Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.1
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pp.94-100
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2010
Data Mining is mainly used for pattern extracting and information discovery from collected data. However previous methods is difficult to reflect changing patterns with time. In this paper, we introduce Streaming Decision Tree(SDT) analyzing data with continuity, large scale, and changed patterns. SDT defines continuity data as blocks and extracts rules using a Decision Tree's learning method. The extracted rules are combined considering time of occurrence, frequency, and contradiction. In experiment, we applied time series data and confirmed resonable result.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.11
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pp.44-52
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2002
Since memory technology has been developed fast, test complexity and test time have been increased simultaneously. In practice, March algorithms are used widely for detecting various faults. However, March algorithms cannot detect NPSFs(Neighborhood Pattern Sensitive Faults) which must be considered for DRAMs. This paper proposes an effective algorithm for high fault coverage by modifying the conventional March algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1357-1365
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1991
This paper proposes the generation of several classes of frequency hopping patterns. which are derived by permutation, for an asynchronous frequency hopping spread spectrum multiple accecss system (FH/SSMA). The first class of hopping patterns is obtained by using a Latin square. The second class of hopping patterns is derived by generalizing the first class which is designed by using a permutation technique. The third class of hopping patterns is designed by using a rotational base of elements. We evaluate the hit property of the proposed classes of hopping patterns when these patterns are nutually shifted in an FH/SSMA system. Compared to the Reed Slolmon sequences generated by the conventional method, the sequence obtained by the permutation technique can reduce the number of hits among hopping frequencies in asynchronous time/frequency shift.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1324-1335
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1991
In this paper, a phoneme separation and an establishment of discriminative pattern of Korean phonemes are studied on experiment. The separation uses parameters such as pitch extraction, glottal peak pulse width of each pitch. speech duration. envelope and amplitude bias. The first pitch is extracted by deviations of glottal peak and width. energy and normalization on a bias on the top of vowel envelope. And then, it traces adjacent pitch to vowel in whole. On vewel, amethod to be reduced gliding pattern and the possible of vowel distinction to be used just second formant are proposed, and shrinking pitch waveform has nothing to do with pitch length is estimated. A pattern of envelope, spectrum, shrinking waveform, and a method of analysis by mutual relation among phonemes and manners of articulation on consonant are detected. As experimental results, 90% on vowel phoneme, 80% and 60% on initial and final consonant are discriminated.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06b
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pp.327-332
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2007
버퍼캐시에서 선반입은 교체정책과 함께 중요한 성능 향상 기법 중의 하나이다. 하지만 참조 패턴의 특성에 따라서는 선반입을 수행하면 오히려 전체 수행시간을 증가시키는 경우도 보고된 바 있다. 본 논문에서는 참조 패턴을 탐지하고 탐지된 패턴에 적절히 대응하여, 선반입의 이익은 유지하되 성능에 악영향을 미치지 않는 선반입 기법으로 순환 참조 선반입을 제안한다. 성능 평가를 위해서 리눅스에서 현재 사용되고 있는 미리 읽기 선반입과 순환 참조 선반입의 수행 시간을 비교했다. 다양한 참조 패턴을 가지는 트레이스들에 대한 시뮬레이션 성능 평가 결과, 순차 참조를 많이 포함하는 트레이스에 대해서는 순환참조 선반입이 리눅스의 미리 읽기 선반입과 유사한 정도의 $3\sim5%$ 성능향상을 보였다. 뿐만 아니라, 미리 읽기 선반입 정책을 적용했을 때 오히려 40% 가량의 성능 악화를 초래하는 특정 트레이스에 대해서도 순환 참조 선반입을 적용할 경우 0.07%의 아주 미미한 성능 저하만을 유발하였다. 본 연구에서 제안하는 순환 참조 선반입 기법은 이득이 있을 때만 적극적인 선반입을 수행하여 시스템 성능을 향상시키며, 손해가 발생할 때는 선반입을 중지하여 시스템 성능 악화를 방지함을 실험을 통해 알 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.71-75
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2003
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
Recently many LBS(Location Based Service) systems are issued in mobile computing systems. Spatial-Temporal Moving Sequence Pattern Mining is a new mining method that mines user moving patterns from user moving path histories in a sensor network environment. The frequent pattern mining is related to the items which customers buy. But on the other hand, our mining method concerns users' moving sequence paths. In this paper, we consider the sequence of moving paths so we handle the repetition of moving paths. Also, we consider the duration that user spends on the location. We proposed new Apriori_msp based on the Apriori algorithm and evaluated its performance results.
This study was conducted using data from the 2019 National Statistical Office's Life Time Survey, It was to investigate the effect of time-perception on the time-use pattern of 594 single middle-aged women in the city. This study found that there were differences of time management for daily behaviors between the insufficiently-percieved group and the sufficiently-percieved group. The both spent the most time with personal management. Secondly, the sufficiently-perceived group spent the more time with leisure activities than the insufficiently one did; the insufficiently-perceived one did the more work than the sufficiently-perceived one. The founding suggested the difference of time-use pattern by time-perception of the middle-aged women in the city. Also, the leisure activities and work were key factors to understand the daily life of the city-living middle-aged women.
본 논문에서는 펄스 레이저(LASER) 송신기에서 방사되는 펄스신호를 레이저 감시 시스템에서 실시간으로 수신하여 수신된 레이저 펄스들의 변화 패턴, 특히 Dual & Switch 신호의 패턴을 분석하는 방법에 대하여 기술하였다. Dual & Switch 신호는 펄스반복시간이 주기적으로 변경되어 펄스 패턴을 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 펄스반복간격(PRI)의 차분을 이용하여 고정, 지터, Dual & Switch 신호의 패턴을 확인하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 Dual & Switch 신호에 대한 신호 식별능력이 가능하여 레이저 감시시스템 등에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1563-1570
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1999
In this paper, we proposed the FPA(Fixed Partition Averaging) algorithm in order to improve the storage requirement and classification time of Memory Based Reasoning method. The proposed method enables us to use the storage more efficiently by extracting representatives out of training patterns. After partitioning the pattern space into a fixed number of equally-sized hyperrectangles, it averages patterns in each hyperrectangle to extract a representative. Also we have used the mutual information between the features and classes as weights for features to improve the classification performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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