• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.766-768
• /
• 2003

인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.148-150
• /
• 2004

부정행위 탐지는 개별 사용자의 행동 기록과 그 사용자와 유사한 프로필을 갖고 있는 사용자들의 행동 기록을 바탕으로 행동 패턴 혹은 행동 규칙을 찾아내, 이 패턴/규칙과의 비교를 통해 현재 행위가 부정한 것인지를 결정하는 방법을 주로 사용한다. 그러나, 특정 사용자의 행위패턴이 급격하게 바뀌는 경우, 과거의 기록을 바탕으로 생성된 패턴의 유효성은 보장받을 수 없다. 더구나 기존 기록과 상이한 행위에 대한 새로운 패턴이 생성되기 위해서는 계속해서 그런 행위가 쌓여야만 하고, 그 쌓이는 양은 기존 패턴의 견고성에 비례된다. 또한 동일 사용자에게 털러 패턴을 적용시키는 방법 역시 패턴간의 충돌이 일어나는 등의 한계가 존재한다. 본 논문에서는 시간 논리(Temporal Logic)를 적용하여, 과거의 패턴의 유효성을 검증하고 신규패턴을 빠르게 찾아내는 방법을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.551-556
• /
• 2004

According to revealing the DNA sequence of human and living things, it increases that a demand on a new computational processing method which utilizes DNA sequence information. In this paper we propose a classification algorithm based on negative selection of the immune system to classify DNA patterns. Negative selection is the process to determine an antigenic receptor that recognize antigens, nonself cells. The immune cells use this antigen receptor to judge whether a self or not. If one composes n group of antigenic receptor for n different patterns, they can classify into n patterns. In this paper we propose a pattern classification algorithm based on negative selection in nucleotide base level and amino acid level.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.07a
• /
• pp.23-26
• /
• 2019

사물인터넷(IoT)은 지금의 우리가 살고 일하는 모든 방식을 변화시키고 있다. IoT를 통해 데이터를 생성하고 저장하고 연결된 장치와 상호작용하여 비즈니스는 물론 우리의 일상 생활을 개선하고 있는 것이다. 무수히 많은 센서들이 연결된 세상은 센서들에 의해 그 어느 때보다 거대한 양의 데이터들을 생산하고 있다. JSON, XML 같은 트리 구조의 데이터 타입은 대량 데이터 저장 전송 교환 등에 주요하게 사용되는데 이는 트리 구조가 이형 데이터 간의 유연한 정보 전송과 교환을 가능하게 하기 때문이다. 반면에, 효용성 높은 정보나 감추어져 있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 추출하는 것은 일반 데이터 구조에 비해 훨씬 어려우며 더 난해한 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 트리 구조의 대량 스트리밍 데이터로부터 가중치가 부여된 주요한 부정 패턴들을 추출하기 위한 방법을 공식화한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.7
• /
• pp.1728-1736
• /
• 2015

Several algorithms have been developed to classify arrhythmia which either rely on specific ECG(Electrocardiogram) database. Nevertheless personalized difference of ECG signal exist, performance degradation occurs because of carrying out diagnosis by general classification rule. Most methods require accurate detection of P-QRS-T point, higher computational cost and larger processing time. But it is difficult to detect the P and T wave signal because of person's individual difference. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies different arrhythmia in realtime and decreases computational cost by extracting minimal feature. In this paper, we propose arrhythmia classification method using QRS Pattern of ECG signal according to personalized type. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method and define QRS pattern of ECG signal by QRS feature Also, we detect and modify by pattern classification, classified arrhythmia duplicated QRS pattern in realtime. Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced beat classification is evaluated by using 43 record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.98%, 97.22%, 95.14%, 91.47%, 94.85%, 97.48% in PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat classification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.437-444
• /
• 2016

