데이터 마이닝 시스템은 기본적으로 요약화, 연관화와 분류화 등 다양한 유형의 데이터 마이닝 기능을 포함한다. 이들 기능을 수행하기 위해서 포괄적으로 표현하기 위한 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 요구되며, 사용자에게 보다 친숙한 마이닝 환경을 제공하기 위해서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 이용한 데이터 마이닝 질의 언어의 개발이 중요하게 언급된다. 뿐만 아니라 데이터 마이닝 그 자체로서 독립적인 수행이 아니라 수많은 데이터를 포함하며, 의사결정에 적합한 구조로 설계되어 있는 데이터 웨어하우스와 연관된 데이터 마이닝 질의 처리가 필요하다. 본 논문에서는 먼저 GUI를 통하여 사용자가 쉽게 데이터 마이닝 질의를 수행할 수 있도록 한다. 또한 질의를 처리하기 위한 데이터 마이닝 질의 처리 프레임워크를 제시한다. 데이터마이닝 질의의 대상은 데이터 웨어하우스에 저장되어 있는 데이터이기 때문에 데이터 웨어하우스의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 구축에 필요한 스키마 생성을 위해서 스키마 생성기를 아울러 개발하여 이용한다. 마지막으로 연관 규칙 발견을 위한 데이터 마이닝 질의를 처리하기 위한 질의 처리기의 구현 내용을 보인다.
Many data mining techniques have been proved useful in revealing important patterns from large data sets. Especially, data mining techniques play an important role in a customer data analysis in a financial industry and an electronic commerce. Also, there are many data mining related research papers in a semiconductor industry and an automotive industry. In addition, data mining techniques are applied to the bioinformatics area. To satisfy customers' various requirements, each industry should develop new processes with more accurate production criteria. Also, they spend more money to guarantee their products' quality. In this manner, we apply data mining techniques to the production-related data such as a test data, a field claim data, and POP (point of production) data in the automotive parts industry. Data collection and transformation techniques should be applied to enhance the analysis results. Also, we classify various types of manufacturing processes and proposed an analysis scheme according to the type of manufacturing process. As a result, we could find inter- or intra-process relationships and critical features to monitor the current status of the each process. Finally, it helps an industry to raise their profit and reduce their failure cost.
효율적인 데이터베이스 마케팅을 위하여 고객들을 세분화하고, 새로운 지식을 탐색할 수 있는 데이터마이닝의 필요성이 증대되고 있다. 데이터마이닝 도구를 구축하기 위해서는 단계별 구현이 요구되어 지는데, 본 연구에서는 데이터마이닝을 위한 분산 환경에 적응 가능한 데이터 전처리 도구를 구성하였다. 기존의 데이터마이닝 도구인 앤서 트리, 클레멘타인, 엔터프라이즈 마이너, 캔싱턴, 웨카의 전처리 부분을 고찰하고, 분산 환경에서 효율적으로 사용할 수 있는 데이터 마이닝 전처리 도구를 구성하였다. 새로이 제안된 시스템은 엔터프라이즈 자바 빈즈와 XML을 기반으로 하였다.
Background: The surface mining industry has one of the highest fatality rates among private industries in the United States. Despite recent decreases in the fatality rates of comparable industries, the fatality rate in the surface mining industry has increased. Meanwhile, a lack of safety research in surface mining has hindered efforts to improve safety strategies in the surface mining workplace. Method: This study examined quarry workers' hazard identification skills by conducting a case study of a surface mining facility in the Mid-Atlantic region of the United States. Semistructured interviews were conducted with eight quarry workers who were employed at the mine facility. In addition to the interviews, data were collected through field notes, notes from an expert meeting with safety managers, and site photographs to explore quarry workers' safety behaviors in the workplace. Results: The results showed that quarry workers identified hazards and improved their safety performance by translating safety knowledge learned from training into practice, acquiring hands-on work experience, learning from coworkers, and sharing responsibilities among team members. Conclusion: This study contributes to understanding quarry workers' safe performance beyond what they have learned in safety training to include their interaction with other workers and hand-on experience in the workplace. This study informs practitioners in the surface mining industry to build a safe work environment as they design effective safety programs for employees.
