• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.2
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• pp.237-248
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• 2009

Recently, based on dynamic location or mobility of moving object, many researches on pattern mining methods actively progress to extract more available patterns from various moving patterns for development of location based services. The performance of moving pattern mining depend on how analyze and process the huge set of spatio-temporal data. Some of traditional spatio-temporal pattern mining methods[1-6,8-11]have proposed to solve these problem, but they did not solve properly to reduce mining execution time and minimize required memory space. Therefore, in this paper, we propose new spatio-temporal pattern mining method which extract the sequential and periodic frequent moving patterns efficiently from the huge set of spatio-temporal moving data. The proposed method reduces mining execution time of $83%{\sim}93%$ rate on frequent moving patterns mining using the moving sequence tree which generated from historical data of moving objects based on hash tree. And also, for minimizing the required memory space, it generalize the detained historical data including spatio-temporal attributes into the real world scope of space and time using spatio-temporal concept hierarchy.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.3
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• pp.285-291
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• 2014

Recently, many researchers have paid attention to the study on generation of new linked data from tables by using linked open data (e.g. RDF, OWL). This paper proposes a new method for such generation of linked data. A pattern-based method intrinsically has a conflict problem among patterns. For instance, several patterns, mapping a single header of a table into different properties of linked data, conflict with each others. Existing studies have sacrificed precision by applying a statistically dominant pattern or have ignored conflicting patterns to increase precision. The proposed method finds appropriate patterns for all headers in a given table by connecting patterns applied to the headers. Experiments using DBPedia and Wikipedia showed results that conflicts of patterns are effectively resolved by the proposed method.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.12 no.1
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• pp.49-56
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• 2010

Many researches of frequent pattern mining technique for detecting unknown patterns on spatial data have studied actively. Existing data structures have classified into tree-structure and array-structure, and those structures show the weakness of performance on dense or sparse data. Since spatial data have obtained the characteristics of dense and sparse patterns, it is important for us to mine quickly dense and sparse patterns using only single algorithm. In this paper, we propose novel data structure as compressed patricia frequent pattern tree and frequent pattern mining algorithm based on proposed data structure which can detect frequent patterns quickly in terms of both dense and sparse frequent patterns mining. In our experimental result, proposed algorithm proves about 10 times faster than existing FP-Growth algorithm on both dense and sparse data.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.2
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• pp.39-48
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• 2020

Data mining techniques have been suggested to find efficiently meaningful and useful information. Especially, in the big data environments, as data becomes accumulated in several applications, related pattern mining methods have been proposed. Recently, instead of analyzing not only static data stored already in files or databases, mining dynamic data incrementally generated in a real time is considered as more interesting research areas because these dynamic data can be only one time read. With this reason, researches of how these dynamic data are mined efficiently have been studied. Moreover, approaches of mining representative patterns such as maximal pattern mining have been proposed since a huge number of result patterns as mining results are generated. As another issue, to discover more meaningful patterns in real world, weights of items in weighted pattern mining have been used, In real situation, profits, costs, and so on of items can be utilized as weights. In this paper, we analyzed weighted maximal pattern mining approaches for data generated incrementally. Maximal representative pattern mining techniques, and incremental pattern mining methods. And then, the application scenarios for analyzing the required commodity patterns in infants are presented by applying weighting representative pattern mining. Furthermore, the performance of state-of-the-art algorithms have been evaluated. As a result, we show that incremental weighted maximal pattern mining technique has better performance than incremental weighted pattern mining and weighted maximal pattern mining.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.9
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• pp.35-46
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• 2010

Sequential pattern mining is one of the essential data mining tasks, and it is widely used to analyze data generated in various application fields such as web-based applications, E-commerce, bioinformatics, and USN environments. Recently data generated in the application fields has been taking the form of continuous data streams rather than finite stored data sets. Considering the changes in the form of data, many researches have been actively performed to efficiently find sequential patterns over data streams. However, conventional researches focus on reducing processing time and memory usage in mining sequential patterns over a target data stream, so that a research on mining more interesting and useful sequential patterns that efficiently reflect the characteristics of the data stream has been attracting no attention. This paper proposes a mining method of sequential patterns over data streams with a gap constraint, which can help to find more interesting sequential patterns over the data streams. First, meanings of the gap for a sequential pattern and gap-constrained sequential patterns are defined, and subsequently a mining method for finding gap-constrained sequential patterns over a data stream is proposed.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.603-607
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• 2007

GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.130-132
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• 2003

현재 세계 각국에서 많은 메타데이터 레지스트리들이 구축되어 왔다 그러나 메타데이터 레지스트리가 국제 표준(ISO/IEC 11179)임에도 불구하고 일관성 있는 표준 접근 인터페이스를 제공하지 않음으로써 각각 다른 연산으로 구현되었다. 이는 각각의 메타데이터 레지스트리 구축시 동일한 연산 패턴의 중복된 구현으로 인한 불필요한 비용을 야기한다. 국제 표준인 메타데이터 레지스트리에 대한 접근시 시스템 마다 동일한 연산 패턴을 지니게 된다. 이 논문에서는 이와 같이 메타데이터 레지스트리에서 공통적으로 사용되는 연산 패턴을 분석하고 정의한다. 또한 분석된 연산 패턴을 이용하여 표준 SQL을 확장한 SQL/MDR을 정의하고 설계한다. 설계된 SOL/MDR은 메타데이터 레지스트리 관리 시스템 개발에 표준 접근 방법을 제공한다. 또한 이는 개별적인 개발로 인한 추가적인 노력을 감소시키고 메타데이터 레지스트리에 대한 보다 일관성 있는 접근을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.31-34
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• 2000

코호넨 자기조직 신경망을 사용하면 클러스터링뿐만 아니라 그 데이터가 할당된 클러스터의 대표값(Centroid)과의 거리 차이(Quantization Error)를 알아볼 수 있다 이를 이용하면 어떤 데이터가 정상적인 분포를 따르는지 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 데이터인지 알 수 있고, 유닉스 시스템 사용자의 명령어 사용 패턴에 적용하여 어떤 사용자의 명령어 사용 패턴이 정상적인 것인지 비정상적인 것인지 알 수 있다. 본 논문에서는 유닉스 시스템 사용자 8명의 명령어 패턴을 클러스터링한 후 Quantization Error를 이용하여 비정상 패턴을 탐지하는 오프라인에서의 비정상 행위를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 그리고 통계적인 학습 방법을 적용한 비정상 패턴 탐지와의 비교를 통하여 두 가지 비정상 패턴 탐지 결과가 동일함을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1665-1668
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• 2013

본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.103-105
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• 2016

본 논문에서는 손의 움직임 패턴으로 암호를 구성하고, 이를 인식하는 보안 시스템에서 기존의 고정된 공간에서 방향 데이터 범위를 생성하여 입력되는 패턴마다 적응적으로 방향 데이터를 뽑아낼 수 없었던 단점을 극복하고자 입력되는 움직임 패턴의 방향 데이터를 입력 패턴마다 적응적으로 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 고정된 공간에서의 방향 데이터 생성 방식 기법과 비교 실험한 결과 정인식률 94.2%로 기존방식의 91.4%보다 높은 인식률로 만족할 만한 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다.