본 연구는 Hong(2019)의 연구에서 도출된 한국 노인의 성공적인 노후에 영향을 주는 예측 키워드 32개를 중심으로 데이터마이닝의 Apriori 알고리즘을 활용하여 연관관계 규칙을 분석하였다. 그리고 한국 노인의 성공적 노후에 영향을 주는 예측변수들의 규칙 및 패턴을 파악하기 위한 지표로 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하였다. 본 연구의 분석은 R version 3. 5. 1 프로그램으로 분석을 실시하였으며, arulesViz 패기지와 visNetwork 패키지로 시각화하였다. 연구결과 한국 노인들의 성공적인 노후와 연관성이 높은 예측변수는 '취미', '봉사', '준비', '운동'으로 나타났다. 그리고 한국 노인의 성공적 노후를 고려할 때 가장 우선적으로 고려해야 할 변수는 '취미' 이며 그 다음 '봉사', 준비', 운동'의 순으로 고려해야 한다는 결과를 얻었다.
As many applications are possible now in mobile environment with the trend of mobile convergence, diverse applications in healthcare industry are also possible in mobile devices. Though lots of researches on mobile and health services are introduced, they are limited to specific area or techniques. This study shows possible directions of fusion between mobile technologies and health services in the future using a data mining technique called association rule analysis. The data used in this study is collected from web pages containing key words related to mobile technologies and health services. The analysis shows that current cases of fusion between monitoring based telemedicine and patients. It also shows another case of fusion between mobile hospital and medical screen charts. These show that fusion between mobile technologies and health services already began in industry. Association rules are found between well-being, city, diet, and sleep. The association rules containing security and privacy, though their associations are not so strong, also show that security and privacy of patient information should be protected in the future. The results show that the fusion of mobile technologies and health services is expected to provide health services to more users and larger areas. It is also expected to create new diverse business models in the future.
We adapted association rules of data mining in order to investigate the relation among the factors of musculoskeletal disorders and proposed the method of preventing the musculoskeletal disorders associated with multiple logistic regression in previous study. This multiple logistic regression was difficult to establish the method of preventing musculoskeletal disorders in case factors can't be managed by worker himself, i.e., age, gender, marital status. In order to solve this problem, we devised association rules of factors of musculoskeletal disorders and proposed the interactive method of preventing the musculoskeletal disorders, by applying association rules with the result of multiple logistic regression in previous study. The result of correlation analysis showed that prevention method of one part also prevents musculoskeletal disorders of other parts of body.
최근 기업은 업무의 효율적 수행을 위해 데이터베이스를 사용하고, 저장된 데이터베이스의 데이터로부터 분석을 통해 행동 패턴을 추출해내어 그 결과를 마케팅과 생산의 효율성 증대를 위해 데이터마이닝을 많이 사용한다. 데이터마이닝을 통해 얻어진 지식의 활용은 기업 활동을 정비하고 활동방향을 제시하며 의사결정의 순간에 기반 자료로 활용될 수 있는 부가적 경쟁력이라 할 수 있다. 본 논문에서는 제조업체의 실제 데이터를 가지고 데이터마이닝 방법론을 이용하여 기존고객의 등급 및 소비행위 파악을 위한 예측모델을 설계한다. 이를 통해 고객의 등급 및 소비행위를 파악하여 이를 마케팅까지 연결, 수익을 창출하고, 기업의 브랜드 가치를 향상시키는데 목적이 있다.
Data mining is the exploration and analysis of huge amounts of data to discover meaningful patterns. One of the most important data mining problems is association rule mining. Recent studies of mining association rules have proposed a closure mechanism. It is no longer necessary to mine the set of all of the frequent itemsets and their association rules. Rather, it is sufficient to mine the frequent closed itemsets and their corresponding rules. In the past, a number of algorithms for mining frequent closed itemsets have been based on items. In this paper, we use the transaction itself for mining frequent closed itemsets. An efficient algorithm is proposed that is based on a link structure between transactions. Our experimental results show that our algorithm is faster than previously proposed methods. Furthermore, our approach is significantly more efficient for dense databases.
