• Geomechanics and Engineering
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• 제14권2호
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• pp.151-159
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• 2018

Annually, the global production of construction aggregates reaches over 40 billion tons, making aggregates the largest mining sector by volume and value. Currently, the aggregate industry is shifting from sand to hard rock as a result of legislation limiting the extraction of natural sands and gravels. A major implication of this change in the aggregate industry is the need for understanding rock fragmentation and energy absorption to produce more cost-effective aggregates. In this paper, we focused on incorporating dynamic rock and soil mechanics to understand the effects of loading rate and water saturation on the rock fragmentation and energy absorption of three different sandstones (Red, Berea and Buff) with different pore sizes. Rock core samples were prepared in accordance to the ASTM standards for compressive strength testing. Saturated and dry samples were subsequently prepared and fragmented via fast and dynamic compressive strength tests. The particle size distributions of the resulting fragments were subsequently analyzed using mechanical gradation tests. Our results indicate that the rock fragment size generally decreased with increasing loading rate and water content. In addition, the fragment sizes in the larger pore size sample (Buff sandstone) were relatively smaller those in the smaller pore size sample (Red sandstone). Notably, energy absorption decreased with increased loading rate, water content and rock pore size. These results support the conclusion that rock fragment size is positively correlated with the energy absorption of rocks. In addition, the rock fragment size increases as the energy absorption increases. Thus, our data provide insightful information for improving cost-effective aggregate production methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.235-243
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• 2022

경쟁이 심화되는 글로벌 방산수출환경은 다양한 비정형적 데이터의 체계적인 분석을 통해 수출목표국가에 대한 수출유망분야를 선정한 후 수출방향에 대한 전략적 맞춤화가 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 방산수출품목 시장확대를 목적으로 수출목표국가를 독일, 영국, 프랑스로 선정하고 해당국가별 향후 10년간 무기체계 획득계획에 대한 비정형 예측 데이터를 확보하고자 하였다. 이후 텍스트 마이닝 분석 중 TF-IDF 기법을 활용하여 3개국의 데에터에서 자주 등장하는 핵심어를 도출하고자 하였다. 분석결과, 각 국의 주요 획득사업에 대한 핵심어를 도출할 수 있었고 이를 토대로 3국의 공통적 획득계획이 있는 핵심어를 유사한 의미로 분류하여 현 시점의 방산수출에 대한 유망수출품목을 발굴할 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.215-228
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• 2019

본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 최근 20년 한국무용 연구 동향을 분석하는 것에 목적을 두었다. 한국학술정보(RISS)에 구축되어 있는 학술지 DB 중 총 1,468편의 논문제목에서 3,047개의 단어를 분석하였다. 데이터의 정제와 분석은 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 이용하였고, 텍스트 마이닝 중 키워드 분석과 토픽모델링을 적용하여 의미 있는 결과를 도출하였다. 첫째, 한국 기본춤 동작의 구조를 밝히는 연구에서 한국춤의 활용과 전승에 관한 연구로 전환되었다. 둘째, 한국무용 연구의 참여 대상이 중년여성에서 노인여성으로 변화하였다. 셋째, 춤 기록에 대한 연구가 비활성화 되었다. 넷째, 최승희(Choi Seung-hee)에 대한 연구는 지속적인 관심의 대상이다. 다섯째, 한국창작춤에서 한국전통춤에 대한 연구로 집중되었다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권5호
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• pp.327-336
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• 2016

Prediction of customer failure rates plays an important role for establishing appropriate management policies and improving the profitability for industries. For these reasons, many LCD (Liquid crystal display) manufacturing industries have attempted to construct prediction models for customer failure rates. However, most traditional models are based on the parametric approaches requiring the assumption that the data follow a certain probability distribution. To address the limitation posed by the distributional assumption underpinning traditional models, we propose using parameter-free data mining models for predicting customer failure rates. In addition, we use various information associated with product attributes and field return for more comprehensive analysis. The effectiveness and applicability of the proposed method were demonstrated with a real dataset from one of the leading LCD companies in South Korea.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제17권2호
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• pp.133-154
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• 2010

Recently, Internet Telephony has become increasingly popular in telecommunication industry. However, previous research on Internet Telephony has focused on analyzing specific Internet Telephonysolutions, identifyingthe Internet Telephony movement itself. The research on prediction models about Internet Telephony adoption has been minimal. The main propose of this study is to develop models for predicting transition intention from using traditional telephones to using Internet Telephony. To do so, this study uses data mining methods to analyze demands in the IT communications market and to provide management strategies for Internet telephony providers. Especially this study uses discriminant analysis, logistic regression, classification tree, and neural nets to develop those prediction models toward Internet Telephony adoption. The models are compared with each other and a superior model is chosen.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권6호
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• pp.26-32
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• 2021

