VERİ MADENCİLİĞİ İLE TEKNOLOJİLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ: RFID TEKNOLOJİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Year 2019, Issue: 4, 65 - 86, 01.10.2019

Fatma Altuntaş , Arzu Karaman Akgül

Abstract

Teknolojilerin etkin şekilde değerlendirilmesi
ve yönetilmesi günümüz teknoloji tabanlı firmaların rekabet edebilirliğini arttırmak
açısından önemlidir. Bu önemi nedeniyle firmalar, teknolojilerini doğru şekilde
yönetilmesini sağlamak adına geliştirecekleri
veya yatırım yapacakları teknolojileri objektif bir şekilde değerlendirmeye
ihtiyaç duyarlar. Literatürde patent verileri, teknolojilerin değerlendirilmesi ve tahmini için sıklıkla
kullanılmaktadır. Veri madenciliği ise büyük miktarda veri içeren veri
setlerindeki gizli örüntüleri bulmaya yaramaktadır. İlişkilendirme Kuralları, veri
madenciliğinde kullanılan önemli yöntemlerden biridir. Buna karşın, literatürde
İlişkilendirme Kurallarını patent verilerine uygulayan çalışmalar son derece
kısıtlıdır. Bu çalışmanın en önemli yanı teknoloji tahminleme için son
derece önemli bir kaynak olan patent dokümanlarını kullanmasıdır. Bu çalışmada, RFID (Radyo Frekansı İle Tanımlama)
teknolojilerine ait patent verileri kullanılarak İlişkilendirme Kuralları
Madenciliği yapılmıştır. Patent verilerinin elde edilmesi için patentlerin özet kısmında ‘‘RFID” ve ‘‘Radio Frequency Identification” anahtar
kelimeleri ile arama yapılmıştır. Patent verilerinin elde edilmesi aşamasında
patent araştırmaları için sıklıkla kullanılan patent veri tabanı olan USPTO
(United States Patent and Trademark Office) veri tabanı kullanılmıştır.
Verilerin elde edilmesi aşamasından sonra her patente ait CPC (Corporate Patent
Classification) kodlarından hareketle İlişkilendirme Kuralları Madenciliği yapılabilecek
veri setine dönüştürülmüştür. İlişkilendirme Kuralları Madenciliği yapılması
aşamasında ise STATISTICA yazılımı kullanılmıştır. Çalışma sonucunda RFID
teknolojileri ile ilgili olarak CPC kodlarının birbirleri arasındaki İlişkilendirme
Kuralları elde edilmiş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Keywords

RFID, İlişkilendirme Kuralları, Veri Madenciliği, Teknoloji Yönetimi

Supporting Institution

YÖK

EVALUATION OF TECHNOLOGIES WITH DATA MINING: AN APPLICATION ON RADIO FREQUENCY RECOGNITION (RFID) TECHNOLOGIES

Abstract

Effective
evaluation and management of technologies is important for increasing the
competitiveness of today's technology-based firms. Because of this fact, firms
need an objective evaluation of the technologies that they would develop or
invest in. In the literature, patent data are frequently used for technology
forecasting and evaluation. In addition, data mining is used to find hidden
patterns in data sets containing large amounts of data. Association rules are
one of the important methods used in data mining. However, in the literature,
studies applying the association rules to patent data are extremely limited.
The most important aspect of this study is the use of patent documents, which
is an extremely important resource for technology forecasting. In this study,
association rule mining is carried out by using patent data related to RFID
(Radio Frequency Identification) technologies. In order to obtain patent data,
a summary of the patents is searched with the key words ‘RFID’ and ‘Radio
Frequency Identification Patent.’ At the stage of obtaining patent data, the
USPTO (United States Patent and Trademark Office) database, which is the most
frequently used patent database for patent research, is used. After obtaining
the data, CPC (Corporate Patent Classification) codes for each patent are used
to convert the data set for application of association rule mining. Statistica
software is used in the phase of association rule mining. As a result of the
study, the association rules between CPC codes related to RFID technologies are
obtained and the results were evaluated.

Keywords

RFID, Association Rules, Data Mining, Technology Management.

