Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.611-612
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2006
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.
Recently, the attention to the $4^{th}$ Industrial Revolution has been increasing. In the $4^{th}$ Industrial Revolution era, the boundaries between physical space, digital space, and biological space are becoming blurred because of the active convergence between various fields. There are many issues about the $4^{th}$ Industrial Revolution such as artificial intelligence, Internet of things, big data, and cyber physical system. To cope with the $4^{th}$ Industrial Revolution, an accurate analysis and technology planning need to be undertaken from a broad point of view. However, there is little research on the analysis of the major issues about the 4th Industrial Revolution. Accordingly, this study aims to analyse these major issues. Data mining such as topic modelling method is used for this analysis. This study is expected to be helpful for the researcher and policy maker of the 4th Industrial Revolution.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.1321-1321
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2017
Recently the attention to the 4th industrial revolution has been increasing. In the 4th industrial revolution era, the boundaries of physical space, digital space, and biological space are becoming blurred since the active convergence between various fields There are a lot of issues on the 4th industrial revolution such as artificial intelligence, internet of thing, big data, and cyber physical system. Accordingly, this study aims to analyse the main issues of the 4th industrial revolution. Data mining such as topic modelling method is used for the analysis. This study is expected to be helpful for the researcher and policy maker of the 4th industrial revolution.
Let $\vec{p}{\in}(0,\;1]^n$ be an n-dimensional vector and A a dilation. Let $H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$ denote the anisotropic mixed-norm Hardy space defined via the radial maximal function. Using the known atomic characterization of $H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$ and establishing a uniform estimate for corresponding atoms, the authors prove that the Fourier transform of $f{\in}H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$ coincides with a continuous function F on ℝn in the sense of tempered distributions. Moreover, the function F can be controlled pointwisely by the product of the Hardy space norm of f and a step function with respect to the transpose matrix of A. As applications, the authors obtain a higher order of convergence for the function F at the origin, and an analogue of Hardy-Littlewood inequalities in the present setting of $H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$.
Due to the excessive zero-sequence voltage in dual three-level inverter fed open-end winding induction motor systems, zero-sequence circumfluence which is harmful to switching devices and insulation is then formed when operating in a single DC voltage source supplying mode. Traditionally, it is the mean value instead of instantaneous value of the zero-sequence voltage that is eliminated, through adjusting the durations of the operating vectors. A new strategy is proposed for zero-sequence voltage elimination, which utilizes unified voltage modulation and a decoupled SVPWM strategy to achieve two same-sized equivalent vectors for an angle of $120^{\circ}$, generated by two inverters independently. Both simulation and experimental results have verified its efficiency in the instantaneous value elimination of zero-sequence voltage.
Recently, the mining methods are changing from surface mining to underground mining because of the increment of the environmental issues and legal regulations. Therefore, the stability of underground openings is a major concern for the safety and productivity of mining operations. In this paper, a survey of structural geology and discontinuities were carried out at a limestone mine. The relevant mechanical properties of rocks were determined by the laboratory tests and rock mass classifications (RMR and Q-system) for the mine design and input data for the stability analysis. The dimensions of unsupported span for underground openings and pillar were decided based on the RMR values of rock mass classifications. The stability analysis for the suggested mine design was examined through the empirical methods (stability graph method and critical span curve) and 3-D numerical analysis (Visual-FEA).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.251-258
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2009
Data mining is a method that extract useful knowledges from huge size of data. Recently, a focussing research part of data mining is to find interesting patterns in graph databases. More efficient methods have been proposed in graph mining. However, graph analysis methods are in NP-hard problem. Graph pattern mining based on pattern growth method is to find complete set of patterns satisfying certain property through extending graph pattern edge by edge with avoiding generation of duplicated patterns. This paper suggests an efficient approach of reducing computing time of pattern growth method through pattern growth's property that similar patterns cause similar tasks. we suggest pruning methods which reduce search space. Based on extensive performance study, we discuss the results and the future works.
Ajay Kumar, L.;David Raj, D. Edwin;Renaldy, T. Amrith;Vinoth, S.
Tunnel and Underground Space
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v.19
no.3
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pp.174-180
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2009
This paper gives a brief review of seismicity and seismic monitoring in surface mines. A summary of various researches related to seismicity is presented. Our research focuses on the understanding of seismicity and the application of analytical techniques to seismicity. Seismic monitoring plays an important role in the identification of potential failure planes and thereby predict potential failures. Much of the instrumentation used in our research is derived from earthquake monitoring systems. The major aspects in seismic monitoring are an instrumentation used, size of the network and data acquisition systems. Seismic monitoring in surface mines could be successfully applied to the improvement of safety standards in slope stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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