• Structural Engineering and Mechanics
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• 제29권4호
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• pp.433-453
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• 2008

The equation of motion of a one way (vertical) spanning strip wall, as an assembly of two rigid bodies, is presented. Only one degree of freedom is needed to completely describe the wall response as the bodies are assumed to be perfectly rectangular and are allowed to rock but not to slide horizontally. Furthermore, no arching action occurs since vertical motion of the upper body is not restrained. Consequently, the equation of motion is nonlinear, with non constant coefficients and a Coriolis acceleration term. Phenomena associated with overburden to self weight ratio, motion triggering, impulsive energy dissipation, amplitude dependency of damping and period of vibration, and scale effect are discussed, contributing to a more complete understanding of experimental observations and to an estimation of system parameters based on the wall characteristics, such as intermediate hinge height and energy damping, necessary to perform nonlinear time history analyses. A comparison to a simple standing, or parapet, wall is developed in order to better highlight the characteristics of this assembly.

• 대한안전경영과학회지
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• 제5권3호
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• pp.107-119
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• 2003

Expectation and interest about e-CRM are rising for more efficient customer management in on-line including electronic commerce. The decision-making tree can be used usefully as the data mining technology for e-CRM. In this paper, the representative decision making techniques, CART, C4.5, CHAID analyzed the differences in personalization point of view with actuality customer data through an experiment. With these analysis data, it is proposed a new decision-making tree system that has big advantage in personalization techniques. Through new system, it can get following advantage. First, it can form superior model more qualitatively in personalization by adding individual's weight value. Second it can supply information personalized more to customer. Third, it can have high position about customer's loyalty than other site of similar types of business. Fourth, it can reduce expense that cost marketing and decision-making. Fifth, it becomes possible that know that customer through smooth communication with customer who use personalized service wants and make from goods or service's quality to more worth thing.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권2호
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• pp.104-109
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• 2006

We can offer suitable information to users analyzing the pattern of users. An association rule is one of data mining techniques which can discover the pattern. We use an association rule which considers the web page visiting time and we should the pattern analyse of users. The offered method puts the weights in Web page visiting time of the user and produces an association rule. Weight is web page visiting time unit divide to total of web page visiting time. We offer rather meaningful result the association rule by Apriori algorithm. This method that proposes in the paper offers rather meaningful result Apriori algorithm

• Geomechanics and Engineering
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• 제17권6호
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• pp.527-534
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• 2019

There have been developed a number of methods to assess the abrasivity of rock materials with the increased use of mechanized rock excavation. These methods range from determination of abrasive and hard mineral content using petrographic thin section analysis to weight loss or development of wear flat on a specified cutting tool. The Cerchar abrasivity index (CAI) test has been widely accepted for the assessment of rock abrasiveness. This test has been considered to provide a reliable indication of rock abrasiveness for isotropic rocks. However, a great amount of rocks in nature are anisotropic. Hence, viability assessment of Cerchar abrasivity test for the anisotropic rocks is investigated in this research. The relationship between CAI value and quartz content for the isotropic rocks is well known in literature. However, a correlation between EQ, F-Schimazek value, Rock Abrasivity Index (RAI) and CAI of anisotropic rocks such as phyllite was done first time in literature with this research. The results obtained with this research show F-Schimazek values and RAI values should be considered when determination of the abrasivity of anisotropic rocks instead of just using Cerchar scratch test.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1084-1087
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• 2013

텍스트마이닝은(Text mining) 바이오분야에서 사용되는 도구 중 하나이다. 본 논문에서는 전립선암(Prostate cancer)과 관련된 질병 유전자(Disease gene)를 찾기 위해 텍스트마이닝을 이용하여 유전자 네트워크(Gene-network)를 구축하였다. 추가적으로 구글(Google) 검색을 통해 네트워크 내의 유전자 노드(Node)들 사이의 간선(Edge)에 새로운 가중치(Weight)를 추가하고 네트워크를 재구성하였다. 구축된 네트워크에서 노드와 노드 사이의 가중치를 기반으로 전립선암과 관련된 질병 유전자를 추출하였다. 본 논문의 방법은 성공적으로 네트워크를 구축하고 질병 유전자를 찾았으며, 구글 데이터를 사용하지 않고 네트워크를 구축하는 경우보다 더 높은 정확성을 입증했다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권6호
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• pp.677-682
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• 2014

