• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권2호
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• pp.95-114
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• 2008

Recent interests in data mining result from the expansion of the amount of business data and the growing business needs for extracting valuable knowledge from the data and then utilizing it for decision making process. In particular, recent advances in association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from the voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is to utilize acquired knowledge in providing marketing strategies such as cross-selling, sales promotion, and shelf-space allocation. In spite of the potential applicability of association rule mining, unfortunately, it is not often the case that the marketing mix acquired from data mining leads to the realized profit. The main difficulty of mining-based profit realization can be found in the fact that tremendous numbers of patterns are discovered by the association rule mining. Due to the many patterns, data mining experts should perform additional mining of the results of initial mining in order to extract only actionable and profitable knowledge, which exhausts much time and costs. In the literature, a number of interestingness measures have been devised for estimating discovered patterns. Most of the measures can be directly calculated from what is known as a contingency table, which summarizes the sales frequencies of exclusive items or itemsets. A contingency table can provide brief insights into the relationship between two or more itemsets of concern. However, it is important to note that some useful information concerning sales transactions may be lost when a contingency table is constructed. For instance, information regarding the size of each market basket(i.e., the number of items in each transaction) cannot be described in a contingency table. It is natural that a larger basket has a tendency to consist of more sales patterns. Therefore, if two itemsets are sold together in a very large basket, it can be expected that the basket contains two or more patterns and that the two itemsets belong to mutually different patterns. Therefore, we should classify frequent itemset into two categories, inter-pattern co-occurrence and intra-pattern co-occurrence, and investigate the effect of the market basket size on the two categories. This notion implies that any interestingness measures for association rules should consider not only the total frequency of target itemsets but also the size of each basket. There have been many attempts on analyzing various interestingness measures in the literature. Most of them have conducted qualitative comparison among various measures. The studies proposed desirable properties of interestingness measures and then surveyed how many properties are obeyed by each measure. However, relatively few attentions have been made on evaluating how well the patterns discovered by each measure are regarded to be valuable in the real world. In this paper, attempts are made to propose two notions regarding association rule measures. First, a quantitative criterion for estimating accuracy of association rule measures is presented. According to this criterion, a measure can be considered to be accurate if it assigns high scores to meaningful patterns that actually exist and low scores to arbitrary patterns that co-occur by coincidence. Next, complementary measures are presented to improve the accuracy of traditional association rule measures. By adopting the factor of market basket size, the devised measures attempt to discriminate the co-occurrence of itemsets in a small basket from another co-occurrence in a large basket. Intensive computer simulations under various workloads were performed in order to analyze the accuracy of various interestingness measures including traditional measures and the proposed measures.

• 한국식생활문화학회지
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• 제2권2호
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• pp.103-116
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• 1987

To investigate the utilization of Korean traditional cookies by housewives, a survey was conducted to 1,037 housewives residing in Seoul, from October 16 to 23, 1986. Results are summarized as follows; The frequency of intake of Korean traditional cookies was very low depending on the age and total income. Housewives didn't prepare Korean traditional cookies at home, but mainly purchased commercial products in the market. Older people preferred Korean traditional cookies than younger people. The Korean traditional cookies which preferred by the housewives were generally Yackwa, Sesame-Gangjung, Soybean-Gangjung, Sanja, Perilla-Yutgangjung, Maejagkwa, Seban-Gangjung, Soybean-Yutgangjung and Black sesame-Gangjung. Improvement of taste in Korean traditional cookies was desired by 44.7% out of respondents. Additionally the respondents agreed that quality of Korean traditional cookies which is on the market have superior quality than western cookies, that the price of Korean traditional cookies is expensive and that Korean traditional cookies have various and abundent kind. The respondents preferred bamboo basket packing as packing materials of Korean traditional cookies. The main reason why Korean traditional cookies isn't wide spread use is the mass production of Korean traditional cookies does not accomplished.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.1-8
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• 2010

