Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2005.11a
- /
- Pages.47-50
- /
- 2005
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
A Window-Based Classification of Stream Data
스트림 데이터의 윈도우 기반 분류
- Kim, Sung-Hyun (Dept. of Computer Science, Chungbuk University) ;
- Lee, Yong-Mi (Dept. of Computer Science, Chungbuk University) ;
- Jin, Long (Dept. of Computer Science, Chungbuk University) ;
-
Seo, Sung-Bo
(Dept. of Computer Science, Chungbuk University) ;
-
Ryu, Keun-Ho
(Dept. of Computer Science, Chungbuk University)
- 김성현 (충북대학교 전자계산학과) ;
- 이용미 (충북대학교 전자계산학과) ;
- 김룡 (충북대학교 전자계산학과) ;
-
서성보
(충북대학교 전자계산학과) ;
-
류근호
(충북대학교 전자계산학과)
- Published : 2005.11.18
Abstract
센서와 모바일 기술의 발달로 인해 다양한 센서에서 수집된 스트림 데이터를 처리하는 연구들이 많이 수행되고 있다. 다차원 속성의 스트림 데이터는 센서에서 주기적으로 수집되어 버퍼링 후 처리되기 때문에 기존의 투플 기반의 데이터 분류 기법에 적합하지 않다. 따라서 이 논문에서는 윈도우 기반의 스트림 데이터 분류를 위해 각 속성의 평균과 표준편차 값을 이용하여 투플 기반으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성은 투플 기반 데이터 분류 기법(의사결정트리, 단순 베이지안 분류기, 베이지안 신뢰 네트워크)에 의한 정확도 측정에 기반 한다. 로봇에서 수집된 센서 데이터를 이용한 실험 결과, 높은 정확도로 제안된 기법이 타당함을 증명하였으며 베이지안 신뢰 네트워크 기법이 다른 기법에 비해 우수함을 발견하였다.
Keywords