References

• • AHIRWAL, D., (2011), Efficient Data Mining Technique Using Associate Rule, International Journal of Advanced Research in Computer Science, Cilt 2 (1), s. 545-551.
• • ALAEDDİNOĞLU, M., AYDIN, T. & DAL, D., (2014), Birliktelik Kuralları İle Mekânsal-Zamansal Veri Madenciliği, Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 5 (2), s. 191-212.
• • ALTUNTAS, F. & YILMAZ, M. K., (2017), Patent Analizi İle Teknoloji Ağlarının Oluşturulması, Girişimcilik ve İnovasyon Yönetimi Dergisi, Cilt: 6 (2), s. 97-129.
• • ALTUNTAS, S. & DERELİ, T., (2016), Savunma Sanayiinde Teknoloji Gelişimi: Mühimmat ve Tahrip Teknolojileri Üzerine Bir Uygulama, Girişimcilik ve İnovasyon Yönetimi Dergisi, Cilt: 5 (2), s. 105-123.
• • ARUNDEL, A. & KABLA, I., (1998), What Percentage of İnnovations are Patented? Empirical Estimates for European Firms, Research Policy, Cilt: 27, s. 127–141.
• • AY, D. & ÇİL, İ., (2010), Migros Türk A.Ş.’de Birliktelik Kurallarının Yerleşim Düzeni Planlamada Kullanılması, Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt: 21 (2), s. 14-29.
• • BAZAATI, S., (2012), İnşaat Sektöründe Radyo Frekanslı Tanıma (RFID) Teknolojisinin Malzeme Yönetimi Üzerindeki Etkileri, (Yüksek Lisans Tezi), Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.
• • BİRANT, D., KUT, A., VENTURA, M., ALTINOK, H., ALTINOK, B., ALTINOK, E. & IHLAMUR, M., (2010), İş Zekası Çözümleri İçin Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi, Akademik Bilişim’10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Muğla Üniversitesi, Muğla, s. 215–222.
• • BOZKURT, K., (2014), Patent Verileri ve Teknolojik Sınıflama Sistemleri, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 1 (1), s. 65-80.
• • CROCHETIERE, B., (2011), Transcending Technological Innovation: The Impact of Acquisitions on Entrepreneurial Technical Organizations, (Doktora Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global.
• • DABO, A. A., (2017), Organisational Factors in RFID Adoption, Implementation, and Benefits, (Doktora Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global, University of Central Lancashire, United Kingdom.
• • DENG, K., (2007), Research and Implementation of Page Recommendation Model Based on Web Usage Mining and Associate Rule, (Yüksek Lisans Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global.
• • DENİZ, Ö., CEYLAN, O. & ULUSOY, A., (2017), RFID Kart Sistemi İle Personel Odası, Sınıf ve Laboratuvar Giriş Kontrolü, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 8 (1), s. 34-139.
• • DOĞRUL, G., AKAY, D. & KURT, M., (2015), Trafik Kazalarının Birliktelik Kuralları İle Analizi, Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 1 (2), s. 265-284.
• • DUBEY, S. & MUNDHE, S. D., (2014), Association Rule Mining Algorithm: A Review, Sinhgad Institute of Management and Computer Application (SIMCA), s. 188-199.
• • DURMUŞOĞLU, A., (2017), Veri Madenciliği Çalışmaları Üzerine Bir Analiz: Türkiye Adresli Yayınlar, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 16 (62), s. 1111-1122.
• • ESKİ, Ö. ARAZ, C., DELAN, T. & BAYOĞLU, L., (2013), Radyo Frekans Tanımlama Sistemine Dayalı Hammadde Depo Yönetimi, Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 9 (2), s. 31-44.
• • ERDEM, O. A., (2007), RFID Taşıyıcı Yongaları Kullanılarak Büyükbaş Hayvanların İnternet Üzerinden Kimliklendirilmesi, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 (1), s. 175-180.
• • ERDEM, S. & ÖZDAĞOĞLU, G., (2008), Ege Bölgesi’ndeki Bir Araştırma ve Uygulama Hastanesinin Acil Hasta Verilerinin Veri Madenciliği İle Analiz Edilmesi, Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 9 (2), s. 261-270.
