Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.249-252
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2008
환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.298-301
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2009
시간 속성을 갖는 이벤트들의 집합에서 이벤트들 사이의 인과관계를 보다 정확히 파악할 수 있는 방법의 개발은 의료 분야 등의 응용에서 미리 발생할 이벤트에 발생 시점 예측을 위하여 필요하다. 본 논문은 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누고 각 서브 시퀀스를 인터벌을 갖는 이벤트로 요약하여 인터벌 이벤트들 사이의 관계를 표현한다. 그리고 인터벌 이벤트 관계에서 원인 인터벌 이벤트가 결과 이벤트에 미친 영향 정도의 측정 방법을 개발하고 실험을 통하여 사용한 척도의 의미와 정확성을 파악한다. 실험 결과는 제안 방법이 지지도 기반의 평가보다 보다 우수함을 입증한다.
The event sequence of the same type from a set of events having time property can be summarized in one event. But if the event sequence having an interval, It is reasonable to be summarized more than one in independent sub event sequence of each other. In this paper, we suggest a method of temporal data mining that summarizes the interval events based on Allen's interval algebra and finds out interval event association rule from interval events. It provides better knowledge than others by using concept of an independent sub sequence and finding interval event association rules.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.219-222
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2009
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.
Most of prior works on testing parallel programs have concentrated on how to guarantee the reproducibility by employing event traces exercised during executions of a program. Consequently, little work has been done to generate meaningful event sequences, especially, from specifications. This paper describes techniques for deriving event sequences from Message Sequence Charts(MSCs) which are widely used in telecommunication areas for its simplicity in specifying the behaviors of a program. For deriving event sequences from MSCs, we have to uncover the causality relations among events embedded implicitly in MSCs. In order to attain this goal, we adapt vector time stamping which has been previously used to determine the ordering of events taken place during an execution of interacting processes. Then, valid event sequences, satisfying the causality relations, are generated according to the interleaving rules suggested in this paper. The feasibility of our testing technique was investigated using the phone conversation example. In addition, we discussed on the experimental results gained from the example and how to combine various test criteria into our testing environment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.288-292
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2007
최근 동영상 데이터의 폭발적인 증가와 함께 이의 요약을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 동영상 데이터 수집 과정에서 하나의 카메라가 아닌 멀티 카메라를 활용하는 경우도 늘고 있는데 이들 대부분은 실내에서 넓은 영역을 커버하거나 물체를 추적하기 위한 목적으로 멀티 카메라 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 하나의 이벤트를 여러 방향으로부터 입력하여 하나의 대상에 대한 다양한 시각과 정보에 초점을 맞추며, 이를 바탕으로 수집된 이벤트 시퀀스에 대한 문제를 다룬다. 과정은 여러 개의 카메라 뷰 가운데 최적의 뷰를 선택하는 카메라 뷰 선택과정과, 그렇게 만들어진 하나의 전체 시퀀스를 요약하는 과정으로 나누어진다. 본 논문에서는 사용자 조사 및 분석을 통해 얻은 사용자 선호도 통계 정보로부터 카메라 뷰 선택을 위한 규칙을 획득하였고, 사람의 의사결정과정을 모방하고자 퍼지 규칙기반 시스템을 사용하여 이벤트를 평가한 후 그 점수에 근거한 요약을 수행하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.498-500
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2000
객체 지향 소프트웨어에 있어서, 테스팅의 중요성은 전통적인 소프트웨어의 개발에 있어서의 중요성과 크게 다르지 않다. 테스팅이 부적절하게 수행된 경우 프로그램의 버그를 성공적으로 검출 할 수 없으며, 소프트웨어 품질을 보장할 수 없다. 즉, 성공적인 소프트웨어를 위한 문제가 바로 테스팅이라 할 수 있다. 따라서 개발된 객체 지향 소프트웨어의 신뢰성을 향상시킬수 있는 객체 지향 테스팅 방법이 필요하다. 이 논문에서는 전통적인 소프트웨어 테스팅 기법과 객체 지향 특성을 결합하여 객체 지향 소프트웨어 테스팅을 위한 단위 설정을 위해 실시간 시스템에서 하나의 행위를 정의할 수 있는 객체 메소드의 결합에 대한 이벤트 그래프(Eent Gaph)와 제약적 메소드 시퀀스(M? Sequence with Cnstraints)를 정의하고, 제약사항을 포함하는 이벤트 그래프와 메소드 시퀀스(sequence)를 정의하고, 제약사항을 포함하는 이벤트 그래프와 메소드 시퀀스(sequence)를 엘리베이터 시스템에 적용하여 객체 지향 실시간 시스템에 대한 객체 상태 행위 테스팅(object state behavior testing)을 통해 인트라 클래스 테스팅 및 인터 클래스 테스팅 기법을 제안한다.
It is essential in various application areas of data mining and bioinformatics to effectively retrieve the occurrences of interesting patterns from sequence databases. For example, let's consider a network event management system that records the types and timestamp values of events occurred in a specific network component(ex. router). The typical query to find out the temporal casual relationships among the network events is as fellows: 'Find all occurrences of CiscoDCDLinkUp that are fellowed by MLMStatusUP that are subsequently followed by TCPConnectionClose, under the constraint that the interval between the first two events is not larger than 20 seconds, and the interval between the first and third events is not larger than 40 secondsTCPConnectionClose. This paper proposes an indexing method that enables to efficiently answer such a query. Unlike the previous methods that rely on inefficient sequential scan methods or data structures not easily supported by DBMSs, the proposed method uses a multi-dimensional spatial index, which is proven to be efficient both in storage and search, to find the answers quickly without false dismissals. Given a sliding window W, the input to a multi-dimensional spatial index is a n-dimensional vector whose i-th element is the interval between the first event of W and the first occurrence of the event type Ei in W. Here, n is the number of event types that can be occurred in the system of interest. The problem of‘dimensionality curse’may happen when n is large. Therefore, we use the dimension selection or event type grouping to avoid this problem. The experimental results reveal that our proposed technique can be a few orders of magnitude faster than the sequential scan and ISO-Depth index methods.hods.
본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.782-784
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2003
시퀀스로부터 원하는 패턴을 효율적으로 검색하는 것은 타임 시리즈 분석이나 네트웍 침입 탐지와 같은 응용 환경에서 필수적이다. 예로서, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템을 생각해보자. 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: "CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 20초 이내에 MLMStatusUP이 발생하며 그 후 40초 이내에 CiscoDCDLinkUP이 발생하는 모든 경우를 검색하라." 이 논문은 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 방안으로 빈도수 기반, 조인 기반, 트리 순회 기반의 검색 기법들을 제시한다.기법들을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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