연관규칙 마이닝은 물품들 간의 동시 구매 패턴 파악에 사용되는 대표적 마이닝 기법 중 하나로, 카탈로그 설계, 교차판매, 매장배치 등 다양한 마케팅 전략 수립에 활용된다. 방대한 데이터로부터 도출된 많은 연관규칙 중 수익성이 있는 규칙만을 식별해 내는 작업은 지나치게 많은 시간 및 비용을 필요로 한다. 따라서 연관규칙들의 흥미성 평가 과정을 신속하고 체계적으로 수행하기 위해 다양한 흥미성 척도들이 고안되어 왔다. 하지만 신뢰도와 지지도를 비롯한 대다수의 척도들은 대상 물품들의 발생 빈도수에만 근거하여 도출되므로, 실제 판매 현상을 정확하게 반영하지 못한다는 한계를 갖는다. 예를 들어, 기존의 척도는 매우 큰 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래와 작은 크기의 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래를 동일한 빈도로 측정한다. 그런데 매우 큰 장바구니에서는 서로 연관관계가 없는 물품들이 우연히 동시에 존재할 가능성이 크므로, 이에 대한 보정이 이루어지는 것이 타당하다. 기존의 척도들과 달리, 본 논문에서는 장바구니 크기 효과를 반영한 흥미성 척도를 새롭게 소개한다. 제안하는 척도는 큰 바구니에서 발생한 패턴과 작은 바구니에서 발생한 패턴에 대해 상이한 가중치를 부여하는 방식으로 계산됨으로써, 우연히 발생한 패턴으로 인해 결과가 왜곡되는 현상을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 시뮬레이션 데이터 및 실 데이터에 대한 실험을 통해 제안하는 척도와 기존 척도가 다양한 환경 하에서 보이는 정확성과 일관성을 분석하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국가구학회지
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• 제22권2호
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• pp.132-139
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• 2011

Wood-anatomical studies on vines, one of the main materials for fork craftworks used in the past, were insufficient compared to those for trees. Therefore, it is important to identify the species of vines in order to preserve the vinery craftwork relics. In this study, the species of 31 samples (30 traditional baskets and one sculpture relic) obtained from Korea were identified. Twenty-two baskets among 30 baskets were identified as Cocculus trilobus DC, a perennial vine which has flexible xylem and thick fibers in phloem. The other baskets were identified as $Lespedeza$ spp., a shrub with tough xylem. The sculpture part was $Actinidia$ $arguta$ Planch., a perennial vine with chambered piths.

• CRM연구
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• 제4권2호
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• pp.19-29
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• 2011

오프라인 쇼핑몰에 비해 온라인 쇼핑몰은 빠르게 접근이 가능하기 때문에 처음 구매의사를 생성하고 실제 구매가 이루어지기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 매우 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매 희망물건을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물건들을 모두 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반이상을 차지한다. 이러한 차이는 온라인 쇼핑몰 거래데이터의 분석을 위해서는 데이터 마이닝 분석에서 사용되어 온 장바구니의 정의에 대한 확장이 필요함을 의미한다. 하지만 현재까지 온라인 데이터를 대상으로 한 장바구니 분석 연구는, 장바구니의 기준 즉 동시구매의 기준에 대한 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 선택에 따라 서로 다른 기준으로 수행되어왔다. 따라서 본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 분석에 적용되는 동시에 구매되는 물건들에 대한 기준을 고찰해보고 연구모형을 마련하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1284-1290
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• 2004

