• 한국생산제조학회지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.805-813
• /
• 2012

A fan is the most common air flow machinery and is being used in various different industries such as for heavy machinery, home appliances and automobile. An axial fan has blades that force air to move parallel to the shaft about which the blades rotate. This type of fan is used in a wide variety of applications, ranging from small cooling fans for electronics to the giant fans used in wind tunnels. An axial fan generating large air volume used to cool equipments, but is less efficient. A sirocco fan is a efficient device for moving air by centrifugal force and can generate high pressure. Fans that affect the performance and noise of a product are important components. It is also a time and budget consuming equipment to develop a fan through physical experiments. In order to overcome this problem, we have designed and developed a fan simulator for axial and sirocco fan's fluid analysis using supercomputer. Performance and noise prediction based on datamining without numerical analyses is also developed for the conceptual design of a fan.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.678-679
• /
• 2015

Recently, safety accidents in construction sites are increasing. Accordingly, in this study, development of 'Big-Data Analysis Modeling' can collect articles from last 10 years which came from the Internet News and draw the cause of accidents that happening per season. In order to apply this study, Web Crawling Modeling that can collect 98% of desired information from the internet by using 'Xml', 'tm', "Rcurl' from the library of R, a statistical analysis program has been developed, and Datamining Model, which can draw useful information by using 'Principal Component Analysis' on the result of Work Frequency of 'Textmining.' Through Web Crawling Modeling, 7,384 out of 7,534 Internet News articles that have been posted from the past 10 years regarding "safety Accidents in construction sites", and recognized the characteristics of safety accidents that happening per season. The result showed that accidents caused by abnormal temperature and localized heavy rain, occurred frequently in spring and winter, and accidents caused by violation of safety regulations and breakdown of structures occurred frequently in spring and fall. Plus, the fact that accidents happening from collision of heavy equipment happens constantly every season was acknowledgeable. The result, which has been obtained from "Big-Data Analysis Modeling" corresponds with prior studies. Thus, the study is reliable and able to be applied to not only construction sites but also in the overall industry.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제19권3호
• /
• pp.877-891
• /
• 2008

The purpose in this datamining modeling is to maximize the number of L insurance' new customer selected from the S corp.'s customers through the telemarketing. We demonstrated the superiority of this method by comparing the existing marketing method and campaign result. The used software in this analysis is SAS 9.1 and so on.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
• /
• 대한예방의학회 2005년도 제57차 추계 학술대회 연제집
• /
• pp.429-429
• /
• 2005

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.5-8
• /
• 2002

전자상거래의 보편화와 더불어 인터넷 쇼핑몰이 급격히 늘어나면서 선택의 폭이 커짐과 동시에 고객에게는 선택의 불편이 있고, 판매자에게는 경쟁이 가중될 것이므로 더욱 치밀하고 편리한 마케팅 기법이 요구되어지고 있다. 따라서 인터넷 쇼핑몰에서의 개별고객의 니즈를 파악하기 위한 다양한 분석적 접근이 이루어지고 있다. 웹 데이터마이닝은 웹사이트에 접근한 사용자들의 개인별 접근패턴을 파악하고 예측하기 위해 로그파일을 분석한다. 본 연구에서는 eCRM의 핵심요소인 로그분석을 위한 데이터마이닝 엔진을 설계하고 구현한다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
• /
• 한국전자거래학회 1999년도 종합학술대회발표논문집
• /
• pp.757-760
• /
• 1999

본 논문에서는 오라클사의 전자상거래용 패키지인 ICS를 기반으로 지능형 인터넷 쇼핑몰을 설계 하고 구현하였다. 본 쇼핑몰은 고객들의 접속 기록과 상품 구매 기록을 데이터마이닝 기법에 의해 통계적으로 분석하여 상품에 대한 인기도에 따라 상품 진열을 자동적으로 구성할 수 있는 지능형 쇼핑몰이다. 본 시스템을 동하여 쇼핑몰 관리자의 주관적인 판단에 의해 수 작업으로 이루어지는 기존 쇼핑몰 관리 업무를 자동화할 수 있다. 또한 최근에 급격하게 증가하고 있는 전자상거래 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있는 새로운 형태의 마케팅 기법을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.152-154
• /
• 2000

World Wide Web(WWW) 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 시점에서, WWW의 데이터로부터 유용한 정보를 찾아내고 분석하는 일이 필요해졌다. 또한 WWW의 데이터만으로는 얻을 수 없는 기업의 의사결정을 위한 정보를 얻기 위해, 웹 페이지 접근 기록에서 얻어진 웹 로그기록들과 기업의 판매 트랜잭션 데이터베이스, 광고 데이터베이스 그리고 고객 정보를 통합하여 데이터 웨어하우스를 구축한다. 이러한 과정은 기업활동의 결과로 축적된 데이터 자원과 WWW의 데이터를 통합하여 체계적인 정보기반을 구축하고, 이러한 자원을 전략적으로 재활용하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 WWW의 데이터와 기업의 데이터베이스를 통합하여 웨어하우스를 설계하고 여기에 데이터마이닝, OLAP을 적용하여 CRM에 활용하는 방안을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.69-72
• /
• 2004

기업간의 경쟁이 심화되고 정보의 중요성에 대한 인식이 확대되어 가는 상황에서 다량의 데이터로부터 가치 있는 데이터를 추출하는 CRM 데이터 마이닝은 중대한 관심사가 아닐 수 없다. 본 연구는 데이터마이닝의 여러 활용 분야 중 고객세분화를 위해 최근 많이 사용되고 있는 데이터마이닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망 알고리즘 기법들을 비교하며, 이를 실제 아파트 고객의 데이터를 이용하여 검증하고자 한다. 따라서, 아파트 고객 세분화를 위한 데이터마이닝 수행시 기법 선택의 기준과 비교 평가의 기준을 제시하는 데 연구목적 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
• /
• pp.757-758
• /
• 2009

오늘날 데이터베이스 시스템의 사용은 여러 분야에서 필수적으로 사용되고 있다. 이처럼 다양한 분야에서 삶의 질이 점점 향상됨에 따라 보다 차별적인 서비스를 요구하는 소비자층이 늘고 있다. 이런 변화에 맞춰 본 논문에서는 음식점 체인에서 데이터마이닝 기법을 이용하여 보다 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 소비자의 행동패턴을 분류하는 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권5호
• /
• pp.339-349
• /
• 2012

모바일 컨버전스로 대표되는 스마트폰의 등장 이래 급속한 보급으로 국민의 절반이상이 사용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에서 구동되는 모바일앱 시장도 빠른 속도로 성장하고 있다. 하지만 스마트폰과 모바일앱에 대한 기존 연구는 대부분 기술 수용 또는 기능 향상 등에만 초점을 맞춰 연구가 진행되었다. 따라서 본 연구는 모바일앱 각각에 대한 촉진 전략을 제시하기 위해 세 단계에 걸쳐 분석이 진행된다. 첫째, 빈도분석을 통해 가장 많이 사용하는 모바일앱을 도출하고 둘째, 연관성 규칙을 통해 모바일앱 간 관계에 대해 알아본다. 마지막으로 규칙유도기법은 앞선 두 단계에서 획득된 5개 모바일앱을 목표 변수로 설정하여, 각 모바일앱별 스마트폰 사용 특성을 도출하였다. 연구에 사용된 변수는 모바일앱 구분 20개와 인구통계학적 변수 및 PC, 영화, 음악, 도서, 게임의 사용 시간 그리고 지불 금액을 변수로 선정하여 총 35개가 사용되었다.