실리콘밸리의 비개발자 직장인

FP Growth : A Frequent Pattern- Growth Approach - Divide-and-Conquer Strategy - Avoid explicit candidate generation → Scan only once * FP-tree construction - ex) - 먼저 각각의 item 이, 1-itemset, 의 support count 를 계산하고 가장 높은 item 부터 정렬하는 것이 FP tree 의 작성의 포인트

* Apriori : A candidate generation-and-test approach - method: 1-itemset 을 시작으로 itemset 의 크기를 하나하나 늘여가면서 freqeunt itemset 을 찾아가는 방법 1) Initially, scan DB once to get frequent 1-itemset 2) Generate length (k+1) candidate itemset from length k frequent itemset 3) Test the candidate against the minimum support requirement 4) Terminate when no frequent or candidate set can be generated ex) - Apriori..

- An itemset X is closed frequent if X is frequent and there exists no super pattern Y ⊃ X, with the same support as X - An itemset X is a max frequent if X is frequent and there exists no frequent super patter Y ⊃ X​ - 아래의 표를 바탕으로 생성가능한 itemset 을 표현해보면 1-itemset 부터 5-itemset 까지 만들 수 있다. Total item set의 크기: 2^5-1 minsup = 2 로 설정하여 그래프를 그려보면 아래와 같다. - 위의 node 에서 빨간색으로 표현된 숫자는 Tid 를 나타낸다. 즉, {A} 는..

Frequent Patterns - itemset : A set of one or more items - k-itemset : A itemset contains k items X= {x1, x2, ... , xk} k 개의 아이템을 포함한 아이템셋 - (absolute) support, or support count, or frequency or occurence frequency of an itemset X: the number of transacion that contain the itemset - (relative) Support, s, is the fraction of transactions that contains X (i.e., the probability that a transaction c..

* Minkowski distance i and j are p-dimentional data objects and h is order * Proximity Measure for Ordinal Variable​ - ordinal data: order is important ; rank - can be treated like numeric : replace xif by its rank : map the range of each variable onto [0,1] by replacing i-th object in the f-th attribute by - compute the dissimilarity using methods for numeric attributes -> use euclidean distanc..

- Data set 은 data objects로 이루어져 있고 data object는 entity 를 표현한다. ex) sales database: customers, store items, sales medical database: patients, treatments - Data objects는 attributes에 의해 설명된다. - Database의 row는 data objects로 columns는 attributes를 나타낸다. - Attribute 의 종류에는 1) Nominal 2) Binary 3) Ordinal 4) Numeric: quantitative 가 있다. 1) Nominal : categories, states or symbols - Hair_color = {auburn, bl..

워킹스테이션에서 일하는 작업자에게 작업관련 부상과 부담을 방지하여 좋은 품질의 결과물을 얻도록 지속가능한 컨디션을 제공하는 것을 목적으로 한다. ​ 제품 개발에서부터 Green zone 에서 작업이 이루어지고 또한 반복동작으로 몸에 부담이 가지 않도록 설계단계부터 고민 해야한다. 프로세스 엔지니어는 라인 밸런싱 과정에서 회사의 Ergo 규정을 이해하고 Ergo Specialist와 상의하여 공정 및 레이아웃을 설계한다. ​ ​ 모든 공정은 Green zone에서 이루어지도록 목표하고 부득이한 경우, 작업자 로테이션 빈도 조정 및 Ergo tool을 통하여 회사의 안전규정에 적합하도록 공정을 설계한다. ​

Takt time is calculated from customer demand and available working hours. Takt time set the pace of the production. ​ 텍타임의 계산은 생산가용시간 아래와 같이 계산되고 자동차 산업에서는 라인 스피드를 결정하는 요인이다. 연간 생산 목표가 정해지면 공장설비 capacity에 따라 JPH / UPH (Jobs per hour / Units per hour)가 결정된다. 1. T = Ta / D T = Product assembly time required to meet demand Ta = Net available to work = total shift time(s) - legal breaks D = Customer..