본 연구에서는 데이터 마이닝의 방법인 의사결정나무와 인공신경망을 이용하여 리튬 이차전지의 전류밀도 특성에 대해 핵심 설계 인자를 도출하고 비교하였다. 먼저 의사결정나무-인공신경망 모델을 이용한 설계방법으로, 비선형성을 나타내는 초기 극판 설계인자들 중에 의사결정나무 모델을 통해 주요 설계 인자를 도출한 다음 인공신경망을 이용하여 설계인자들 간의 중요도와 전류밀도와의 가중치 분석을 수행하였다. 두 번째 방법은 인공신경망 모델만을 이용한 방법으로, 초기 설계인자들을 별도의 주요 인자 도출 과정 없이 모두 인공신경망을 구축하는데 사용하여 전류밀도와의 연관성 및 가중치를 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.209-217
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• 2016

최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.51-58
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• 2018

SNS의 사용자와 데이터량이 폭발적으로 증가함에 따라, SNS 빅 데이터를 기반으로 한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 소셜 마이닝 분야에서는 비 분류된 대용량 SNS 텍스트 데이터로부터 각 텍스트 별 유사성을 파악하고, 그로부터 트렌드를 추출하기 위해 대표적인 토픽 모델 기법인 LDA를 사용한다. 그러나 LDA는 단문 데이터에 대하여 비 빈발 단어 출현으로 인한 의미 희박성(semantic sparsity)으로 인해 양질의 주제 추론이 어렵다는 한계를 가진다. BTM 연구는 이와 같은 LDA의 한계점을 두 단어의 조합을 통해 개선하였으나, BTM 또한 조합된 단어 중 높은 빈도수의 단어에 더 큰 영향을 받아 각 주제와의 연관성을 고려한 가중치 계산이 불가능하다는 한계점을 지닌다. 본 논문은 단어 간의 의미적 연관성을 반영함으로써 기존 연구 BTM의 정확도를 개선하는 방안을 모색한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.970-977
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• 2020

협업 필터링 추천 기법은 전자상거래 기업들이 추천시스템을 도입한 이래로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 온라인에서 상품이나 콘텐츠의 구매가 일상화되면서 단순히 구매 고객의 평점만을 사용하는 추천 방식으로는 추천의 정확성이 낮아지는 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 추천의 정확성을 향상시키기 위해, 상품 리뷰를 분석하고 이를 가중치로 사용한 협업 필터링 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 상품에 대한 리뷰를 텍스트 마이닝 기법으로 정제하여 특징을 추출하고 감성 기반 분석을 통해 감성 점수를 산출한다. 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 산출된 점수를 아이템 예측 값 계산 시 가중치로 사용한다. 실험을 통해 전통적인 협업 필터링 기법보다 제안하는 기법의 정확성이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.343-349
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• 2022

토픽 모델링을 활용하여 1989년부터 2022년까지 출판된 방사선을 주제로 한 논문을 파악하고 주제들 간의 관련성과 비중을 분석하고자 한다. 본 연구는 방사선 분야의 연구 활성화에 기여하기 위하여 2022년 최근까지 출판된 논문 717편을 대상으로 국문제목에서 도출된 토픽들을 분석하였다. 텍스트마이닝을 통해 연구의 주제 분포에 대한 전반적 연구 동향을 분석하였으며, 토픽모델링을 통해 5가지 주제를 도출해냈다. 첫째, 분석 대상 논문 중 키워드 중심으로 총 논문 717편의 연구에서 핵심어를 전처리 과정을 거쳐 최종적으로 선정된 단어는 총 1675개의 단어를 빈도 분석하였다. 둘째, 5개 토픽에 대하여 구성단어의 연관성을 중심으로 토픽을 분석한 결과 방사선, 영상, CT 임상분야에서 영상의 화질을 떨어뜨리지 않는 범위에서 선량을 최소화 하는데 연구가 주를 이루고 있음을 알 수 있었다. 또한, MRI 분야는 다양한 연구가 주를 이루었고 초음파는 다양한 부위의 질환 분석이 연구가 활발하게 시도되고 있음을 알 수 있었다.