Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2015.04a
/
pp.798-801
/
2015
센서 레지스트리 시스템(SRS, Sensor Registry System)은 이기종 센서 네트워크에서 끊김 없는 의미 처리를 위하여 사용자에게 센서 정보를 제공한다. 불안정한 네트워크 상황에서의 원활한 서비스 제공을 위하여 빠른 근거리 사용자 이동 경로 예측 알고리즘(FCR, Fast and Close-Range Prediction) 기반의 SRS가 연구되었다. 이 연구는 경로 예측 기반의 SRS에서 이용되는 FCR 알고리즘이 지니는 한계를 극복하기 위하여 3-간선 패턴(TEP, Three-Edge Pattern) 기반의 경로 예측 알고리즘을 제안한다. TEP 알고리즘은 경로를 그래프로 표현할 때 사용자의 위치를 기준으로 이전 간선, 현재 간선, 다음 간선으로 패턴화 하여 학습하고, 이 패턴을 기반으로 하는 사용자의 이동 경로를 예측한다. 또한 실험 및 비교 평가에서, TEP 알고리즘이 FCR 알고리즘에 비해 높은 정확성을 지님을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2008.11a
/
pp.60-63
/
2008
개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.39
no.6
/
pp.833-839
/
2019
Bus Information System (BIS) collects information related to the operation of buses and provides information to users through predictive algorithms. Method of predicting through recent information in same section reflects the traffic situation of the section, but cannot reflect the characteristics of the target line. The method of predicting the historical data at the same time zone is limited in forecasting peak time with high volatility of traffic flow. Therefore, we developed a pattern recognition bus arrival time prediction algorithm which could be overcome previous limitation. This method recognize the traffic pattern of target flow and select the most similar past traffic pattern. The results of this study were compared with the BIS arrival forecast information history of Seoul. RMSE of travel time between estimated and observed was approximately 35 seconds (40 seconds in BIS) at the off-peak time and 40 seconds (60 seconds in BIS) at the peak time. This means that there is data that can represent the current traffic situation in other time zones except for the same past time zone.
Most of the studies on stock price predictability using the linear model conclude that there are little possibility to predict the future price movement. But some anomalous patterns may be generated by remaining market inefficiency or regulation, market system that is facilitated to prevent the market failure. And these anomalous pattern, if exist, make them difficult to predict the stock price movement with linear model. In this study, I try to find the anomalous pattern using the ANN model. And by comparing the predictability of ANN model with the predictability of correspondent linear model, I want to show the importance of recognitions of anomalous pattern in stock price prediction. I find that ANN model could have the superior performance measured with the accuracy of prediction and investment return to correspondent linear model. This result means that there may exist the anomalous pattern that can't be recognized with linear model, and it is necessary to consider the anomalous pattern to make superior prediction performance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2011.11a
/
pp.1115-1118
/
2011
단백질 사이의 상호작용 네트워크(PPI network: Protein-Protein Interaction network)를 이용하여 단백질 기능을 예측 하는 것은 단백질 기능 예측 기법들 중에서 중요한 작용을 한다. 하지만 PPI를 이용한 단백질 기능 예측은 기능의 복잡도와 다양성으로 인해 제한적인 결과를 나타내 왔다. 따라서 본 논문에서는 기존의 연구들 보다 높은 정확도로 단백질 기능을 예측하기 위해 기능 예측을 하려는 단백질과 상호작용 하는 단백질들에 그래프 마이닝 기법을 적용하여 빈발 2-노드 상호작용 패턴을 찾고, 그 패턴을 이용하여 단백질 기능을 예측하는 접근법을 제안하였다. 실험데이터로 DIP(Database of Interacting Proteins)에서 제공하는 단백질 상호작용 데이터를 사용하였으며, 다른 기존의 단백질 기능 예측 기법들보다 높은 정확도를 보여주었다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
/
v.40
no.11
/
pp.943-948
/
2016
In recent times, the requirement of a micro pattern on the surface of products has been increasing, and high precision in the fabrication of the pattern is required. Hence, in this study, dual micro patterns were fabricated on a cylindrical workpiece, and deburring was performed by magnetic abrasive deburring (MAD) process. A prediction model was developed, and the MAD process was optimized using the response surface method. When the predicted values were compared with the experimental results, the average prediction error was found to be approximately 7%. Experimental verification shows fabrication of high accuracy dual micro pattern and reliability of prediction model.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2007.05a
/
pp.1447-1449
/
2007
본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 시간 주기적인 인간의 행동 패턴에 따른 캐쉬 일관성 기법을 제안하고자 한다. 행동 유형 모델을 근거로 하여 시간 주기적인 행동의 패턴과 이동 기기의 사용 패턴이 동일 또는 흡사함을 가정한다. 이를 통해 패턴 예측 테이블을 구성하고, 시간대별로 구성된 테이블의 예측 데이터를 사용하여 서버와의 통신할 때 지연 현상을 방지 하는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2021.10a
/
pp.233-235
/
2021
본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2004.10b
/
pp.112-114
/
2004
오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2004.04a
/
pp.183-187
/
2004
본 논문에서는 기하학적 모멘트를 이용한 영상의 기하학적인 정보 예측 방법을 제안한다. 기준 패턴의 기하학적인 모멘트와 감지 패턴의 기하학적인 모멘트를 이용하여 감지 영상의 선형 이동, 회전, 확대 및 축소를 예측할 수 있다. 또한 XRS 정규화를 통하여 사형 변환된 패턴의 정보를 감지할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 보인다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.