Most methods for detecting arrhythmia require pp interval, diversity of P wave morphology, but it is difficult to detect the p wave signal because of various noise types. Therefore it is necessary to use noise-free R wave. In this paper, we propose algorithm for premature contraction arrhythmia classification through ECG pattern analysis and template threshold. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method using morphological filter, subtractive operation method. Also, we developed algorithm to classify premature contraction wave pattern using weighted average, premature ventricular contraction(PVC) and atrial premature contraction(APC) through template threshold for R wave amplitude. The performance of R wave detection, PVC classification is evaluated by using 6 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 PVC and APC. The achieved scores indicate the average of 99.77% in R wave detection and the rate of 94.91%, 95.76% in PVC and APC classification.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.21 no.7
• /
• pp.464-469
• /
• 2015

Long-term electrocardiogram data can be acquired by linking a Holter monitor to a mobile phone. However, most systems are designed to detect arrhythmia through heartbeat classification, and not just for supporting clinical decisions. In this paper, we propose an Abstracting algorithm, and introduce an analogous pateint search system using this algorithm. An analogous patient searcher summarizes each patient's typical pattern using the results of heartbeat, which can greatly simplify clinical activity. It helps to find patients with similar arrhythmia patterns, which can help in contributing to diagnostic clues. We have simulated these processes on data from the MIT-BIH arrhythmia database. As a result, the Abstracting algorithm provided a typical pattern to assist in reaching rapid clinical decisions for 64% of the patients. On an average, typical patterns and results generated by the abstracting algorithm summarized the results of heartbeat classification by 98.01%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.142-144
• /
• 2012

소셜 미디어가 확산되고 사용자가 증가하면서, 사용자들은 소셜 미디어를 통해 의견을 공유한다. 소셜 미디어는 실시간 정보에 대한 전달이 빠르며 데이터를 수집, 분석할 수 있다. 오피니언 마이닝은 텍스트로부터 사용자의 의견이 포함된 패턴을 추출하여 특정 제품이나 서비스에 대한 의견의 긍정, 부정 표현의 정도를 측정한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 기반으로 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품, 서비스와 관련된 사용자의 의견을 분석하여 긍정, 부정인지를 판단한다. 그리고 부정 패턴의 빈도를 통해 기업의 위기 상황을 인지하며, 위기 대응을 위한 4단계의 위기관리 모델을 제시한다. 또한 소셜 미디어에서 기업의 위기관리 사례를 확인하고, 표본조사를 통하여 평가 및 분석을 수행한다. 이 모델을 이용하여 방대한 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품이나 서비스에 대한 부정적 의견을 초기에 감지하고, 체계적으로 대응 할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.10
• /
• pp.1490-1499
• /
• 2022

Arrhythmia is a condition in which the heart has an irregular rhythm or abnormal heart rate, early diagnosis and management is very important because it can cause stroke, cardiac arrest, or even death. In this paper, we propose arrhythmia classification using hybrid combination model of CNN-BLSTM. For this purpose, the QRS features are detected from noise removed signal through pre-processing and a single bit segment was extracted. In this case, the GAN oversampling technique is applied to solve the data imbalance problem. It consisted of CNN layers to extract the patterns of the arrhythmia precisely, used them as the input of the BLSTM. The weights were learned through deep learning and the learning model was evaluated by the validation data. To evaluate the performance of the proposed method, classification accuracy, precision, recall, and F1-score were compared by using the MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06% in terms of the accuracy, precision, recall, F1 score, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06d
• /
• pp.356-360
• /
• 2007

인터넷이 폭 넓게 보급되어 개인의 의견을 개진할 기회가 확대됨에 따라 정치, 경제 등의 사안이나 제품 기업의 이미지, 공인에 대한 긍정.부정의 글을 개진할 수 있게 되었다. 이러한 현상에 따라 기업, 제품, 혹은 공공의 분야에서 일반 개인들이 어떻게 생각하는가에 대한 분석 및 자료수집의 필요성이 높아지고 있다. 감성용어 문서분류시스템은 문서의 내용 중 감성기반의 용어들에 기반하여 이에 대한 패턴을 정의하고 이에 대응하는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 하지만 자동문서 분류를 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 수집 보관하기 위한 분산 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 감성기반 문서분류 시스템을 위한 감성용어 추출 및 긍정, 부정의 패턴을 검색해 자동 문서분류를 위해 RTI(Run Time Infrastructure)를 통한 분산 시스템 환경으로 구성하였다.