This study had the goal of designing onboard structures for a pre-pilot mining test (PPMT), which is required for the commercialization of the deep-sea mining industry. This PPMT is planned to validate the performance of a hydraulic lifting system and verify the concept of operating through a moon-pool in the east sea, Korea. All of the onboard equipment and facility were designed by KRISO. Because the test was performed at the first development, it is difficult to determine what risk will occur in the facility. Therefore, risk-based design is required in the facility for the PPMT, which includes the facility layout, failure mode and effect analysis (FMEA), and risk reduction plan. All of the expected performances of the lifting system itself and the onboard facilities were qualitatively validated using the risk-based design.
"Mortar or concrete pneumatically projected at high velocity onto a surface" is called Shotcrete. Models that predict shotcrete design parameters (e.g. compressive strength, slump etc) from any mixing proportions of admixtures could save considerable experimentation time consumed during trial and error based procedures. Artificial Neural Network (ANN) has been widely used for similar purposes; however, such models have been rarely applied on shotcrete design. In this study 19 samples of shotcrete test panels with varying quantities of water, steel fibers and silica fume were used to determine their slump, cost and compressive strength at different ages. A number of 3-layer Back propagation Neural Network (BPNN) models of different network architectures were used to train the network using 15 samples, while 4 samples were randomly chosen to validate the model. The predicted compressive strength from linear regression lacked accuracy with $R^2$ value of 0.36. Whereas, outputs from 3-5-3 ANN architecture gave higher correlations of $R^2$ = 0.99, 0.95 and 0.98 for compressive strength, cost and slump parameters of the training data and corresponding $R^2$ values of 0.99, 0.99 and 0.90 for the validation dataset. Sensitivity analysis of output variables using ANN can unfold the nonlinear cause and effect relationship for otherwise obscure ANN model.
망간단괴를 채집하는 심해저 통합 채광시스템은 채광선, 수직양광관, 중간버퍼, 유연관, 채광로봇으로 구성되어 있다. 최근 심해저 통합 채광시스템 연구에서는 생산성을 극대화하기 위한 다수의 채광로봇으로 구성되는 새로운 다중로봇 통합 채광시스템의 개념이 소개되었다. 본 논문에서는 다중로봇 통합 채광시스템 해석의 효율성을 향상시키고, 다중로봇 시스템의 확장이 이하도록 부분시스템 합성방법이 적되었다. 또한 유연 다물체 동역학이 적된 부분구조로 나눔으로써 수직양광관과 유연관의 대변위가 고려되었다. 일반적인 해석방법과 부분시스템 합성방법의 산술 연산 횟수를 비교함으로써 통합 채광시스템의 부분시스템 합성방법의 이론적인 효율성 연구가 수행되었다.
We envisage that grid computing environments allow us to implement distributed data mining services, that is, those applications which analyze large sets of geographically distributed databases and information using the computational power and resources of a grid environment. This paper describes an experimental framework towards such a distributed data mining approach, including design considerations and a prototype implementation. Based on the "Knowledge Grid" architecture suggested by Cannataro et al., we identify four major components - user node, broker node, data node, and computation node - and define their individual roles. For implementing the prototype, we have investigated methods for utilizing distributed resources within a grid computing environment, e.g., communication and coordination among the various resources available.
This Paper Proposes a new efficient system design strategies for the acoustic-based underwater multiple modem and media access control protocol. The system aims to establish the acoustic-based communication network of an underwater vehicles for deep sea mining, which ensures a certain level of maximum throughput regardless of the propagation delay of acoustic and allows fast data transmission through the acoustic-based multiple channel. A media access control protocol for integrated communication network and it's acoustic-based communication modems that allows 'peer-to-peer' communication between a surface mining plant multiple underwater system is designed, and the proposed media access control protocol is implemented for its verification. Furthermore, a proposed design strategies which make it possible to control the multiple vehicle for an underwater mining is presented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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