• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.6
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• pp.567-584
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• 2005

Temporal data mining, the incorporation of temporal semantics to existing data mining techniques, refers to a set of techniques for discovering implicit and useful temporal knowledge from temporal data. Association rules and classification are applied to various applications which are the typical data mining problems. However, these approaches do not consider temporal attribute and have been pursued for discovering knowledge from static data although a large proportion of data contains temporal dimension. Also, data mining researches from temporal data treat problems for discovering knowledge from data stamped with time point and adding time constraint. Therefore, these do not consider temporal semantics and temporal relationships containing data. This paper suggests that temporal associative classification technique based on temporal class association rules. This temporal classification applies rules discovered by temporal class association rules which extends existing associative classification by containing temporal dimension for generating temporal classification rules. Therefore, this technique can discover more useful knowledge in compared with typical classification techniques.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.160-162
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• 2004

기존의 웹 문서 분류 시스템서는 많은 시간과 노력을 요구하며, 연관 단어가 아닌 단일 단어만으로 웹 문서들을 분류하여 단어의 중의성을 반영하지 못해 많은 오분류가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 협력적 필터링을 위한 연관 단어 빈도를 사용한 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 웹 문서 내에서 단어들을 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘에 의해 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 반영한다. 수정된 신뢰도를 ARHP 알고리즘에 적용하여 연관 단어들 사이의 유사정도를 계산하고 유사 클래스를 구성한다 생성된 유사 클래스들을 기반으로 웹 문서를 $\alpha$-cut을 이용하여 분류한다 성능평가를 위해 기존의 문서 분류 방법들과 비교 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.130-132
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• 2002

기존의 여러 동적 추천 시스템에서는 웹 페이지들 사이의 유사도와 로그 파일 안에들어 있는 사용자들의 패턴을 이용하였기 때문에 연관된 페이지 뿐 아니라 단순히 순차적으로 연결되는 문서를 추천 페이지로 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 기존의 방식에 각 페이지가 점유하는 시간의 분석을 더하려 한다. Data를 여러 분야로 나눌 수 있는 전자상거래의 특성을 이용하여 개개의 클러스터로 분류된 사이트들의 로그파일을 분석하여 점유시간의 크기와 무의미하게 보내어 지는 시간을 가중치를 주어 구별해내는 결과를 바탕으로 사용자가 주로 방문하는 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 추천하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.5
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• pp.1079-1094
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• 2014

In this paper, we study efficient gene selection methods by using conditional mutual information. We suggest gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods utilizing multivariate normal distribution and Edgeworth approximation. We compare our suggested methods with other methods such as mutual information filter, SVM-RFE, Cai et al. (2009)'s gene selection (MIGS-original) in SVM classification. By these experiments, we show that gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods have better performance than mutual information filter. Furthermore, we show that they take far less computing time than Cai et al. (2009)'s gene selection but have similar performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.719-720
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• 2009

문맥 광고에서 웹 페이지의 내용과 의미적으로 연관된 광고를 매칭하기 위해, 최근 웹 페이지와 광고를 동일한 분류 트리에 분류하여 의미적으로 매칭하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 사용된 분류 트리 및 분류기를 작성하기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 이를 용이하게 하기 위하여, 본 논문에서는 오픈 디렉토리 프로젝트의 공개 데이터를 활용하여 웹 페이지와 광고의 주제 분류를 위한 분류 트리 및 분류기를 작성하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안한 기법이 문맥 광고에서 웹 페이지와 광고의 의미적 매칭의 높은 정확성을 보장하는 것을 입증한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.469-476
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• 2001

As the service of information through web system increases in modern society, many questions and consultations are going on through Home page and E-mail in the hospital. But there are some burdens for the management and postponements for answering the questions. In this paper, we investigate the document classification methods as a primary research of the auto-answering system. On the basis of 1200 documents which are questions of patients, 66% are used for the learning documents and 34% for test documents. All of are also used for the document classification using NBC (Naive Bayes Classifier), common words and coefficient of correlation. As the result of the experiments, the two methods proposed in this paper, that is, common words and coefficient of correlation are higher as much as 3% and 5% respectively than the basic NBC methods. This result shows that the correlation between indexes and categories is more effective than the word frequency in the document classification.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.39 no.4
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• pp.283-304
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• 2008

This is to develop Intelligent Retrieval System which can automatically present early query's category terms(association terms connected with knowledge structure of relevant terminology) through learning function and it changes searching form automatically and runs it with association terms. For the reason, this theoretical study of Intelligent Automatic Indexing System abstracts expert's index term through learning and clustering algorism about automatic classification, text mining(categorization), and document category representation. It also demonstrates a good capacity in the aspects of expense, time, recall ratio, and precision ratio.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.111-114
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• 2009

멀티미디어(Multimedia) 시대에 있어 메시지(Message)를 통한 사회적 상호작용, 즉 커뮤니케이션 (Communication)은 시각적인 요소, 색채, 형태, 시간, 움직임 뿐 만 아니라 청각적인 요소도 메시지를 전달하는 표현요소로 자리 잡고 있다. 왜냐하면 시각이나 청각 어느 하나만으로 메시지를 전달할 때보다 시 청각을 조화시켜 메시지를 전달 할 경우에 인지도가 훨씬 높기 때문이다. 그리하여 본 연구는 영상 커뮤니케이션이 가지고 있는 시 청각적 요소들의 연관성을 찾고자 하였다. 오늘날 TV 이나 영화 인터넷 등등의 멀티미디어에서 우리는 정보전달과 설득의 영상 메시지들을 쉽게 접할 수 있다. 그 중에 특히 영상메시지의 역할을 극적으로 나타낼 수 있는 광고영상에 속한 시각적 요소 타이포그래피와 청각적 요소 사운드를 통해서 시 청각적 요소의 연관성에 대해 연구하였다. 먼저 다양한 광고영상을 소구방법과 내용에 따른 분류를 통해 분야별로 나누고 그 분야에 따른 시 청각요소의 사용 빈도와 유형을 조사하였다. 타이포그래피는 전달방법에 따라, 사운드는 사용 유형에 따라 나누어 빈도와 유형을 조사하였다. 영상의 시각요소와 청각요소의 적절한 사용이 수용자로 하여금 선호도 및 인지도에 높은 효과가 있다는 분석 결과를 가지고 국내와 국외 광고영상의 시 청각요소의 분포도를 조사, 분석하였다. 그리하여 향후 효과적인 영상 커뮤니케이션의 역할을 하기 위해 시 청각요소의 연관성을 고려한 효율적인 광고영상 제작방향을 제시하고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.11
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• pp.1281-1297
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• 2016

In recent years, personal videos have seen a tremendous growth due to the substantial increase in the use of smart devices and networking services in which users create and share video content easily without many restrictions. However, taking both into account would significantly improve event detection performance because videos generally have multiple modalities and the frame data in video varies at different time points. This paper proposes an event detection method. In this method, high-level features are first extracted from multiple modalities in the videos, and the features are rearranged according to time sequence. Then the association of the modalities is learned by means of DNN to produce a personal video event detector. In our proposed method, audio and image data are first synchronized and then extracted. Then, the result is input into GoogLeNet as well as Multi-Layer Perceptron (MLP) to extract high-level features. The results are then re-arranged in time sequence, and every video is processed to extract one feature each for training by means of DNN.