• • HAN, E. J. & SOHN, S. Y., (2016), Technological Convergence in Standards for Information and Communication Technologies, Technological Forecasting & Social Change, Cilt: 106, s. 1–10.
• • GUZOWSKI, B., GOZDUR, R., LAKOMSKI, M. & BERNACKI, L., (2017), RFID Monitoring System of Fiber Optic Connectors, Circuit World, 43 (1), 32-37.
• • JIE, Y. Z., (2010), Design and Application of RFID Middleware for Mobile Computing, (Yüksek Lisans Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global, South China University of Technology , People's Republic of China.
• • JOUNG, J. & KIM, K., (2017), Monitoring Emerging Technologies for Technology Planning Using Technical Keyword Based Analysis from Patent Data, Technological Forecasting & Social Change, Cilt: 114, s. 281–292.
• • JU, Y. & SOHN, S. Y., (2015), Identifying Patterns in Rare Earth Element Patents Based on Text and Data Mining, Scientometrics, Cilt: 102 (1), s. 389–410.
• • JUN, S., (2011a), IPC Code Analysis of patent Documents Using Association Rules and Maps-Patent Analysis of Database Technology, Database Theory & Application Bio-Science & Bio-Technology, Cilt: 258, s. 21-30.
• • JUN, S., (2011b), A Forecasting Model for Technological Trend Using Unsupervised Learning, Database Theory and Application Bio-Science and Bio-Technology, Cilt 258, s. 51-60.
• • KIM, C., KIM, S., KIM, M., (2011b), Identifying Relationships between Technologybased Services and ICTs: A patent Analysis Approach, World Academy Of Scıence, Engıneerıng and Technology, Cilt: 60, s. 607-611.
• • KIM, C., LEE, H., SEOL, H., LEE, C., (2011a), Identifying Core Technologies Based on Technological Cross-Impacts: An Association Rule Mining (ARM) and Analytic Network Process (ANP) Approach, Expert Systems with Applications, Cilt: 38 (10), s. 12559–12564.
• • KIM, G. & BAE, J., (2017), A Novel Approach to Forecast Promising Technology Through Patent Analysis, Technological Forecasting & Social Change, Cilt: 117, s. 228–237. • KIM, M. G., HWANG, Y. M. & RHO, J. J., (2016), The Impact of RFID Utilization and Supply Chain Information Sharing on Supply Chain Performance: Focusing on the Moderating Role of Supply Chain Culture, Maritime Economics & Logistics, Cilt: 18 (1), s. 78-100.
• • KOLOKATHI, A. & RALLIS, P., (2013), Radio Frequency Identification (RFID) in Healthcare: A Literature Review. Studies in Health Technology & Informatics, Cilt: 190, s. 157-159.
• • KOTSIANTIS, S. & KANELLOPOULOS, D., (2006), Association Rules Mining: A Recent Overview, GESTS International Transactions on Computer Science and Engineering, Cilt: 32 (1), s. 71-82.
• • KYEBAMBE, M. N., CHENG, G., HUANG, Y., HE, C., & ZHANG, Z., (2017), Forecasting Emerging Technologies: A Supervised Learning Approach Through Patent Analysis, Technological Forecasting & Social Change, Cilt: 125, s. 236–244. • LEE, S., YOON, B., LEE, C. & PARK, J., (2009), Business Planning Based on Technological Capabilities: Patent Analysis for Technology-Driven Roadmapping, Technological Forecasting & Social Change, Cilt: 76, s. 769–786.
• • LEE, Y., (2017), Convergence Pattern Analysis between ICTs and solid waste Management Technology Using Association Rule Mining with Patents, APEC Youth Scientist Journal, 9 (1), s. 35-44.
• • LIAO, C., (2008), Transaction-Filtering Data Mining and a Predictive Model for Intelligent Data Management, (Doktora Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global. • MALKOÇ, E., (2006), Depo Yönetim Sistemlerinde Kullanılan Otomatik Tanıma ve Veri Toplama Teknolojileri İle RFID Etiketleme, (Yüksek Lisans Tezi), İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• • MALIK, Z. M. M., AL-SHEHABI, S. & DÖKEROĞLU T., (2018), Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri İle Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 6, s. 1119-1138.
