KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권10호
/
pp.3419-3437
/
2022
Anonymization technology is an important technology for privacy protection in the process of data release. Usually, before publishing data, the data publisher needs to use anonymization technology to anonymize the original data, and then publish the anonymized data. However, for data publishers who do not have or have less anonymized technical knowledge background, how to configure appropriate parameters for data with different characteristics has become a more difficult problem. In response to this problem, this paper adds a historical configuration scheme resource pool on the basis of the traditional anonymization process, and configuration parameters can be automatically recommended through the historical configuration scheme resource pool. On this basis, a privacy model hybrid recommendation algorithm for user satisfaction is formed. The algorithm includes a forward recommendation process and a reverse recommendation process, which can respectively perform data anonymization processing for users with different anonymization technical knowledge backgrounds. The privacy model hybrid recommendation algorithm for user satisfaction described in this paper is suitable for a wider population, providing a simpler, more efficient and automated solution for data anonymization, reducing data processing time and improving the quality of anonymized data, which enhances data protection capabilities.
There has been rapid diffusion of digital innovation technology(DIT) such as 3 D CAD, CAE, simulation software which enable firms to see the future results of intended product designs through 3 D diagram and simulated results. This technology helps firms to reduce trial and error process by solving later stage problems in earlier stages. The DIT being the technology reflecting the real world, as a tool representing the simplified form of the real world, the degree of reflecting the real world(fidelity) is important in utilizing the DIT. This study is an exploratory research examining the process of reviewing the fidelity of the DITs and developing the complementary process necessary for utilizing the DIT with 'not good enough' fidelity. This study could draw out, from its case study, an exploratory hypothesis about the process of developing the complementary process. In the process, there is an analysis of the corresponding relationship between the actual data and the output data of the DIT, e.g. simulated result. Then the input data or output data are adjusted on the basis of the analysis of the corresponding relationship so that the discrepancy between the actual data and the expected interpretation of the output data, through the adjustment, of the DIT, can be reduced. This process is sometimes accompanied by the process of generating experimental data, which reflect the unique situation of the product development process of a company, to be put to the data base of DIT. The complementary process is the process requiring knowledge sharing and adjustment activities across different divisions. This study draw outs implications for effective management of the fidelity of DIT tools.
Business processes are often of long duration, and include internal worker's decision making, which makes business processes to be exposed to many exceptional situations. These properties of business processes makes it difficult to guarantee successful termination of business processes at the design phase. The behavioral properties of business processes mainly depends on the data aspects of business processes. To formalize the data aspect of process modeling, this paper proposes a graph-based model, called Data Dependency Graph (DDG), constructed from dependency relationships specified between business data. The paper also defines a mechanism of describing a set of mapping rules that generates a process model semantically equivalent to a DDG, which is accomplished by allocating data dependencies to component activities.
Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.
The phenomenon of a continuous Steel-making process was studied with a set of collected equilibrium data for the steel-oxidation reactions. Mass and Heat balances were also established. Mass transfer constants which are physically unmeasurable but escential for the simulation study in the steel-making process were calculated from the experimental data using an optimization technique. Based on these data various operating conditions and process characteristics were examined.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제16권2호
/
pp.391-399
/
2005
Consider a stuffing process where sausage-casings are filled with sausage-kneading. One of the most important factors in the stuffing process is weights of stuffed sausages. Sausages weighting above the specified limit are sold in a regular market price for a fixed price, and underfilled sausages are reworked at the expense of reprocessing cost. In this paper, the sausage stuffing process is inspected for improving productivity and quality levels. Several statistical process control tools are suggested by using real data obtained from a Korean Vienna sausage company.
This paper examines the statistical process that should be performed with caution in the composite material qualification and equivalency process, and describes statistically significant considerations on outlier finding and handling process, data pooling through normalization process, review for data distributions and design allowables determination process for structural analysis. Based on these considerations, the need for guidance on statistical process for aircraft manufacturers who use the composite material properties database are proposed.
As the market becomes increasingly globalized and competition among companies increases in severity, various specialized organizations are participating across the process plant lifecycle, including the stages of design, construction, operation and maintenance, and dismantlement, in order to ensure efficiency and elevate competitiveness. In this regard, it is an important technical issue to develop services or information systems for sharing process plant data among participating organizations. ISO 15926 is an international standard for integration of lifecycle data for process plants including oil and gas facilities. ISO 15926 Part 7, a part of the ISO 15926 standard, specifies an implementation method called a facade that uses Web Services and ontology technologies for constructing plant data repositories and related services, with the aim of sharing lifecycle data of process plants. This paper discusses the ISO 15926-based prototype facade implemented for storing equipment data of nuclear power plants and servicing the data to interested organizations.
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.
Generating NC-code from 3D part model needs a lot of effort to make many decisions, including machining area, tool change data, tool data, cutting condition, etc., by using either manual or computer aided method. This effort can be reduced by integration of automated process planning and NC-code generation. In case of generating NC code with a help of the process planning system, many data mentioned from the process planning can be used. It means that we can create NC-code about a full part. In this study, integration of FAPPS(Feature based Automatic Process Planning) with a NC-code generating module is described and additional data to adapt NC-code for machine shop is discussed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.