• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.489-500
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• 2002

비즈니스 인텔리젼스에 대한 관심이 증대되면서 핵심 기술로써 데이타마이닝의 적용이 증대되고 있다. e-Business에서의 비즈니스 인텔리젼스를 지원하기 위해 다양한 마이닝 연산을 통합적으로 제공하는 마이닝 시스템은 데이타베이스 시스템과 유연하게 통합될 수 있어야 하며, 또한 다양한 비즈니스 응용에서의 마케팅 프로세스를 쉽게 구현할 수 있는 인터페이스를 제공하여야 한다. 이 연구에서는 e-Business영역에서의 BI를 지원하기 위해 데이타마이닝 기법을 통합적으로 제공하는 시스템으로써 EC-DaMiner 시스템을 설계, 구현하였다. 데이타마이닝 시스템은 기존의 데이타베이스 시스템과의 표준적인 인터페이스를 통하여 연동될 수 있도록 하였다. 아울러 비즈니스 어플리케이션들은 마이닝 질의어인 MQL을 통하여 규칙을 탐사하고 탐사된 규칙을 기존의 마케팅 데이타베이스에 모델화하여 반영함으로써 마케팅 전략의 구현을 용이하게 하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제23권2호
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• pp.127-137
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• 2020

To study the reverse fault formation process and the stress evolution feature, a simulation test system of reverse fault formation is developed based on the analysis of reverse fault formation mechanism. The system mainly consists of simulation laboratory module, operation console and horizontal loading control system, and data monitoring system. It can represent the fault formation process, induce fault crack initiation and simulate faults of different throws. Simulation tests on reverse fault formation process are conducted by using the simulation test system: horizontal loading is added to one side of the model. the bottom rock layer cracks under the effect of the induction device. The crack dip angle is about 29°. A reverse fault is formed with the expansion of the crack dip angle towards the upper right along the fracture surface and the slippage of the hanging wall over the foot wall. Its formation process unfolds five stages: compressive deformation of rock, local crack initiation, reverse fault penetration, slippage of the hanging wall over the foot wall and compaction of fault plane. There is residual structural stress inside rock after fault formation. The study methods and results have guiding and referential significance for further study on reverse fault formation mechanism and rock stress evolution.

• Geomechanics and Engineering
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• 제18권5호
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• pp.515-525
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• 2019

A karst collapse, as a natural hazard, is totally different to a normal collapse. In recent years, karst collapses have caused substantial economic losses and even threatened human safety. A risk assessment model for karst collapse was developed based on the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and grey relational analysis (GRA), which is a simple and effective mathematical algorithm. An evaluation index played an important role in the process of completing the risk assessment model. In this study, the proposed model was applied to Jiaobai village in southwest China. First, the main controlling factors were summarized as an evaluation index of the model based on an investigation and statistical analysis of the natural formation law of karst collapse. Second, the FAHP was used to determine the relative weights and GRA was used to calculate the grey relational coefficient among the indices. Finally, the relational sequence of evaluation objects was established by calculating the grey weighted relational degree. According to the maximum relational rule, the greater the relational degree the better the relational degree with the hierarchy set. The results showed that the model accurately simulated the field condition. It is also demonstrated the contribution of various control factors to the process of karst collapse and the degree of collapse in the study area.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.101-112
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• 2024

본 논문에서는 프로세스 마이닝을 위한 이벤트 로그 생성을 지원하도록 설계된 대화형 도구인 EDF(Event Data Factory)를 소개한다. EDF는 다양한 데이터 커넥터를 통합하여 사용자가 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있도록 지원한다. 이 도구는 그래프 기반 시각화와 함께 로우 코드/노코드 기술을 사용하여 비전문가 사용자가 프로세스 흐름을 이해하도록 돕고, 사용자 경험을 향상시킨다. EDF는 메타데이터 정보를 활용하여 사용자가 case, activity 및 timestamp 속성을 포함하는 이벤트 로그를 효율적으로 생성할 수 있도록 한다. 로그 품질 메트릭을 통해 사용자는 생성된 이벤트 로그의 품질을 평가할 수 있다. 우리는 클라우드 기반 아키텍처에서 EDF를 구현하고 성능평가를 실행했으며, 본 연구와 결과는 EDF의 사용성과 적용 가능성을 보여주었다. 마지막으로 관찰 연구를 통해 EDF가 사용하기 쉽고 유용하여 프로세스 마이닝 애플리케이션에 대한 중소기업(SME)의 접근을 확장한다는 사실을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.221-233
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• 2017