• • MARAŞLI, F. & ÇIBUK, M., (2015), RFID Teknolojisi ve Kullanım Alanları, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4 (2), 249-275.
• • MA, W. D., (2008), Study on Problem of Customer Retention Based on Data Mining, (Yüksek Lisans Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global.
• • MEYDANOĞLU, E. S. B., (2010), RFID Sistemleri ve Veri Güvenliği, Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 1 (3), s. 33-42.
• • Patent Sınıflandırma Kaynakları :https://worldwide.espacenet.com/classification (Erişim Tarihi: 20.03.2018).
• • PEKOL, Ö., ERBAŞ, B. Ç., (2011), Patent Sisteminde Türkiye’deki Teknoparkların Yeri, Ege Akademik Bakış, Cilt: 11 (1), s. 39-58.
• • PARK, S., LEE, SJ., JUN, S., (2015), A Network Analysis Model for Selecting Sustainable Technology, Sustainability, Cilt: 7, s.13126-13141.
• • PEREIRA, J. F., (2009), Theia: Radio Frequency İdentification Performance Analysis Tool, (Yüksek Lisans Tezi) ProQuest Dissertations & Theses Global.
• • SARAC, A., ABSI, N., DAUZÈRE-PÉRÈS, S., (2010), A Literature Review on the Impact of RFID Technologies on Supply Chain Management, International Journal of Production Economics, 128 (1), 77-95.
• • SEO,W., YOON, J., PARK, H., COH, B., LEE, J., & KWON, O., (2016), Product Opportunity Identification Based on Internal Capabilities Using Text Mining and Association Rule Mining, Technological Forecasting & Social Change, 105, 94–104.
• • TRAPPEY, C. V., WU, HY., TAGHABONI-DUTTA, F., & TRAPPEY A. J. C., (2011), Using Patent Data for Technology Forecasting: China RFID Patent Analysis, Advanced Engineering Informatics, 25(1), 53-64.
• • VALERO, E., ADÁN, A. & CERRADA, C., (2015), Evolution of RFID Applications in Construction: A Literature Review, Sensors (Basel), Cilt: 15 (7), s. 15988-6008.
• • WU, K. S., (2010), The challenges and benefits of RFID Based Inventory Management at Automotive Manufacturers, (Yüksek Lisans Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global, Tsinghua University, People's Republic of China.
• • WAMBA, S. F., ANAND, A. & CARTER, L., (2013), A literature Review of RFID-Enabled Healthcare Applications and Issues, International Journal of Information Management, Cilt: 33 (5), s. 875-891.
• • XU, T., (2006), Heuristic Segmentation Algorithm of Time Series Similarity Research, (Yüksek Lisans Tezi), ProQuest Dissertations & Theses Global.
• • YAO, W., CHU, C. H., & LI, Z., (2012), The Adoption and Implementation of RFID Technologies in healthcare: A Literature Review, Journal of Medical Systems, Cilt: 36 (6), s. 3507-25.
• • YANPING, J., JIARUI, W., BING, Z., BING, Y., WEI, Z. & XIAOMENG, Z., (2015), Analysis on Composition Rules of Chinese Patent Drugs with Tonifying Spleen Based on Association Rules and Clustering Algorithm, World Chinese Medicine, Cilt: 10.
• • YAZGAN, P. & KUŞAKÇI, A. O., (2016), A Literature Survey on Association Rule Mining Algorithms, Southeast Europe Journal of Soft Computing, Cilt: 5 (1), s. 5-14.
• • ZERENLER, M., TÜRKER, N. & ŞAHİN, E., (2007), Küresel Teknoloji, Araştırma-Geliştirme (Ar-Ge) ve Yenilik İlişkisi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 17, s. 653-667.
• • ZHONG, X., HE, Q., LIAO, J., YIN, X., ZHAO, G. & LI, M., (2016), The Compatibility Law of Chinese Patent Medicines for the Treatment of Coronary Heart Disease Angina Pectoris Based on association rules and Complex Network, International Journal of Clinical and Experimental Medicine, Cilt: 9 (6), s. 9418-9424.