OTT 시장의 과열로 서비스 사업자들이 콘텐츠 개발에 주력하는 상황에서 시청자들의 능동적인 참여를 독려하는 인터랙티브 콘텐츠가 주목받고 있다. 그에 따라 인터랙티브 콘텐츠에 관한 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 온라인상의 비정형 데이터를 중심으로 텍스트 마이닝을 통해 인터랙티브 콘텐츠에 관한 분석을 목적으로 한다. 가중치에 따른 키워드 특징 도출, OTT와 인터랙티브 콘텐츠의 관계, 그리고 인터랙티브 콘텐츠의 트렌드 변화를 객관적인 데이터에 근거하여 '워드클라우드', '관계도 분석', 그리고 '키워드 트렌드'라는 세부 기법을 활용하여 연구 결과 및 함의점을 도출하였다.
Most of searching systems used by shopping-mall provide too much information for user requirements or fail to provide appropriate items reflecting customer's preference. This paper aims to design and implement the product searching systems based on customer preference which will enable efficient product selection in the internet shopping-mall. The proposed system consists of user/provider interface, searching and model agent, data management system, and model management system. Especially, we construct the searching pattern database to support fast search using association mining method. And this system includes the customer-oriented decision model which shows the highly preferred products. Input weight value per attribute and preference level should be needed to compute priority grade of preference.
In this study, sand cast AZ91E and zirconium grain refined MEZ are representative of two typical groups of magnesium alloys: those containing aluminium and those containing no aluminium but with zirconium as a grain refiner. The corrosion performance of these two alloys was evaluated and compared in 5%wt NaCI solution through measurements of weight loss and polarisation curves and examination of microstructure. Corrosion damage of AZ91E was deeper and more localised than that of MEZ, while MEZ had a lower rate of cathodic hydrogen evolution and a higher rate of anodic dissolution than AZ91E. These differences in behaviour can be related to the differences in microstructure and chemical composition between the two alloys.
This paper studies medical data classification methods, comparing decision tree and system reconstruction analysis as applied to heart disease medical data mining. The data we study is collected from patients with coronary heart disease. It has 1,723 records of 71 attributes each. We use the system-reconstruction method to weight it. We use decision tree algorithms, such as induction of decision trees (ID3), classification and regression tree (C4.5), classification and regression tree (CART), Chi-square automatic interaction detector (CHAID), and exhausted CHAID. We use the results to compare the correction rate, leaf number, and tree depth of different decision-tree algorithms. According to the experiments, we know that weighted data can improve the correction rate of coronary heart disease data but has little effect on the tree depth and leaf number.
기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.
이벤트는 환자의 증상과 같은 시간 속성을 갖는 흐름을 의미하며 센서를 통하여 수집된 스트림 데이터는 시작과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 마이닝 기법은 빈발 이벤트만을 고려하며, 빈발하지 않는 이벤트는 중요하더라도 제외되는 문제가 있다. 이 논문에서는 다차원 스트림 데이터 환경에서 인터벌 이벤트에 기초하여 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 가중치와 이상 이벤트가 감지된 시점의 스트림 데이터만 고려하여 이벤트의 발생 횟수에 상관없이 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙을 탐사한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 유용한 지식을 탐사함을 보인다.
양식장에서 양식어의 생육 정보인 크기 및 무게의 관리는 가장 기본적인 목표이다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 입식 또는 분조 시점부터 출하 시점까지를 epoch로 정의하고, 총 3 epoch에 대하여 생육데이터를 시계열 관점에서 분석하고자 한다. 양식장에서 시간 흐름에 따라 발생하는 양식어의 크기 및 무게 등의 생육 정보를 수질 환경 정보, 급이 정보와 비교 분석하고, 분석 결과를 이용하여 모델을 제시한다. 본 연구에서는 현장에서 획득된 데이터를 이용하여 크기 및 무게에 대하여 Box-Jenkins 방법을 이용하여 선형, 지수, 로그 회귀분석 모델을 제시한다.
효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.
밀의 등숙에 따른 종실의 품질과 제분특성에 대하여 검토하였다. 천립중과 용적중은 등숙이 진행됨에 따라 그리고 수분함량이 감소함에 따라 증가하였으며 출수후 40일이 성숙기로 추정되었다. 종실의 수분함량과 천립중 및 용적중은 각각 -0.877** 및 -0.761**의 부의 상관이 있었으며, Pearling index와는 0.915**의 정의 상관이 있었다. 제분특성과 관련된 배유는 등숙초기에도 종실의 많은 부분을 차지하고 있었으나 제분평점은 출수후 40일이 되어서야 일정수준에 도달하였다. Break-Reduction flour ratio는 품종에 따라 큰 차이가 있었으며, 특히 조광은 높은 Break-Reduction flour ratio를 보였다. 천립중과 제분율, 회분함량 및 제분평점과는 0.603**, -0.958** 및 0.956**의 고도의 상관이 있었다.
새로운 방식의 결정성장용 직경 자동제어장치를 개발하였다. 이 장치는 금속선의 장력 변화를 주파수로 변환시켜 감지하는 무게센서로서 신호전달 및 전력공급 체계가 무접촉 방식이므로 노이즈가 극소화되며 따라서 안정성, 정밀성이 종래의 센서에 비해 10배 이상 증대된다. 이 장치에서 무게센서 부분은 1) 금속선, 2) 시그날을 형성하는 Sinusoidal Wave Generator, 3) 형성된 시그날의 진폭을 조정하고 안정화 시켜주는 자동 증폭조절회로, 4) 정류장치 및 신호 변환기, 5) 시그날을 관리, 제어하는 PC 보드 등으로 구성하였고, 그 외에 2개의 검증용, 무게보정용, 성장제어용 등 4개의 프로그램을 작성하였다. 이 장치는 표준편차 값이 $\pm0.10g$(1회/sec 측정 때), 분해능이 $5{\times}10^{-5}$이고, 최대 200kg까지 결정을 성장시킬 수 있으며, 또한 압력조건은 진공조건부터 200 atm 이하, 온도조건은 $350^{\circ}C$ 이하에서 일관성, 재현성 있는 작동이 가능했다. 단결정 자동직 경제어에 필요한 정확도를 확보하기 위해 온도범위 $100^{\circ}C$가 $\pm0.025^{\circ}C$로자동 조절되도록 '시그날 Divider'를 제작하였다. 이 무게 센서를 $Y_3Sc_2Ga_3O_{12},\;Er-Y_3Sc_2Al_3O_{12},\;Bi_{12}GeO_{20}$ 등의 단결정 성장에 응용하였으며 매우 양호한 결정을 성공적으로 성장시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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