information has been made due to the current computing environment and could not be acceptable. People want the information which they can understand and accept easily. They may want not only simple information but also knowledge. That is why data mining becomes a center of information. We use RFM analysis in order to create customer score. Customers are classified into five groups(most oxcellenrexcellenycommoflowerilowest) for a various marketing activities. We can found the significant patterns in each group, and classify customers from loyal customers to leaving customers in the near future by the indirect data mining(e.g. association analysis) and the direct data mining(e.g. decision tree, logistic regression analysis, etc.), which are named in this study. Our research focuses on the advanced models by applying the association rules in data mining. Our results indicate that the indirect data mining and the direct data mining seem to have same outputs, but the former shows more clear pattern then the latter one.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.9
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pp.4183-4191
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2011
Considering the characteristics of a data stream whose data elements are continuously generated and may change over time, there have been many techniques to differentiate the importance of data elements in a data stream by their generation time. The conventional techniques are efficient to get an analysis result focusing on the recent information in a data stream, but they have a limitation to differentiate the importance of information in various ways more flexible. An information differentiation technique based on the term of a fuzzy set can be an alternative way to compensate the limitation. A term of a fuzzy set has been widely used in various data mining fields, which can overcome the sharp boundary problem and give an analysis result reflecting the requirements in real world applications more. In this paper, a fuzzy window mechanism is proposed, which is adapting a term of a fuzzy set and is efficiently used to differentiate the importance of information in mining data streams. Basic concepts including fuzzy calendars are described first, and subsequently details on data stream mining of weighted patterns using a fuzzy window technique are described.
Tetzlaff, Emily J.;Goggins, Katie A.;Pegoraro, Ann L.;Dorman, Sandra C.;Pakalnis, Vic;Eger, Tammy R.
Safety and Health at Work
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v.12
no.2
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pp.201-208
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2021
Background: In the mining industry, various methods of accident analysis have utilized official accident investigations to try and establish broader causation mechanisms. An emerging area of interest is identifying the extent to which cultural influences, such as safety culture, are acting as drivers in the reoccurrence of accidents. Thus, the overall objective of this study was to analyze occupational health and safety (OHS) reports in mining to investigate if/how safety culture has historically been framed in the mining industry, as it relates to accident causation. Methods: Using a computer-assisted qualitative data analysis software, 34 definitions of safety culture were analyzed to highlight key terms. Based on word count and contextual relevance, 26 key terms were captured. Ten OHS reports were then analyzed via an inductive thematic analysis, using the key terms. This analysis provided a concept map representing the 50-year data set and facilitated the use of text framing to highlight safety culture in the selected OHS mining reports. Results: Overall, 954 references and six themes, safety culture, attitude, competence, belief, patterns, and norms, were identified in the data set. Of the 26 key terms originally identified, 24 of them were captured within the text. The results made evident two distinct frames in which to interpret the data: the role of the individual and the role of the organization, in safety culture. Conclusion: Unless efforts are made to understand and alter cultural drivers and share these findings within and across industries, the same accidents are likely to continue to occur.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.1
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pp.1-11
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2006
Data mining technique is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. It has been widely used in many applications, such that pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research on off-line or on-line and so on. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2001 using twostep clustering technique for environment information. The twostep clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply these twostep clustering outputs to environmental preservation and improvement.
Trajectory data are ubiquitous in the real world. Recent progress on satellite, sensor, RFID, video, and wireless technologies has made it possible to systematically track object movements and collect huge amounts of trajectory data. Accordingly, there is an ever-increasing interest in performing data analysis over trajectory data. In this paper, we develop a data mining tool for massive trajectory data. This mining tool supports three operations, clustering, classification, and outlier detection, which are the most widely used ones. Trajectory clustering discovers common movement patterns, trajectory classification predicts the class labels of moving objects based on their trajectories, and trajectory outlier detection finds trajectories that are grossly different from or inconsistent with the remaining set of trajectories. The primary advantage of the mining tool is to take advantage of the information of partial trajectories in the process of data mining. The effectiveness of the mining tool is shown using various real trajectory data sets. We believe that we have provided practical software for trajectory data mining which can be used in many real applications.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.7
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pp.125-133
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2019
Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.
This paper discusses a data mining technique for time series analysis of traffic data, which provides useful knowledge for network configuration management. Commonly, a network designer must employ a combination of heuristic algorithms and analysis in an interactive manner until satisfactory solutions are obtained. The problem of heuristic algorithms is that it is difficult to deal with large networks and simplification or assumptions have to be made to make them solvable. Various data mining techniques are studied to gain valuable knowledge in large and complex telecommunication networks. In this paper, we propose a traffic pattern association technique among network nodes, which produces association rules of traffic fluctuation patterns among network nodes. Discovered rules can be utilized for improving network topologies and dynamic routing performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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