• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.253-260
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• 1999

The recycling cell formation problem means that disposal products me classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to treat the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem far disposal products. In this paper, a heuristic approach fuzzy ART neural network is suggested. The modified fuzzy ART neural network is shown that it has a great efficiency and give an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. We present the results of this approach applied to disposal refrigerators and the comparison of performances between other algorithms. This paper introduced a procedure which integrates economic and environmental factors into the disassembly of disposal products for recycling in recycling cells. A qualitative method of disassembly analysis is developed and its ai is to improve the efficiency of the disassembly and to generated an optimal disassembly which maximize profits and minimize environmental impact. Three criteria established to reduce the search space and facilitate recycling opportunities.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.253-260
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• 1999

The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to treat the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem for disposal products. In this paper, a heuristic approach for fuzzy ART neural network is suggested. The modified Fuzzy ART neural network is shown that it has a great efficiency and give an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. We present the results of this approach applied to disposal refrigerators and the comparison of performances between other algorithms. This paper introduced a procedure which integrates economic and environmental factors into the disassembly of disposal products for recycling in recycling cells. A qualitative method of disassembly analysis is developed and its aim is to improve the efficiency of the disassembly and to generated an optimal disassembly which maximize profits and minimize environmental impact. Three criteria established to reduce the search space and facilitate recycling opportunities.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.193-212
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• 2022

1969년에 처음 고안되어 확산에 대한 마케팅 연구를 이끈 Bass Diffusion Model은 일반적으로 마케팅 연구 및 경영 과학에서 가장 성공적인 모델 중 하나다. 본 연구는 휴대전화 가입 확산을 토대로 Bass 확산 모델의 사용을 설명하며 Bass 확산 모델을 3대 선진국 시장인 한국, 일본, 중국과 신흥시장인 베트남, 태국, 카자흐스탄, 몽골에 적용했다. 실험에서는 비선형 최소자승법을 사용하여 Bass확산 모델의 매개변수를 추정하였고 휴대전화 가입의 확산은 모든 경우에 S 곡선을 따른다. m, p 및 q 매개변수를 획득한 후 국가를 세 그룹으로 그룹화하기 위해 k-평균 클러스터 분석을 사용했으며 국가를 클러스터링함으로써 확산 속도와 패턴이 유사하며 신흥시장이 있는 국가가 선진국의 발자취를 따를 수 있음을 제안한다. 연구의 목적은 시장 성숙도의 시기와 규모를 예측하고 데이터가 Bass 모델의 혁신의 일반적인 확산 곡선을 따르는지 여부를 판단하는 것이다.

• 한국병원경영학회지
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• 제17권2호
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• pp.21-33
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• 2012

Purpose : This study aims to suggest application of patients DB to hospital marketing by performing market segmentation and selecting target market. Consequently help to establish suited strategy of marketing. Method : 14,072 patients hospitalized in a University Medical Center were recruited into this study. In order to classify the customer groups, cluster analysis was used with RFM(Recency, Frequency, Monetary) model, and 1-way ANOVA verified the differences among groups. And then, sociodemographical status, healthcare utilization and diagnosis(ICD-10) of each group were compared to draw a marketing strategy. Results : Four groups were classified through clustering analysis, and'high use and high profit' and'low use and high profit' groups were selected as a target market. The features of target market were as follows, the female proportion was high; used a private room; hospitalized through the emergency room; had operation; length of stay was long; had many comorbidity and cooperative treatment. There was difference in each feature of target market: as for the'high use and high profit' group, many patients were diagnosed with 'certain infectious and parasitic diseases'; and as for the'low use and high profit'group, the proportion of patients who purchased'industrial accident compensation insurance'and'auto insurance'was relatively high; many patients were diagnosed with'Injury, poisoning and certain other consequences of external causes'. Conclusion : It is needed to establish'positioning' strategy by monitoring and communicating with'high use and high profit' group. And for the case of'low use and high profit' group, it is necessary to make a follow-up management and lead them to have a medical check-up.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제2A권4호
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• pp.131-135
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• 2002

This paper describes a new ultra-fast contingency screening algorithm for on-line TSA without time simulation. All machines are represented in a classical model and the stability index is defined as the ratio between acceleration power during a fault and deceleration power after clearing the fault. Critical clustering of machines is done based on the stability index, and the power-angle curve of the critical machines is drawn assuming that the angles of the critical machines increase uniformly, while those of the non-critical ones remain constant. Finally, the critical clearing time (CCT) is computed using the power-angle curve. The proposed algorithm is tested on the KEPCO system comprised of 900-bus and 230-machines. The CCT values computed with the screening algorithm are in good agreement with those computed using the detailed model and the SIME method. The computation time for screening about 270 contingencies is 17 seconds with 1.2 GHz PC.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.111-128
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• 2019

