기존 웹상 HTML 사용의 경우 문서 브라우징의 역할밖에 못하여 그 자체로는 의미가 없었기에 실행 가능한 프로그램을 따로 설계하여야 했다. SGML의 서브셋인 XML을 사용할 경우 단순한 문서가 아닌 객체로 취급되어 구조화된 데이터를 표현하고 전달하고 교화할 수 있다. 이러한 이유로 JAVA와 XML을 이용한 융통성있는 웹 어플리케이션 개발이 큰 관심거리에 속하고 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠를 XML로 작성하고 JAVA를 기반으로 XMLDOM을 이용하여 그 객체를 얻어와 간단한 인터넷 기반 마켓에 적용시킨다. 또한 그 자료를 DATAMINING에 활용하는 시스템을 설계, 구현하였다. 서버에 별도의 데이터베이스를 만들고 그것을 클라이언트에 연결하는 복잡한 방법을 XML객체를 사용하는 방법으로 간단하게 대체하였다. 데이터는 XML 객체로 이루어져 상점거래가 이루어지고, 이것은 고객 분석 및 상품분석을 위한 DATAMINING에 사용할 수 있게 해준다. 이로써 단순한 XML이 여러 다양한 데이터베이스로써 역할을 하게 된다.
Recently, the military service period has been shortened continuously. Meanwhile, more skilled airmen are needed as the complexity of weapon systems increase. This phenomenon could lead to a disastrous result such as deteriorating the level of the readiness and the fighting power. We suggest a method to improve recruit's maintenance capability rapidly by assigning airmen to jobs appropriate to their characteristics using Datamining methods (K-menas and CART). We focus on the assigning method for air force's air-munition maintenance airmen since they are requested more skilled than other airmen. Grouping airmen with k-means method and devising classification rule with CART algorithm, we found that airmen's proficiency arrival period could be shortened by 1.79 months when they are assigned in the suggested way.
본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진인, Northernlight와 Google과 일반메타탐색엔진인 Metacrawler를 정도률, 제현률을 기준으로 검색효율성을 측정하였다. 분석결과 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진이 일반검색엔진에 비해 검색효율성이 높은 것으로 나타났다. 따라서, 데이터마이닝 기법을 이용한 검색엔진이 앞으로 검색효율성을 높이는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
텍스트마이닝(text mining) 기법을 통해 생물학 문헌으로부터 단백질 이름과 그들 간의 상호 관계를 추출하는 시스템이 제안된 바 있다[1]. 이 시스템에서 단백질 이름을 추출하는 과정을 패턴 일치 오토마타(PMA: Pattern Matching Automata)라는 방법을 이용하여 좀 더 유연하고 높은 성능을 가지도록 개선할 수 있었다. 본 논문은 예제를 통해 PMA의 학습, 테스트 과정과 결과를 설명함으로써 단백질 이름 추출작업에서의 PMA의 가능성과 성능 향상을 위한 앞으로의 방안을 제시한다.
A company establishes a sale strategy through the inventory to set the purchasing requisite of the customer in a global company environment. And a sale company can become the reason of a sale opportunity loss because of a customer satisfaction rate if it does not have the all thing to want a purchasing company in a business-to-business. This paper analyzes the association relation of the goods which the customer orders. And we use a datamining technique for an association analysis of goods. The result of such analysis enhances the ability to get the orders of customer and may minimize a sale opportunity loss. We present a case of the 'D' company inventory management system, in order to verify the effect of the proposal system.
심전도 데이터는 심장의 전기적인 신호의 다양한 파형으로 이루어지며, 이와 같은 파형을 분석하고 분류하기 위하여 데이터마이닝 기법을 이용할 수 있다. 심전도신호를 분류하기 위한 기존의 연구들은 왜곡된 특징추출과 과적합 등 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 BP 알고리즘과 SVM을 이용하여 심전도 신호를 분류해 보았다 그 결과 SVM이 신경망에서 발생하는 과적합을 효과적으로 방지하고, 유일한 전역해를 보장함으로써, 일반화 성능에서 우수함을 보이고 있다는 사실을 확인하였다.
본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.383-390
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1999
본 연구의 목적은 이원화된 위험을 분류하는데 사용된 여러 가지 데이터마이닝(datamining) 기법들의 성과를 측정·비교하는데 있어서, 표본추출(sampling error)의 영향, 표본의 구성비 영향, 기존의 전통적 위험예측치의 문제점등을 살펴보고, 새로운 위험예측치를 제시하여 실증적으로 비교, 검증하는 것을 연구의 주목적으로 하고 있다.
데이터 마이닝은 특정분야에서만 관심을 갖는 분야가 아니라 현재 우리주변 여러 분야에서 많이 사용되고 응용되고 있다. 수많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 예측하여 추출해 내고 추후에 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다. 따라서 데이터를 다양한 관점으로 해석하기 위해 데이터를 변환할 수 있다. 의료분야에서의 예를 들면 간단한 질환도 분석의 결과에서 큰 차이를 발견할 수 있다. 유방암에 관련된 속성들에 대해 베이즈 이론을 적용하여 유방암 발병 확률을 예측한다. 이를 통하여 과거 환자진찰 데이터로 얻은 자료를 적용하여 증거기반의 의료서비스를 제공하며, 또한 진찰결과에 대한 신빙성을 증가시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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