In data mining, having access to large amount of data sets for the purpose of predictive data does not guarantee good method, even where the size of Real data is Mobile commerce unlimited. In addition to searching expected Goods objects for Users, it becomes necessary to develop a recommendation service based on XML. In this paper, we design the optimized XML Recommender product data. Efficient XML data preprocessing is required, include of formatting, structural, and attribute representation with dependent on User Profile Information. Our goal is to find a relationship among user interested products from E-Commerce and M-Commerce to XDB. Firstly, analyzing user profiles information. In the result creating clusters with analyzed user profile such as with set of sex, age, job. Secondly, it is clustering XML data which are associative products classify from user profile in shopping mall. Thirdly, after composing categories and goods data in which associative objects exist from the first clustering, it represent categories and goods in shopping mall and optimized clustering XML data which are personalized products. The proposed personalized user profile clustering method has been designed and simulated to demonstrate it's efficient.
사물 인터넷(IoT: Internet of Things)은 모든 것들 간 상호 운용을 통하여 기존에 제공하지 못 했던 새로운 형태의 서비스 제공을 목적으로 한다. 이러한 사물 인터넷의 발달을 통하여 기존 인터넷 기반 컴퓨터 모델에서 이기종 사물 간 분산 연결 모델로 진화하고 있다. 이기종 사물 간 통신하기 위해서는 서로 다른 프로토콜 간 통신이 안 되는 이질성 문제를 해결해야만 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미들웨어 구조의 어댑터를 통해 각 사물의 데이터를 추상화하여 통일된 데이터 단위를 만들고 이를 바탕으로 각 사물 간 상호 연동할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 표준 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 사물 간 데이터를 상호 연동하는 BLE(Bluetooth Low Energy) 어댑터를 제안한다. BLE 어댑터를 통하여 BLE 장치 간 데이터 연동이 가능할 뿐만 아니라 서로 다른 프로토콜 장치와도 양방향 데이터 연동이 가능하다. 또한 기존 BLE 장치 및 연구들은 Bluetooth SIG에서 제정한 표준 데이터 포맷인 프로파일을 사용하지 않고 개별적으로 정의한 데이터 포맷을 사용하여 BLE 장치의 종류와 제조사에 따라 데이터 교환이 안 되는 문제가 있다. BLE 어댑터는 이러한 문제를 해결하고자 12개의 프로파일을 분류 및 분석하여 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 만들어 적용하였다. 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 사용함에 따라 표준 프로파일 데이터 상호 운용을 위한 BLE 어댑터는 BLE 장치의 종류와 제조사에 영향 받지 않는 폭넓은 상호 운용성을 얻을 수 있다.
줄눈 콘크리트포장(JCP-Jointed Concrete Pavement)의 경우 포장단면 온 습도차에 의해 슬래브 내의 컬링이 발생하게 된다. 컬링에 의해서 발생하는 슬래브의 휨 형상 및 크기는 포장내 응력 및 평탄성에 영향을 미치기 때문에 포장의 구조적, 기능적 성능에 중요한 영향을 줄 수 있다. 슬래브의 휨 형상을 직접 측정하는 것은 시공초기에 포장내에 다량의 계측기를 매설하여야 하며, 시공초기부터 거동의 정교한 측정이 필요하고 고가의 실험비용 및 기술적 인 어려움을 갖고 있다. 본 연구에서는 현장에서 손쉽게 획득할 수 있는 프로파일 데이터(Profile Data)에 파워 스펙트럼 분석(Power Spectrum Density Analysis) 및 역 푸리에 변환(Inverse Fast Fourier Transform) 기법 등을 적용하여 임의의 시간에서 줄눈 콘크리트포장의 슬래브 휨 형상을 측정하는 방법을 개발하였다. 개발한 기법의 실효성을 검증하기 위하여 국내 중부내륙에 위치한 시험도로 줄눈 콘크리트 포장에서 시간대별 프로파일을 측정하고 이 데이터로부터 슬래브 휨 형상을 도출하여 그 결과를 검토하였다. 또한 동 시간대의 연속철근 콘크리트포장(CRCP- Continuous Reinforced concrete Pavement) 구간에서의 프로파일 데이터를 분석하고 이를 줄눈 콘크리트포장에서의 결과와 비교하여 개발한 슬래브 휨 형상 추출기법의 타당성을 검증하였다.
