• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.367-370
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• 2008

지구 온난화와 도시화 등으로 인해 자연 재난은 매년 그 강도는 증가하고 있고 그 결과 재난으로 인한 피해도 증가하고 있다. 우리나라 역시 매년 자연재난으로 많은 피해를 입고 있다. 이러한 재난을 지역의 특성을 이용하여 분류한 후 특성이 유사한 지역을 모아 패턴을 찾게 되며 패턴은 데이터 마이닝을 이용해 찾게 된다. 데이터 마이닝이란 여러 가지 데이터 안에 의미 있는 패턴을 찾아내는 기술이며 여기서 찾게 되는 패턴은 지금까지 발생한 재난의 발생 직전까지의 패턴이 된다. 이렇게 찾아낸 패턴은 현재 연속적으로 변하는 환경의 패턴 비교되며 패턴이 유사할 경우 경고하여 재난이 발생하기 전 먼저 예측하고 대비하는 방법을 제시한다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.44 no.2
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• pp.75-80
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• 2002

The severity of drought in (the) irrigation reservoir could be evaluated by the accumulative rainfall method, soil moisture content method, storage ratio method, and water supply restricted intensity method, etc. The storage ratio method would be the most reliable one for irrigation reservoir. The pattern of drought might be forecast with the most similar pattern of accumulative rainfall and/or storage ratio out of the file of past operation history.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.5
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• pp.553-566
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• 2004

Some of the current main research areas involving techniques related to XML consist of storing XML documents, optimizing the query, and indexing. As such we may focus on the set of documents that are composed of various structures, but that are not shared with common structure such as the same DTD or XML Schema. In the case, it is essential to analyze structural similarities and differences among many documents. For example, when the documents from the Web or EDMS (Electronic Document Management System) are required to be merged or classified, it is very important to find the common structure for the process of handling documents. In this paper, we transformed sequential pattern mining algorithms(1) to extract maximal similar paths between two XML documents. Experiments with XML documents show that our transformed sequential pattern mining algorithms can exactly find common structures and maximal similar paths between them. For analyzing experimental results, similarity metrics based on maximal similar paths can exactly classify the types of XML documents.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.2 no.1
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• pp.59-67
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• 2002

This study pre-processed the characters, performed the feature extraction for the beauty evaluation, and then defined the similarity function. It suggested the definition of the similarity function, and the extraction of the features of character elements. it experimented how much the various input character patterns were similar with the standard character patterns, found their results were almost similar with the expected ones and the results of beauty evaluation on general people through the questionaire with the results of the methods suggested here.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.6
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• pp.1318-1324
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• 2003

There are two problems in the conventional ART1 algorithm. One is in similarity testing method of the conventional ART1 between input patterns and stored patterns. The other is that vigilance threshold of conventional ART1 influences the number of clusters and the rate of recognition. In this paper, new similarity testing method and dynamical vigilance threshold method are proposed to solve these problems. The former is similarity test method using the rate of norm of exclusive-NOR between input patterns and stored patterns and the rate of nodes have equivalence value, and the latter method dynamically controls vigilance threshold to similarity using fuzzy operations and the sum operation of Yager. To check the performance of new methods, we used 26 alphabet characters and nosed characters. In experiment results, the proposed methods are better than the conventional methods in ART1, because the proposed methods are less sensitive than the conventional methods for initial vigilance and the recognition rate of the proposed methods is higher than that of the conventional methods.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.2 no.1
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• pp.68-76
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• 2002

Clustering is representative method of components classification. But, previous clustering method that use cohesion and coupling can not be effective, because design pattern has consisted by relation between classes. In this paper, we classified design patterns with special quality of pattern structure. Classification by clustering had expressed higher correctness degree than classification by facet. Therefore, can do that it is effective that classify design patterns using clustering algorithms that is automatic classification method. When we are searching design patterns, classification of design patterns can compare and analyze similar patterns because similar patterns is saved to same category. Also we can manage repository efficiently because of using and storing link information of patterns.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.12
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• pp.954-961
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• 2013

In this paper, we propose a new learning method using a variable learning to improve pattern recognition in the FCSR(Fast Commit Slow Recode) learning method of the Fuzzy ART. Traditional learning methods have used a fixed learning rate in updating weight vector(representative pattern). In the traditional method, the weight vector will be updated with a fixed learning rate regardless of the degree of similarity of the input pattern and the representative pattern in the category. In this case, the updated weight vector is greatly influenced from the input pattern where it is on the boundary of the category. Thus, in noisy environments, this method has a problem in increasing unnecessary categories and reducing pattern recognition capacity. In the proposed method, the lower similarity between the representative pattern and input pattern is, the lower input pattern contributes for updating weight vector. As a result, this results in suppressing the unnecessary category proliferation and improving pattern recognition capacity of the Fuzzy ART in noisy environments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.884-887
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• 2010

최근 검색엔진의 효율성을 향상시키고 검색결과에 있어서 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 이는 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하는 것을 그 목표로 한다. 특히 본 논문에서는 검색하고자 하는 토픽별 사용자의 인적 속성들이 미치는 영향력을 기반으로 사용자간 소셜 관계 지수(SRV : Social Relationship Value)를 산정하는 방법을 제안한다. 소셜 관계 지수란 인간의 내재적인 특성을 수치로 산정한 것으로, 웹 사용자들에게 있어서는 검색 성향의 유사정도와 직결된다. 따라서 검색하고자 하는 토픽별 개인 성향의 유사정도를 수치로 부여하고 유사성이 높은 사람들의 검색 정보를 이용하면 사용자에 보다 만족된 검색결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 구글 디렉터리(Google directory)의 정제된 각 토픽별 하위 범주(category)에 대해 선택 결과가 같은 사람들을 대상으로 인적 속성을 분석하고, 그 영향력을 가중치로 적용해 산정된 소셜 관계 지수와 사용자들의 검색 패턴을 비교 하였다. 그 결과 특정인을 기준으로 소셜 관계 지수가 높은 사람들의 검색 패턴이 매우 유사함을 확인 하였다. 이를 통해 토픽별 개인 간 연결 강도가 강할수록, 즉 유사성이 높은 사용자간에는 검색 패턴 또한 유사함을 검증 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.237-240
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• 2007

이 논문에서는 수정된 Sequential Algorithmic Schema를 이용해서 여러 장소를 이동하면서 찍은 디지털 이미지를 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이웃 패턴들과 특징 정보의 연속성, 유사성을 가지며 들어오는 입력 패턴에 대해 기존의 모든 군집과 유사도를 비교하는 방법이 아니라 이전 군집의 정보와 유사도를 비교하여 군집에 포함시키거나 동적으로 군집을 생성하는 효율적인 군집화 방법이다. 제안한 방법은 실험을 통해서 기존의 군집화 기법에 성능 및 속도의 효율성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.853-856
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• 2000

최근 정보통신 관련 시장의 양적 팽창과 함께 발생된 수많은 시스템 침입 사건들은 컴퓨터 보안 문제와 이를 해결하기 위한 보안 시스템에 대한 관심을 증가시키고 있다. 침입탐지시스템은 보안 시스템의 핵심 요소로, 그 중 대부분이 패턴 매칭을 이용한 침입탐지방식을 채택하고 있다. 그러나 현재의 패턴 매칭을 위한 알고리즘은 유연하지 못하기 때문에, 다양한 특성을 지닌 공격들에 대한 대처 능력이 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴들의 특성에 따라 유연하게 대처할 수 있는 세 가지의 유사 패턴 매칭 알고리즘을 제안한다.