Purpose: The purpose of this paper is to analyze the technology convergence and its characteristics, focusing on the defense technologies in South Korea. Methods: Patents applied by the Agency for Defense Development (ADD) during 1979~2019 were utilized in this paper. Information Entropy analysis has been conducted on the patents to analyze the usability and potential for development. To analyze the trend of technology convergence in defense technologies, Social Network Analysis(SNA) and Association Rule Mining Analysis were applied to the co-occurrence networks of International Patent Classification (IPC) codes. Results: The results show that sensor, communication, and aviation technologies played a key role in recent development of defense science and technology. The co-occurrence network analysis also showed that the convergence has gradually enhanced over time, and the convergence between different technology sectors largely emerged, showing that the convergence has been diversified. Conclusion: By analyzing the patents of the defense technologies during the last 30 years, this study presents the comprehensive perspectives on trends and characteristics of technology convergence in defense industry. The results of this study are expected to be used as a guideline for decision making in the government's R&D policies in defence industry.
최근 들어 지구온난화와 기상조건의 변화로 기후의 변동폭이 증가하면서 극심한 가물이 자주 발생하고 있다. 또한 기 개발된 용수원의 수질 오염, 물 분배에 관한 상류지역의 반대 및 지방자치단체간의 수리권 문제 등도 상류지역으로부터의 맑은 수자원 확보를 필요하게 만드는 요인이다. 따라서 이에 대한 용수공급 관리 방안의 필요성에 대한 인식이 부각되고 있으며, 수도권의 용수수요 변화에 대한 북한강 유역 댐의 용수공급 능력에 대한 적절한 검토가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 북한강 유역 댐의 용수공급 가능성을 파악하고 적절한 용수 공급방안을 제시하기 위하여 shared vision 모형인 스텔라 소프트웨어를 이용한 모의 운영시스템을 개발하였다. 또한 이 모형에서는 수위에 따른 평균의 최소, 중간, 최대의 조건으로 3가지 Rule을 정하여 저수지의 운영곡선의 변화와 발전방류에 따른 안전 공급율 변화를 분석하였다.
본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to investigate the nonnative expectations of anger, sadness, fear, and shame in Korean culture by analyzing the textbooks for children's education in the Chosen Dynasty period. The method of this study was document analysis and the materials for analysis were the following four textbooks for children's education that involved individual ethics in everyday life based on Confucianism: 'Dongmongsenspj, 'Gyukmongyogyulj, 'Myungsimbogamj, and 'Sohakj. The analysis was focused on the antecedent events, emotional consequences, and emotional regulations in the emotional processes of anger, sadness, fear, and shame. According to the analysis, anger was caused by ought violations, especially sociomoral violations, and the expression of anger brought about undesirable results, and the inhibition of anger was expected as the regulation rule. Also, many methods of regulating anger were encouraged in the textbooks. For example, one of the regulating methods was to appraise a situation in such a way that anger would not arise. in other hand, sadness was allowed to be expressed only at the death of parents, and the expression of sadness stood for filial piety. Meanwhile, the antecedents of fear were the events to threaten self-esteem, which was mainly focused on keeping moral and social standards. Also the social consequence of fear led to observance of the social norms, and thereby could gain social approval. Therefore, the regulation rule was the enhancement of fear because of anticipated advantageous effects. Finally, the main cause of shame arousal was negative evaluation of self caused by bad performance of ethical or social standards. Accordingly, having shame could prevent wrong behaviors or transgressions which might break interpersonal connectedness, and the regulation rule of shame was to enhance this because of contributing to collective relationship.
As the safety fields are expanding to a variety of industrial fields, safety technology has been developed by convergence between industrial safety fields such as mechanics, ergonomics, electronics, chemistry, construction, and information science. As the technology convergence is facilitating recently advanced safety technology, it is important to explore the trends of safety technology for understanding which industrial technologies have been integrated thus far. For studying the trends of technology, the patent is considered one of the useful sources that has provided the ample information of new technology. The patent has been also used to identify the patterns of technology convergence through various quantitative methods. In this respect, this study aims to identify the convergence patterns and fields of safety technology using association rule mining(ARM)-based patent co-classification(co-class) analysis. The patent co-class data is especially useful for constructing convergence network between technological fields. Through linkages between technological fields, the core and hub classes of convergence network are explored to provide insight into the fields of safety technology. As the representative method for analyzing patent co-class network, the ARM is used to find the likelihood of co-occurrence of patent classes and the ARM network is presented to visualize the convergence network of safety technology. As a result, we find three major convergence fields of safety technology: working safety, medical safety, and vehicle safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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