급변하는 외부 환경에서 생존하기 위해 대부분의 기업은 비즈니스 프로세스를 혁신하거나 개선하고자 노력하고 있으며, 이를 위해 많은 기업들이 프로세스 운영에 BPM (Business Process Management) 개념을 도입하고 있다. 기업에서 BPM 단계는 진단-설계-구현-실행 순으로 진행되는데, BPM 생애 주기에서 통상적으로 비즈니스 프로세스의 진단은 지금까지 주로 인터뷰나 설문지 또는 프로세스를 직접 관찰하는 방식과 같이 수작업으로 이루어졌다. 비즈니스 프로세스의 (재)설계 방법도 주로 백지 상태에서 시작하여 전문가의 지식에 의존하는 수작업 방식으로 이루어져 왔다. 이 연구의 목적은 프로세스 진단 단계에서 프로세스 마이닝을 이용하여 자동으로 생성된 프로세스 모델과 통계량을 (재)설계 단계에서도 공유함으로써 별개로 행해지던 진단과 설계 업무를 통합하려는 것이다. 이러한 시도의 궁극적인 목표는 비즈니스 프로세스 진단과 설계 업무를 자동화하려는 것이다. 제안 프레임워크를 구현하고 유용성을 제시하기 위해 두 개의 사례 연구를 행하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제19권2호
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• pp.167-178
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• 2019

Open-pit (OP) and underground (UG) mining are usually used to exploit shallow and deep ore deposits, respectively. When mine deposit starts from shallow subsurface and extends to a great depth, sequential use of OP and UG mining is an efficient and economical way to maintain mining productivity. However, a transition from OP to UG mining could induce significant rock movements that cause the slope instability of the open pit. Based on Yanqianshan Iron Mine, which was in the transition from OP to UG mining, a large-scale two-dimensional (2D) model test was built according to the similar theory. Thereafter, the UG mining was carried out to mimic the process of transition from OP to UG mining to disclose the triggered rock movement as well as to assess the associated slope instability. By jointly using three-dimensional (3D) laser scanning, distributed fiber optics, and digital photogrammetry measurement, the deformations, movements and strains of the rock slope during mining were monitored. The obtained data showed that the transition from OP to UG mining led to significant slope movements and deformations that can trigger catastrophic slope failure. The progressive movement of the slope could be divided into three stages: onset of micro-fracture, propagation of tensile cracks, and the overturning and/or sliding of slopes. The failure mode depended on the orientation of structural joints of the rock mass as well as the formation of tension cracks. This study also proved that these non-contact monitoring technologies were valid methods to acquire the interior strain and external deformation with high precision.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1007-1018
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• 2008

The purpose of this case study is to demonstrate database-marketing management. First, we explore original variables for insurance customer's data, modify them if necessary, and go through variable selection process before analysis. Then, we develop churn prediction models using logistic regression, neural network and SVM analysis. We also compare these three data mining models in terms of misclassification rate.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.267-279
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• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.265-288
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• 2023

프로세스 마이닝에서는 일반적으로 SAP ERP와 같은 정보시스템이 남기는 시스템의 디폴트 로그를 분석해왔지만, RPA라는 자동화 소프트웨어의 사용이 확대됨에 따라 RPA 봇이 남기는 로그를 활용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 RPA 봇을 국내 제조기업(코스메틱 분야) 3개 사의 업무에 적용하여 로그를 남긴 후 분석함으로써 현업의 RPA 자동화에 대한 실제 현황을 파악하였다. Uipath와 파이썬을 이용하여 RPA 봇을 구현하고 로그를 남겼으며, 봇이 남긴 로그의 분석을 위해서는 프로세스 마이닝 전용 소프트웨어인 Disco를 사용하였다. 프로세스 마이닝을 통해 봇의 활용성과 성능이라는 두 측면에서 로그 분석을 해 본 결과, 개선 요구사항을 찾아볼 수 있었다. 특히 봇의 활용성 측면에서 활용도를 높여야 하는 경우가 많았고, 수행과정에서 오류나 예외발생 및 수행시간이 길어지는 구간이 발견된다는 점에서 모든 사례에서 개선 지점이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석은 설문이나 인터뷰에 의존했던 기존의 정성적 방법이 아닌 데이터를 활용한 증거 기반의 분석으로 봇의 자동화 현황과 성과를 분석한다는 점에서 매우 과학적이며 또 현업의 업무에 적용된 사례라는 점에서 실증적 의미를 갖는다. 나아가 '로그 마이닝 기반 자동화 현황 분석'은 봇 행동 최적화를 위한 의미있는 기초 단계로, 궁극적으로 프로세스 경영을 수행할 수 있는 토대가 된다고 볼 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2561-2564
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• 2003

Data mining is an effective method of the discovery of useful information such as rules and previously unknown patterns existing in large databases. The discovery of association rules is an important data mining problem. We have developed a new parallel mining called Distributed Frequent Pattern Tree (abbreviated by DFPT) algorithm on a distributed shared nothing parallel system to detect association rules. DFPT algorithm is devised for parallel execution of the FP-growth algorithm. It needs only two full disk data scanning of the database by eliminating the need for generating the candidate items. We have achieved good workload balancing throughout the mining process by distributing the work equally to all processors. We implemented the algorithm on a PC cluster system, and observed that the algorithm outperformed the Improved Count Distribution scheme.