지하철은 많은 승객들을 원거리까지 안전하고, 신속 정확하게 원하는 지점으로 대량 수송할 수 있는 친환경적인 교통수단이다. 지하철의 공익성을 증대시키기 위해서는 정확한 승객 수요 예측이 이루어져야 한다. 본 연구는 정확한 지하철 수요예측을 위하여, 군집분석을 통해 서울시 1-9호선 지하철역들을 군집화 하였다. 그 후, 전체 역과 각 군집 별 최종 예측 모형을 제시하였다. 군집화 결과, 294개의 역이 3개로 군집화 되었으며 그룹 1은 상공업지구, 그룹 2는 주상복합지구, 그룹 3은 주거지구가 중심이 되는 역들로 나타났다. 그 후 각 군집 별로 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용해 지하철 승차인원 예측 모형을 제시하고, 수요 예측에 중요한 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 그리고 최종 모형을 바탕으로 2018년 10월에 개통될 서울시 9호선 3단계 연장역인 8개 신설역의 3개월 수요를 예측하였다. 8개 신설역의 월평균 시간당 평균 승차인원은 약 241에서 452명, 월평균 시간당 최대 승차인원은 약 969에서 1,515명으로 추정되었다. 본 분석의 최종 모형을 활용한 신설역의 지하철 수요 예측은 대중교통 정책 결정을 위한 기초자료로 활용되어 효율적인 지하철 운영 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.117-135
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• 2003

개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1804-1820
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• 1997

본 논문에서는 마이크로셀이나 피코셀과 같은 아주 작은 규모의 셀 영역 범위를 사용하는 차세대 무선 ATM 환경에서 효과적으로 이용될 수 있는 호제어절차 방식을 제시하고 개방형 큐잉 네트워크를 사용해 이의 성능분석을 행한다. 셀집단화 방식이라고 불리는 이 호제어절차는 단말의 이동성을 고려하여 새로운 호가 망 내로 수락될 때 단말이 이동할 확률이 높은 이웃한 물리적인 마이크로셀이나 피코셀들을 집합으로 모아서 지역적으로 매크로셀 정도로 넓은 영역을 담당하는 가상셀을 만들어 주는 방식으로, 높은 주파수 재사용 효율을 보장받으면서도 핸드오버에 따른 호제어절차의 개입을 줄일 수 있다는 장점을 지니고 있다. 그러나 셀집단화 방식에서는 일단 새로운 호가 가상셀 내의 영역으로 수락되고나면 제약없이 기지국 사이를 핸드오버하여 셀집단 내의 한 기지국에 집중하여 과부화 현상을 초래한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 셀집단화 방식이 사용하는 호수락제어의 판별기준으로서 기지국의 과부하 확률과 기지국이 과부하 상태에 머무르는 평균시간을 정의하고, 셀 집단 내에 존재할 수 있는 전체 통화호의 수를 일정한 값 이하로 제한할 경우와 그렇지 않을 경우를 비교하여 성능분석을 행하고 수치 결과를 보임으로써 셀집단화 방식의 효율성을 살펴본다.

• Current Optics and Photonics
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• 제3권2호
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• pp.150-153
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• 2019

Larynx cancer is a potentially terminal and severe type of neck and head cancer in which malignant cells start to grow and spread upwards in the larynx, or voice box. Smoking tobacco, drinking hot beverages and drinking alcohol are the main risk factors for these tumors. In this study, we aimed to develop a precise, accurate and rapid chemometrics assisted Raman spectroscopy method for diagnosis of larynx cancer in deparaffinized tissue samples. In the proposed method, samples were deparaffinized and 20 microns of each tissue were located on a coverslip. Both healthy (n = 13) and cancerous tissues (n = 13) were exposed to a Raman laser (785 nm) and excitations were recorded between wavenumbers of $50{\sim}1500cm^{-1}$. An Orthogonal Partial Least Square algorithm was applied to evaluate the Raman spectrum obtained. Sensitivity and specificity of the proposed method is high enough with the aid of Principal Component Analysis (PCA) to test the whole model. Healthy and cancerous tissues were accurately and precisely clustered. A rapid, easy and precise diagnosis algorithm was developed for larynx cancer. By this method, some useful data about differences in biomolecules of each group (phospholipids, amides, tyrosine, phenylalanine collagen etc.) was also obtained from the spectra. It is claimed that the optimized method has a great potential for clustering and separating tumor tissues from healthy ones. This novel, rapid, precise and objective diagnosis method may be an alternative for the conventional methods in literature for diagnosis of larynx cancer.