• 산업경영시스템학회지
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• 제37권3호
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• pp.89-98
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• 2014

Platform-based product family design is recognized as an effective method to satisfy the mass customization which is a current market trend. In order to design platform-based product family successfully, it is the key work to define a good product platform, which is to identify the common modules that will be shared among the product family. In this paper the clustering analysis using dendrogram is proposed to capture the common modules of the platform. The clustering variables regarding both marketing and engineering sides are derived from the view point of top-down product development. A case study of a cordless drill/drive product family is presented to illustrate the feasibility and validity of the overall procedure developed in this research.

• 대한산업공학회지
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• 제24권2호
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• pp.311-322
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• 1998

Modular BOMs are typically used in TWO-Level Master Production Schedule. To solve the problems of Modular BOM generation and efficient DB construction, we proposed Value Clustering Method. Based upon Where-Used matrix of products and components, VCM is the method to find out module by generating product family group value, product value, and component value. We also proposed method to find out information about Modules, algorithms to find out Modules that show Alternative Usage Pattern, and method to find out Modules used in a given product. We also compared the DB creation method by Value Clustering Method and by conventional method. We compared the size of DB in both methods. We mathematically proved that the proposed method is doing better as the size and complexity of product family gets larger and more complicated.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.573-580
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• 2001

대용량의 고차원 데이터 집합은 고차원 데이터 고유 희소성에 의하여 상당한 양의 잡음을 포함하므로 효과적인 고차원 클러스터링에 어려움을 더한다. CLIP은 이와 같은 고차원 데이터의 특성을 지원하는 클러스터링 알고리즘으로 개발되었다. CLIP은 1차원 성형변환 프로젝션을 점진적으로 적용하여, 각 프로젝션 공간에서 얻어진 1차원 클러스터들의 곱집합을 찾는다. 이 집합은 클러스터를 포함할 뿐 아니라 잡음도 포함할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터를 포함하는 곱집합을 정제하는 확장된 CLIP 알고리즘을 제안한다. 이미 CLIP에서 찾은 곱집합에 반복적인 2차원 프로젝션을 적용하여 클러스터의 고차원적 잡음을 제거한다. 확장된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 합성 데이터를 이용한 일련의 실험을 통하여 효과성을 증명한다.

• 경영과학
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• 제19권1호
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• pp.189-196
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• 2002

Data clustering is often one of the first steps in data mining analysis. It Identifies groups of related objects that can be used as a starling point for exploring further relationships. This technique supports the development of population segmentation models, such as demographic-based customer segmentation. This paper Purpose to present the development of two phase hierarchical clustering algorithm for group formation. Applications of the algorithm for product-customer group formation in customer relationahip management are also discussed. As a result of computer simulations, suggested algorithm outperforms single link method and k-means clustering.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.625-631
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• 2002

A module design aims to develop product architecture that consists physically detachable units such as module. To develop the system of module design, this paper suggests the methodology of part grouping, evaluation of modularization of a product for improving modularization. To determine modules, module concept is proposed to satisfy the objectives of a modular design. Therefore, there are functional, structural, and process modularizations in a modular concept. Module grouping can be accomplished by using an optimization model that maximizes the sum of the weighting. The present study proposes the p-median model and the direct clustering technique. The optimal clustering solution can be obtained by comparing two clustering techniques. To find the best solution among part groups, evaluation of modularization is performed based on the concept of module design. For the evaluation of modularization, evaluation criteria of modularization are used in the matrix table.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권2호
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• pp.182-186
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• 2008

RFID systems generate huge amount of data quickly. The data are associated with the locations and the timestamps and the containment relationships. It is requires to assure efficient queries and updates for product tracking and monitoring. We propose a clustering technique for fast query processing. Our study presents the state charts of temporal event flow and proposes the dependence trees with data association and uses them to cluster the linked events. Our experimental evaluation show the power of proposing clustering technique based on dependence tree.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권2호
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• pp.95-108
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• 2014

오피니언 마이닝은 문서로부터 의견을 추출하는 텍스트 마이닝의 응용분야로 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 대부분의 관련 연구는 특정 제품군에 대해서 주어진 특징별로 긍정과 부정 평가를 나누는 감성분류에 초점을 맞추고 있다. 하지만 제품별로 강조되는 특성들을 구별해내는 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 특성별로 오피니언 문서들을 분류하고, 이를 이용하여 특정 제품군에 대해서 제품별로 강조되는 특성들을 선별하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 텍스트 클러스터링을 활용하였으며, 새로운 유사도 계산 방식을 사용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.263-272
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• 2016

모듈러 제품 설계는 유연한 제품 수정, 제품 개발 및 생산 리드타임 감소, 제품의 다양성 증대와 같은 많은 장점들이 있다. 모듈러 제품 설계의 목적은 여러 개의 모듈들로 구성된 제품의 아키텍쳐를 효율적으로 개발하는 것인데, 이들 모듈들은 컴포넌트들 간 물리적, 기능적 상호관계 분석을 토대로 컴포넌트들 간의 유사성을 최대화함으로써 만들어 질 수 있다. 본 연구에서는 모듈러 제품 설계의 핵심 작업인 모듈화를 위하여 3개 단계로 이뤄진 체계적인 절차를 제시하고자 한다. 첫 번째 단계는 컴포넌트들 간 물리적, 기능적 상호관계 분석을 통한 컴포넌트들 간 상관 관계 매트릭스를 구성하는 것이고, 두 번째 단계는 컴포넌트들 간 상관 관계를 최대화하는 컴포넌트들의 군집들을 찾아내기 위하여 네트워크 흐름으로 모델링하는 것이다. 마지막으로 세 번째 단계에서는 선형 계획 모형인 네트워크 흐름 모델을 풀어서 컴포넌트들의 군집들을 찾아내고 이들을 모듈화 하는 것이다. 본 연구에서 제시한 절차의 이해와 실제 적용을 위하여 진공 청소기 모듈화 사례에 적용해 보고 절차의 타당성을 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.118-126
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• 2003

In data mining, having access to large amount of data sets for the purpose of predictive data does not guarantee good method, even where the size of Real data is Mobile commerce unlimited. In addition to searching expected Goods objects for Users, it becomes necessary to develop a recommendation service based on XML. In this paper, we design the optimized XML Recommender product data. Efficient XML data preprocessing is required, include of formatting, structural, and attribute representation with dependent on User Profile Information. Our goal is to find a relationship among user interested products from E-Commerce and M-Commerce to XDB. Firstly, analyzing user profiles information. In the result creating clusters with analyzed user profile such as with set of sex, age, job. Secondly, it is clustering XML data which are associative products classify from user profile in shopping mall. Thirdly, after composing categories and goods data in which associative objects exist from the first clustering, it represent categories and goods in shopping mall and optimized clustering XML data which are personalized products. The proposed personalized user profile clustering method has been designed and simulated to demonstrate it's efficient.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.1-18
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• 2023

유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.