For accurate wind resource assessment and wind turbine performance test, it is essential to secure wind data covering a rotor plane of wind turbine including a hub height. In general, we can depict wind speed profile by extrapolating or interpolating the wind speed data measured from a meteorological tower where multiple anemometers are mounted at different heights using a power-law of wind speed profile. The most important parameter of a power-law equation is a vertical wind profile exponent which represents local characteristics of terrain and land cover. In this study, we calculated diurnal vertical wind profile exponents of 8 locations in Jeju Island who possesses excellent wind resource according to the GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) to evaluate its uncertainty. Expanded uncertainty is calculated by combined standard uncertainty, which is the result of composing type A standard uncertainty with type B standard uncertainty. Although pooled standard deviation should be considered to derive type A uncertainty, we used the standard deviation of vertical wind profile exponent of each day avoiding the difficult of uncertainty evaluation of diurnal wind profile variation. It is anticipated that the evaluated uncertainties of diurnal vertical wind profile exponents at 8 locations in Jeju Island are to be registered as a national standard reference data and widely used in the relevant areas.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.122-129
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2014
Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.
제조업에서 생산 설비의 상태를 모니터링하기 위해 각종 센서를 부착하고 있으며, 이를 통해 획득된 데이터의 경우 시계열 데이터인 경우가 많다. 생산 설비의 이상 여부를 판단하기 위해서는시계열 데이터로부터 패턴을 추출하는 과정이 선행되어야 하며 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 수집된 다변량 시계열 데이터로부터 패턴을 추출하기 위해 매트릭스 프로파일 알고리즘을 적용하였으며, 이를 통해 현재 CNC 머신으로부터 수집 중인 다중 센서 데이터의 패턴을 추출하였다.
2차원 측선을 따라 획득한 MT 탐사 자료를 3차원 역산하여 제주도 지전기 구조의 해석을 시도하였다. 이에 앞서 TM 모드 자료와 TE 모드 자료를 각각, 또는 두 모드의 자료를 동시에 이용하여 2차원 역산을 수행하였다. 이 세가지 2차원 역산을 통해 얻은 영상을 3차원 영상과 비교분석하기 위해 측선을 포함하는 3차원 모델을 구성하여 3차원 역산 결과를 도출하였다. 모든 역산 결과에서 전체적으로 동일한 층서구조를 확인할 수 있었으나 3차원 역산에서는 보이지 않는 전기비저항 이상대가 2차원 역산에는 나타난다. 이는 측선 직하부에 있지 않은 3차원 이상체의 영향으로 2차원 역산 결과가 왜곡된 것이라 유추할 수 있다. 역산 영상의 비교 분석 결과 측선 하부에서 제주도의 지전기 구조는 심도 5 km 이내에서는 전체적으로 고비저항.저비저항.고비저항의 3층 수평 층서 구조임을 알 수 있었고, 3차원 역산이 더욱 신뢰성 있는 영상을 보임을 확인하였다.
Jung, Yong Gyu;Lee, Agatha;Lee, Jeong Chan;Lee, Young Dae
International Journal of Advanced Culture Technology
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제1권2호
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pp.13-17
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2013
Today, most of the companies have numerous issues to take advantage of the data within the organization. Modeling techniques could be described using profile and historical log data as a tool of data mining techniques. It is covered increasingly with data entry, research, processing, modeling and reporting components of the icon in the form of easy-to-use in many datamining tools. Visual data mining process can create a data stream. In this paper, customer behavior is predicted in pages or products, using the history profile analysis and the navigation items are necessary to predict unknown features.
기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.
Surface profile is an important paramerer to evaluate accuracy of machined worpiece. It is necessary to acquire this data by in-process measurement. Recent researchers have introduced Machine Vision technique to achieve it. But it is difficult to apply it to industry field yet. In this study, in-process measuring system of surface profile is developed using CCD camera. The effect of illuminance according to incident angle is investigated and surface profile from surface tester and illuminance graph are compared experimentally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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