스마트 홈 환경에서 데이터 마이닝 기법을 이용한 지능형 서비스 추론 모델

Intelligent Service Reasoning Model Using Data Mining In Smart Home Environments

  • 강명석 (연세대학교 전기전자공학과 디지털정보처리 연구실) ;
  • 김학배 (연세대학교 전기전자공학과 디지털정보처리 연구실)
  • 발행 : 2007.12.31

초록

본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 사용자에게 상황에 적합한 서비스를 추론하는 모델을 제안한다. 의사결정트리 알고리즘들 중에 하나인 C4.5 알고리즘을 기반으로 서비스 추론에 쓰이는 서비스 트리를 생성하고, 정량적 특성 규칙과 정량적 판별 규칙을 이용하는 정량적 가중치 산정 알고리즘을 통해 사용자에게 제공될 서비스를 추론한다. 또한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다.

In this paper, we propose a Intelligent Service Reasoning (ISR) model using data mining in smart home environments. Our model creates a service tree used for service reasoning on the basis of C4.5 algorithm, one of decision tree algorithms, and reasons service that will be offered to users through quantitative weight estimation algorithm that uses quantitative characteristic rule and quantitative discriminant rule. The effectiveness in the performance of the developed model is validated through a smart home-network simulation.

키워드

참고문헌

  1. Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski, and Arun Swami, 'Data Mining: A Performance Perspective', IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, Vol.5, no.6, pp.914-925, December 1993 https://doi.org/10.1109/69.250074
  2. J.R.Quinlan, 'C4.5:Programs for Machine Learning', San Mateo, CA : Morgan kaufmann, 1993
  3. Kim, H. and Loh, W.-Y, 'Classification trees with bivariate linear discriminant node models, Journal of computational and Graphical Statistics, pp.5112-5130, December 2003