• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.379-391
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• 2001

본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.1_2
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• pp.103-109
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• 2001

이 논문에서는 중첩된 조건부 분기를 가진 데이터-흐름 그래프에 대한 효과적인 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 이러한 그래프의 스케쥴링은 조건부 자원 공유 문제를 추가적으로 고려해야 하기 때문에 상당히 복잡하게 된다. 이 논문은 이를 적절히 해결하기 위한 방법을 제시하고 있는데 그 핵심은 조건부 분기가 있는 데이터-흐름 그래프를 조건부 분기가 없는 동일한 기능의 그래프로 변형시키는데 있다. 이렇게 함으로서, 변형된 그래프에 설계자의 관심에 맞는 기존의 스케쥴링 알고리즘을 선택 적용하여 스케쥴을 얻을 수 있고, 이것에서부터 원래 그래프의 스케쥴을 생성 할 수 있다. 실험 결과로부터 우리는 이러한 접근 방식이 매우 효과적임을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.127-130
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• 2003

주변분포가 Laplace 분포인 세 가지 형태의 이변량 Laplace 분포를 연구한다. 각각의 이변량 Laplace 분포의 확률밀도함수와 누적분포함수를 유도하고, 분포의 그래프를 그려봄으로써 분포의 형태를 알아본다. 조건부 적률을 정리하여 조건부 첨도와 조건부 왜도를 구하고 분포의 성질을 파악한다. 상관계수를 구하여 다른 이변량 분포의 상관계수와 비교해 보았다. 그리고 정의된 분포함수를 응용하여 이변량 Laplace 분포를 따르는 난수벡터를 발생하는 알고리즘을 제안하였으며, 생성된 난수벡터의 표본으로부터 구한 표본평균과 중앙값의 분산-공분산 행렬식을 구하고 이변량 정규분포에 대응하는 행렬식과 비교 토론하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.2
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• pp.299-307
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• 2012

Data mining is a method of searching for an interesting relationship among items in a given database. The decision tree is a typical algorithm of data mining. The decision tree is the method that classifies or predicts a group as some subgroups. In general, when researchers create a decision tree model, the generated model can be complicated by the standard of model creation and the number of input variables. In particular, if the decision trees have a large number of input variables in a model, the generated models can be complex and difficult to analyze model. When creating the decision tree model, if there are marginally conditional variables (intervening variables, external variables) in the input variables, it is not directly relevant. In this study, we suggest the method of creating a decision tree using marginally conditional variables and apply to actual data to search for efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.100-102
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• 2005

데이터베이스에 저장되어 있는 데이터들을 통해서 의미있는 정보를 찾는 것이 데이터 마이닝이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이루어지고 있다. 연관규칙 기법도 다양하게 연구되고 있는데 그 중 빈발 패턴 트리(FP-Tree)라는 방법을 이용하여 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 빈발 패턴 트리는 기존에 잘 알려져있는 연관규칙 생성 기법인 Apriori 기법보다 우수한 성능을 가지는 방법이다. 그러나 빈발 패턴 트리도 몇가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발 패턴 트리의 문제점 중 하나인 과도한 FP-Tree 생성을 줄이려 한다. 조건부 패턴 베이스를 통해 얻어지는 조건부 FP-Tree의 생성을 줄여 기존의 FP-Tree보다 더 나은 성능을 얻기 위해서 적절한 클리스터링을 이용하려 한다. 클러스터링 기법은 비트 트랜잭션을 이용한 클러스터링 방법을 이용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.277-283
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• 2022

사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.121-129
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• 2012

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Currently, study of the constraint-based association rules are underway by many researchers. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. Of this rules, we can find rule that direct relativity by marginally conditional variables (intervening variable, external variable) does not exist. In such a case, this association rule can be considered insignificant. In this study, we want to study for association rules creation using marginally conditional variable. The result of this study can find meaningless association rules. Also, we can understand more exactly the relationships between variables.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.1
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• pp.21-30
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• 2002

The active database system introduces the active rules detecting specified state. As the condition evaluation of the active rules is performed every time an event occurs, the performance of the system has a great influence, depending on the conditions processing method. In this paper, we propose the conditions processing system with the preprocessor which determines the delta tree structure, constructs the classification tree, and generates the aggregate function table. Due to the characteristics of the active database through which the active rules can be comprehended beforehand, the preprocessor can be introduced. In this paper, the delta tree which can effectively process the join, selection operations, and the aggregate function is suggested, and it can enhance the condition evaluation performance. And we propose the classification tree which effectively processes the join operation and the aggregate function table processing the aggregate function which demands high cost. In this paper, the conditions processing system can be expected to enhance the performance of conditions processing in the active rules as the number of conditions comparison decreases because of the structure which is made in the preprocessor.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.2
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• pp.20-26
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• 2001

The research into the conditions of the active rules is a very important element in the enhancing of the performance of the active database, and the processing time of the calculation generated from the conditions must be minimized in order to improve performance. In this paper, we propose the conditions processing system with the preprocessor which determines the delta tree structure and constructs the classification tree. Due to the characteristics of the active database through which the active rules can be comprehended beforehand. the preprocessor can be introduced. In this paper, the delta tree and classification tree which can effectively Process the join and selection operations instead of the delta relation is proposed. enhancing the condition evaluation performance.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.2
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• pp.147-155
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• 2013

Proxy re-encryption scheme has advantage where plaintext does not get exposed during re-encryption process. This scheme is popular for sharing server-saved data in case of cloud computing or mobile office that uses server to save data. Since previous proxy re-encryption schemes can use re-encryption key over and over again, it may abuse re-encryption. To solve this problem, conditional proxy re-encryption scheme was proposed. But, it is computationally expensive generate the same number of re-encryption key with the number of condition values. In this paper, we propose an efficient conditional proxy re-encryption scheme in terms of re-encryption key generation. The proposed scheme uses only encryption and decryption process. Therefore it has advantage to generate one re-encryption key for one person. The proposed scheme is secure against chosen-ciphertext attack.