장바구니 분석에서, 가중 연관 규칙 탐사는 특정 상품에 대한 아이템의 중요도를 반영함으로써 더 많은 이익을 주는 정보를 규칙으로 탐사하였다. 그러나 트랜잭션을 구성하는 아이템들이 한 개 이상의 서로 다른 그룹으로 나누어진다면, 각 그룹의 특성을 반영하는 서로 다른 측정 방법으로 평가되어야 하므로 기존의 가중연관규칙 탐사 방법을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 가중 연관 규칙의 새로운 탐사 방법을 제안하였다. 먼저 각 아이템들은 유사한 특성에 따라 서브 그룹으로 나누고, 아이템 중요도(아이템 가중치)는 서브 그룹에 포함된 아이템들 단위로 계산한다 이때 적용되는 여러 가중 인자들은 아이템의 특성을 반영하는 아이템 그룹별로 재 정의하였다. 제안하는 방법은 네트워크 보안 데이터에 적용하여 위험을 일으키는 요소에 대한 위험 규칙 집합을 생성함으로써 네트워크 위험관리의 정성평가와, 규칙 생성 시 적용된 가중치와 같은 여러 통계인자들에 의해서 위험도를 계산함으로써 정량평가를 가능하게 하였다. 또한 데이터 아이템들이 상이하게 구별될 수 있는 특성을 만족하는 마켓 데이터의 새로운 응용분야에 넓게 적용될 수 있다.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권6호
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• pp.551-561
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• 2021

Background and objective: Vietnam is prioritizing agricultural production for food export capacity in all national policies. As a result, for three decades, its agriculture has been making quite many remarkable achievements. Methods: The most successful one is that the nation has become one of the world's leading rice exporters and ensures its national food security. Through these endeavors, the Mekong River Delta (MRD), in particular, has emerged as a key region in ensuring national food security and rice export. Results: The new era can now see Vietnamese agriculture turning to place special emphasis on commodity quality and the improvement of the living environment. This is evidenced, for example, by the phenomenon that the MRD, as a rice basket of the whole country, is making moves back to nature-based agriculture with attempts to restore the natural ecology, including preserving and restoring local traditional rice seeds, adopting natural farming practices and minimizing the use of chemical fertilizers and pesticides. Conclusion: The case studies of nature-based farming practices in the MRD indicate that, while the national agriculture is generally developing large-scale production, the small-scale farming in the region, integrated with tourist and educational activities on-site, is meeting the demands of a highly potential domestic niche market. Moreover, this model appears to be a sustainable farming approach that defines itself as a working green livelihood for the region.

• 한국가구학회지
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• 제21권3호
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• pp.248-252
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• 2010

This study is carried out to introduce the concept of Kagome structure as the new trial for the furniture design and the feasibility of its utilization in furniture industry. Kagome means originally the two dimensional bamboo-basket woven pattern that is composed of interlaced triangles whose lattice points each have four neighboring points, which was used in traditional bamboo craft design like 'Jukbuin(bamboo-wife)'. Its unique truss structure has been widely used by many kinds of the domain of science and engineering in mechanical and architectural industry with some merits, i,e, material utilization efficiency and robust strength. Here we tried to introduce two dimensional and three dimensional form of Kagome which are supposed to be a furniture design elements. Authors think these Kagome design could be realized with domestic lumber of inferior properties. Both of them would be used as a decorative element or mechanical supporter in furniture design.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권2호
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• pp.163-172
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• 2012

In this study, It is assumed that customers are both usage unit of spare parts and stores of displaying and selling the goods that are installation unit of having the spare parts. The demand pattern through the effective order of spare parts and issue list in installation unit is investigated based on the assumption. Current ASL (Authorized Stockage List) selection of the army has been conducted in the way of using the analysis result of real usage experiences on spare parts used during the Korea War. For this study, ASL selection criteria and procedures based on army regulations and field manuals are specified. Since the traditional method does not presents the association analysis on spare parts used for the current equipment operating and does not have the clear criterion and analysis system about the ASL selection, in order to solve these problems, it was carried out that the association rule is employed for analyzing relationship between the effective order and issue list of the spare parts in point of the spare parts between usage unit and occurring month about purchase spare parts based on the star-schema table. Finally the new ASL selection way using the analysis result is proposed.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.23-38
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• 2012

온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.