• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.2
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• pp.69-80
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• 2007

The preferences of customers change over time. However, existing collaborative filtering (CF) systems are static, since they only incorporate information regarding whether a customer buys a product during a certain period and do not make use of the purchase sequences of customers. Therefore, the quality of the recommendations of the typical CF could be improved through the use of information on such sequences. In this study, we propose a new methodology for enhancing the quality of CF recommendation that uses customer purchase sequences. The proposed methodology is applied to a large department store in Korea and compared to existing CF techniques. Various experiments using real-world data demonstrate that the proposed methodology provides higher quality recommendations than do typical CF techniques with better performance.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.7
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• pp.802-809
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• 2013

In this paper, we propose the similarity measurement method between two program codes by counting the frequency and length of continuous patterns of specifiers and keywords, which exist in two program codes. In addition, we propose the visualization method of this analysis result by formal concept analysis. Proposed method considers adjacencies of specifiers or keywords, which have not been considered in the previous similarity measurements. Proposed method can detect the plagiarism by analyzing the pattern in each function regardless of the order of function call and execution. In addition, the result of the similarity measurement is visualized by the lattice of formal concept analysis to increase the user understanding about the relations between program codes. Experimental results showed that proposed method succeeded in 96% plagiarism detections. Our method could be applied into the analysis of general documents.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.12
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• pp.537-545
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• 2009

In this paper, we proposed an effective multicast causal order algorithm with hand-off protocol for mobile networks. Since the size of control informations needed to enforce message transfer order has much influence on the performance of hand-off and message transfer in mobile networks, size of control information need to be minimized. We reduced the size of control information by analyzing all the valid communication patterns and pruning redundant information not required to enforce causal order as early as possible, and used hand-off protocol which requires minimal amount of control information to be transferred. By simulation, we found that the proposed algorithm showed better performance than other existing algorithms.

• 프린팅코리아
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• v.9 no.1
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• pp.110-113
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• 2010

이번 회에서는 실제 명함을 만들면서 인디자인의 전반적인 편집 직업 과정을 익혀 본다. 간단한 명함 만들기 과정을 살펴보면서 Illustrator와의 연계 사용이나 전체적인 작업 순서 습득에 대한 지식을 익힐 수 있을 것이다. 본 설명은 의 일부 내용을 발췌한 것으로 Window XP 운영체제에서 인디자인 CS3을 사용한 모습니다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.331-334
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• 2011

입력 데이터의 공통적인 특징을 찾아내는 방법은 기계 학습 분야의 중요한 분야이다. 일반적으로 입력 데이터의 형태적 패턴을 찾아내는 알고리즘들이 많이 연구되었는데, 최근에는 데이터의 입력 순서 또는 데이터 사이의 시간적 인과 관계와 같이 시간에 연관된 패턴을 찾는 방법이 주목을 받고 있다. 우리는 형태적 혹은 공간적 패턴 탐색에 뛰어난 성능을 보이는 하이퍼네트워크 모델을 확장하여 입력 데이터의 시공간적 패턴을 찾는 방법을 제시한다. 하이퍼네트워크는 두 개 이상의 변수를 하나의 엣지로 연결하여 문제공간을 탐색하는 모델로, 시간과 공간의 변수를 동시에 고려하여 데이터의 특성을 찾아내는 데에 적합하다. 이를 확인하기 위하여 사람의 EEG 신호를 분석하였는데, 시각적인 정보를 처리할 때와 언어적 정보를 처리할 때의 특징적인 패턴들을 찾았다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.1
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• pp.96-102
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• 2003

Video copy detection is a complementary approach to watermarking. As opposed to watermarking, which relies on inserting a distinct pattern into the video stream, video copy detection techniques match content-based signatures to detect copies of video. Existing typical content-based copy detection schemes have relied on image matching. This paper proposes two new sequence matching techniques for copy detection and compares the performance with color techniques that is the existing techniques. Motion, intensity and color-based signatures are compared in the context of copy detection. Comparison of experimental results are reported on detecting copies of movie clips.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.3
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• pp.55-75
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• 2010

Sequential pattern mining aims to discover interesting sequential patterns in a sequence database, and it is one of the essential data mining tasks widely used in various application fields such as Web access pattern analysis, customer purchase pattern analysis, and DNA sequence analysis. In general sequential pattern mining, only the generation order of data element in a sequence is considered, so that it can easily find simple sequential patterns, but has a limit to find more interesting sequential patterns being widely used in real world applications. One of the essential research topics to compensate the limit is a topic of weighted sequential pattern mining. In weighted sequential pattern mining, not only the generation order of data element but also its weight is considered to get more interesting sequential patterns. In recent, data has been increasingly taking the form of continuous data streams rather than finite stored data sets in various application fields, the database research community has begun focusing its attention on processing over data streams. The data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. In data stream processing, each data element should be examined at most once to analyze the data stream, and the memory usage for data stream analysis should be restricted finitely although new data elements are continuously generated in a data stream. Moreover, newly generated data elements should be processed as fast as possible to produce the up-to-date analysis result of a data stream, so that it can be instantly utilized upon request. To satisfy these requirements, data stream processing sacrifices the correctness of its analysis result by allowing some error. Considering the changes in the form of data generated in real world application fields, many researches have been actively performed to find various kinds of knowledge embedded in data streams. They mainly focus on efficient mining of frequent itemsets and sequential patterns over data streams, which have been proven to be useful in conventional data mining for a finite data set. In addition, mining algorithms have also been proposed to efficiently reflect the changes of data streams over time into their mining results. However, they have been targeting on finding naively interesting patterns such as frequent patterns and simple sequential patterns, which are found intuitively, taking no interest in mining novel interesting patterns that express the characteristics of target data streams better. Therefore, it can be a valuable research topic in the field of mining data streams to define novel interesting patterns and develop a mining method finding the novel patterns, which will be effectively used to analyze recent data streams. This paper proposes a gap-based weighting approach for a sequential pattern and amining method of weighted sequential patterns over sequence data streams via the weighting approach. A gap-based weight of a sequential pattern can be computed from the gaps of data elements in the sequential pattern without any pre-defined weight information. That is, in the approach, the gaps of data elements in each sequential pattern as well as their generation orders are used to get the weight of the sequential pattern, therefore it can help to get more interesting and useful sequential patterns. Recently most of computer application fields generate data as a form of data streams rather than a finite data set. Considering the change of data, the proposed method is mainly focus on sequence data streams.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.381-384
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• 1998

방대한 양의 데이터들 속에 존재하는 일관된 흐름이나 경향을 파악해 내는 데이터 마이닝에 대한 관심이 확산되고 있다. 특히 항목들 상호간의 연관성을 나타내는 연관 규칙과 시간 개념이 포함되어 항목들 사이의 순서를 찾아내는 순차 패턴의 탐사는 데이터 마이닝에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터베이스에서 연관 규칙과 순차 패턴을 탐사하는 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 연관 규칙을 위해 Aproiri, DHP를, 순차패턴을 위해 AprioriAll등 기존에 연구된 대표적인 알고리즘들을 사용하였고, Windows NT상에서 Visual C++과 JAVA언어로 구현하였다. 편리한 사용자 환경 구축을 위해, 데이터의 입력 형식으로 텍스트 타입과 MDB(Microsoft Access)형태를 모두 처리할 수 있게 하였고, 출력형식은 스프레드시트이다. 입력 데이터로 실험 데이터와 통계청의 DB 이용 로그 데이터에 대하여 본 시스템 을 수행하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7A
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• pp.1162-1169
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• 2001

유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.130-132
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• 2004

본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.