The global aircraft-manufacturing industry ecosystem is characterized by the international division of labor through the worldwide supply chain and by the concentration of value added at the top of the supply chain. As a result, the competition for entry into the top supply chain and for order expansion is becoming increasingly intensive. To increase their orders, domestic aircraft manufacturing enterprises need to enhance their competitiveness by evaluating and analyzing it. However, most domestic aircraft manufacturing companies are unaware of the need to quantitatively evaluate their competitiveness. It is challenging to perform such an evaluation, and there are few research cases. In this study, we quantitatively evaluated and analyzed the competitiveness of domestic aircraft manufacturers by using data mining techniques. Thereby, implications for enhancing their competitiveness could be identified.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.38-43
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• 2022

In this study, there are many difficulties in defining and judging creative people because there is no systematic analysis method using accurate standards or numerical values. Analyze and judge whether In the previous study, A study on the application of rule success cases through machine learning algorithm extraction, a case study was conducted to help verify or confirm the psychological personality test and aptitude test. We proposed a solution to a research problem in psychology using machine learning algorithms, Data Mining's Cross Industry Standard Process for Data Mining, and CRISP-DM, which were used in previous studies. After that, this study proposes a solution that helps to judge creative people by applying the feature selection algorithm. In this study, the accuracy was found by using seven feature selection algorithms, and by selecting the feature group classified by the feature selection algorithms, and the result of deriving the classification result with the highest feature obtained through the support vector machine algorithm was obtained.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.701-713
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• 2023

Purpose: The primary purpose of this study is to integrate text mining and Quality Function Deployment (QFD) to automatically extract valuable information from customer reviews, thereby establishing a QFD frame- work to confirm genuine customer needs for New Product Development (NPD). Methods: Our approach combines text mining and QFD through topic modeling and sentiment analysis on a large data set of 56,873 customer reviews from Zappos.com, spanning five running shoe brands. This process objectively identifies customer requirements, establishes priorities, and assesses competitive strengths. Results: Through the analysis of customer reviews, the study successfully extracts customer requirements and translates customer experience insights and emotions into quantifiable indicators of competitiveness. Conclusion: The findings obtained from this research offer essential design guidance for new product develop- ment endeavors. Importantly, the significance of these results extends beyond the running shoe industry, presenting broad and promising applications across diverse sectors.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권3호
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• pp.1-28
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• 2017

지식기반 경제에서 산학협력의 중요성이 커짐에 따라 산학협력에 대한 지원과 연구들이 증가함에도 불구하고 산학협력의 특허 성과인 기술이전 및 기술료 수입은 낮은 편인데, 그 이유는 사업화 가치가 없는 특허들을 과도하게 출원하였기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 산학협력 및 기술이전이 가능한 특허를 분석하는 방법을 제안한다. 분석을 위한 특허데이터는 WIPSON을 통하여 4개 대학, 1,061개 특허정보를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 방법은 대학이 보유한 산학협력단의 미국 특허를 대상으로 Quality-Strategy Matrix를 작성하고, Matrix의 Advanced Quality Technology 영역의 특허를 대상으로 텍스트마이닝과 사회네트워크 분석을 실시한 뒤, 핵심 키워드와 IPC 코드를 도출하여 대학별 핵심특허를 분석하였다. 분석결과, H 대학은 4개의 핵심특허와 2개의 핵심 IPC 코드를 도출하였으며, K 대학의 경우 4개의 핵심특허와 2개의 핵심 IPC 코드, Y 대학의 경우 6개의 핵심특허와 1개의 핵심 IPC 코드, 마지막으로 S 대학의 경우 14개의 핵심특허와 2개의 핵심 IPC 코드를 각각 도출하였다. 본 연구는 산학협력 및 기술이전이 가능한 특허와 IPC 코드를 분석하여 대학의 산학협력의 활성화에 기여하는데 그 의의가 있다.

• 한국자원공학회지
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• 제55권6호
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• pp.553-563
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• 2018

본 연구에서는 폐기물 및 유가금속 재활용관련 인프라가 전무한 폐광지역의 공간을 활용한 도시광산 조성을 위한 최적기술과 입지조건을 설정하기 위한 조건과 기법을 제시하였다. 도시광산 산업은 부가가치가 높은 산업부산물 및 폐기물의 가공을 통해서 광물자원을 취급하는 산업으로, 광물자원의 개발과 광해방지의 연계산업으로 의미를 지닌다. 폐광지역 대상의 도시광산을 대상으로 폐기물 재활용 기술은 선별, 추출, 정제련의 핵심기술이 대상이 되며, 해당 기술수준 분석결과, 유망한 원료인 폐전지, 폐촉매의 재활용과 이를 기반으로 사업화를 수행하는 산업망이 필요하였다. 이를 통해서, 일반적인 도시광산의 자원수급 여건보다는 부가가치를 생성하는 자원이 발생하는 관련 산업과 연계된 입지분석의 항목 설정이 중요하였다. 접근성과 인프라 한계를 극복하기 위해서, 도시광산 조성에서, 공간 및 입지 여건, 산업 특성에 따른 폐광산 지역 진흥지구내 경제적 기반구축, 원료공급과 수급의 연계, 유용광물자원 재활용 핵심기술 확보인자를 도출하였다.