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온라인 뉴스 웹사이트의 로그를 이용한 연관규칙 발견에 관한 연구
황현석(Hyunseok Hwang),유기동(Keedong Yoo) 한국산업정보학회 2013 한국산업정보학회논문지 Vol.18 No.2
인터넷의 활용으로 기업활동의 많은 영역이 온라인을 통해 이루어지고 있다. 온라인 쇼핑몰에서는 고객이 웹사이트 방문 후에 어떤 활동을 하는지를 파악하고 이를 경영활동의 성과로 연계하기 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 온라인 뉴스 사이트에서도 방문자의 활동을 파악하고 어떤 기사에 관심이 많은지, 어떤 분야의 기사를 많이 보는지 등을 파악하여 독자에게 서비스하는 것이 필요하다. 그러나 언론사의 웹사이트 로그를 분석하는 연구는 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 온라인 뉴스 웹사이트에서 수집된 로그를 이용하여 방문자의 웹사이트 내에서의 활동을 파악하고 뉴스 기사간 연관규칙을 도출한다. 연구는 크게 방문자의 세션(session)을 파악하는 첫 번째 단계와 방문자가 읽은 뉴스 기사간의 연관규칙을 살펴보는 두 번째 단계로 이루어져 있으며 두 차례에 걸쳐 수집된 웹사이트 로그를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 규칙의 의미와 온라인 뉴스 사이트에서 고려해야 하는 함의를 제시하였다. Today a lot of functional areas of a firm are operated on the Web. Online shopping malls analyze web log recording customers’ activities on the web to connect them to business outcomes. Not only commercial websites, but online news sites also need to collect and analyze web logs to understand their news readers’ interest. However, little research has been performed yet. In this research we mined the web access log of an online news website and conduct Market Basket Analysis to uncover the association rules among the categories of news articles. The research is composed of two stages: 1) Identifying the individual session of a visitor; 2) Mining association rule from news articles read by each session. We gather 7-day access logs two times. The results of log mining and meanings of association rules are suggested with managerial implications in conclusion section.
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Building an Analytical Platform of Big Data for Quality Inspection in the Dairy Industry
Hyunseok Hwang(황현석),Sangil Lee(이상일),Sunghyun Kim(김성현),Sangwon Lee(이상원) 한국지능정보시스템학회 2018 지능정보연구 Vol.24 No.1
As one of the processes in the manufacturing industry, quality inspection inspects the intermediate products or final products to separate the good-quality goods that meet the quality management standard and the defective goods that do not. The manual inspection of quality in a mass production system may result in low consistency and efficiency. Therefore, the quality inspection of mass-produced products involves automatic checking and classifying by the machines in many processes. Although there are many preceding studies on improving or optimizing the process using the data generated in the production process, there have been many constraints with regard to actual implementation due to the technical limitations of processing a large volume of data in real time. The recent research studies on big data have improved the data processing technology and enabled collecting, processing, and analyzing process data in real time. This paper aims to propose the process and details of applying big data for quality inspection and examine the applicability of the proposed method to the dairy industry. We review the previous studies and propose a big data analysis procedure that is applicable to the manufacturing sector. To assess the feasibility of the proposed method, we applied two methods to one of the quality inspection processes in the dairy industry: convolutional neural network and random forest. We collected, processed, and analyzed the images of caps and straws in real time, and then determined whether the products were defective or not. The result confirmed that there was a drastic increase in classification accuracy compared to the quality inspection performed in the past.
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의료정보 빅데이터 분석을 통한 개인 맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공 앱 서비스 개발
김성현 ( Kim Sunghyun ),황현석 ( Hwang Hyunseok ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2016 Entrue Journal of Information Technology Vol.15 No.2
현재 시행되고 있는 대부분의 의료 스마트 서비스는 사용자가 필요한 병원을 키워드로 검색하는 수동적인 방식으로, 환자가 자신의 개인 진료 및 처방기록을 참고하여 병원정보를 검색하고자 하는 요구를 충족시키지 못하며 이는 사용자 건강증진 및 질병예방에 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 건강보험 심사평가원에서 제공하는 보건의료 공공빅데이터를 활용하여 의료정보에 대한 대용량데이터 분석모델을 구축하고, 해당 빅데이터모델을 통해 최종적으로는 진료 내역기반의 수요자 맞춤형 스마트 서비스를 개발하였다. 개발된 내용은 심사평가원의 개인의 질병 이력을 확보하고 이를 활용하여 유사그룹 기반 데이터 선별기법과 질병 기준 인류통계학적 선별기법을 통해 개인 맞춤형 유의 질병정보를 제공하는 것으로, < 개인맞춤형메디케어 서비스(PMS) >로 명명되었다. 본 연구는 공공 의료 빅데이터를 본격적으로 분석하여 < 개인맞춤형정보를 제공한 최초의 사례로, 결과는 향후 국민의 의료비 절감과 건강증진에 기여할 것이다. Most medical smart services, the passive way that users search a necessary hospital as a keyword, are executed now. How-ever, it showed that it isn`t effective against prevention of diseases and health promotion. Besides, patients can`t be metneeds to search information about a hospital by referring their own personal treatment and prescription documents. That`s why we developedan analysis model of large scale date about medical information by utilizing healthcare public big data that are of-fered from Health Insurance Review & Assessment Service. Ultimately, wedeveloped a customer personalized smart service based on medical record data through such constructed the big data model. As goals of a successful development and man-agement for < Personal Medicare Service(PMS) >, the service about personalized diseases cared and offer of hospital infor-mation, they analyzed it through Collaborative Filtering and Demographic Curating by using large scale data about medical information. This study is the one of the first case of public medicalbig data analysis. Results of the main study will be ex-pected to contribute to the promotion of nation`s health that makes people healthier lives and medical expenses reduction in the future.
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유기동(Keedong Yoo),황현석(Hyunseok Hwang) 한국산업정보학회 2012 한국산업정보학회논문지 Vol.17 No.4
지식지도는 지식 간의 상호 연관성을 기초로 전체적인 지식의 현황을 보여주는 도식으로, 상황에 따라 다양하게 해석 및 적용될 수 있는 지식의 특성을 보다 형식화되고 정형화된 방식으로 표현하기 위해 온톨로지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 지식 네트워크에 나타나는 지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능하도록 온톨로지 기술을 기반으로 지식지도를 정의하고 표현하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 타당성을 검증하기 위하여, 온톨로지 모델링 도구인 Protege-OWL을 이용하여 실제 지식지도를 모델링하고, 몇 가지 예제를 통해 구현된 온톨로지 기반 지식지도가 실제로 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 반영하는 지식 네트워크를 구성하는지 알아본다. A knowledge map is a diagramed network among knowledge which is related with each other in terms of the referential navigation. To formally as well as structurely represent various contextual use of knowledge, the ontology technology has been recommended to be applied. This research proposes a methodology to build the ontology-based knowledge map promoting referential navigation between knowledge. To prove the validity of the proposed concepts, an ontology-based knowledge map is designed as an example, which demonstrates whether the designed knowledge network in the knowledge map is underpinned by the referential navigation between knowledge.
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