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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.721-723
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2005
패턴 분류에 많이 사용되는 MBR(Memory Based Reasoning) 기법은 메모리에 저장된 학습패턴과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법을 이용하여 분류 기준을 설명할 수 있는 IF-THIN 형태의 규칙을 생성하고 생성된 규칙의 일반화 성능을 향상시키기 위하여 불필요한 조건을 제거하는 규칙 pruning 알고리즘과 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.366-371
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2006
최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.
The back propagation algorithm took a long time to learn the input patterns and was difficult to train the additional or repeated learning patterns. So Aleksander proposed the binary neural network which could overcome the disadvantages of BP Network. But it had the limitation of repeated learning and was impossible to extract a generalized pattern. In this paper, we proposed a dynamic 3 dimensional Neuro System which was consisted of a learning network which was based on weightless neural network and a feedback module which could accumulate the characteristic. The proposed system was enable to train additional and repeated patterns. Also it could be produced a generalized pattern by putting a proper threshold into each learning-net's discriminator which was resulted from learning procedures. And then we reused the generalized pattern to elevate the recognition rate. In the last processing step to decide right category, we used maximum response detector. We experimented using the MNIST database of NIST and got 99.3% of right recognition rate for training data.
Algebraic generalization of patterns is based on the capability of grasping a structure inherent in several objects with awareness that this structure applies to general cases and ability to use it to provide an algebraic expression. The purpose of this study is to investigate how students generalize patterns using an algebraic object such as parameters and what are difficulties in geometric-arithmetic pattern tasks related to algebraic generalization and to determine whether the students can use parameters meaningfully through pattern generalization tasks that this researcher designed. During performing tasks of pattern generalization we designed, students differentiated parameters from letter 'n' that is used to denote a variable. Also, the students understood the relations between numbers used in several linear equations and algebraically expressed the generalized relation using a letter that was functions as a parameter. Some difficulties have been identified such that the students could not distinguish parameters from variables and could not transfer from arithmetical procedure to algebra in this process. While trying to resolve these difficulties, generic examples helped the students to meaningfully use parameters in pattern generalization.
The Purpose of this study was to explore the methods of generalization and errors pattern generated by mathematically gifted students and non-gifted students in elementary school. In this research, 6 problems corresponding to the x+a, ax, ax+c, $ax^2$, $ax^2+c$, $a^x$ patterns were given to 156 students. Conclusions obtained through this study are as follows. First, both group were the best in symbolically generalizing ax pattern, whereas the number of students who generalized $a^x$ pattern symbolically was the least. Second, mathematically gifted students in elementary school were able to algebraically generalize more than 79% of in x+a, ax, ax+c, $ax^2$, $ax^2+c$, $a^x$ patterns. However, non-gifted students succeeded in algebraically generalizing more than 79% only in x+a, ax patterns. Third, students in both groups failed in finding commonness in phased numbers, so they solved problems arithmetically depending on to what extent it was increased when they failed in reaching generalization of formula. Fourth, as for the type of error that students make mistake, technical error was the highest with 10.9% among mathematically gifted students in elementary school, also technical error was the highest as 17.1% among non-gifted students. Fifth, as for the frequency of error against the types of all patterns, mathematically gifted students in elementary school marked 17.3% and non-gifted students were 31.2%, which means that a majority of mathematically gifted students in elementary school are able to do symbolic generalization to a certain degree, but many non-gifted students did not comprehend questions on patterns and failed in symbolic generalization.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.489-492
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2004
미지의 패턴을 분류하기 위해서 사용되는 메모리 기반 학습 기법은 만족할만한 분류 성능을 보여주고 있다. 하지만 메모리 기반 학습기법은 단순히 패턴과 메모리에 저장된 예제들 간의 거리를 기준으로 분류하므로, 패턴을 분류하는 처리과정을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법을 이용하여 패턴을 분류하는 과정을 설명할 수 있는 규칙 추출 알고리즘과 또한 일반화 성능을 향상시키기 위하여 규칙의 조건을 확장하는 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korea Society of Mathematical Education Conference
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2008.05a
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pp.11-15
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2008
다각형에서 가장 기본이 되는 삼각형과 사각형의 종이를 접을 때 마다 다양한 규칙성들이 발견될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 종이접기를 통한 패턴 탐구를 통해 문제를 형식화거나 일반화 하는 능력과 수학적으로 사고하는 능력 즉, 귀납적 추론력을 길러주고자 함에 목적을 두고 있다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.5
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pp.863-870
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2019
In the GSM method for OWC-MIMO System, it is important to select an activation pattern set(: APS) for the performance optimization in the environment where mutual interference is high depending on the location of the transmitter and receiver. However, due to the high computational complexity, a high cost is paid in selecting the transmission APS. In this paper, we propose a method to reduce the candidate APS by pre-determining basic APS when generating candidate APS. The simulation results show that the proposed method has the same BER performance and reduce the computational complexity by 90% compared to the general GSM method in the high interfering environment.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.1
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pp.98-103
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1989
A new system for logic optimization at gate-level is proposed in this paper. Ths system is rule-based, i which the rules represent the local trnsformation replacing a portion of circuits with the simplified equivalent circuits. In this system, 'rule generalization' and 'local optimization' are proposed for effective pattern matching. Rule generalization is used to reduce the circuit-search for pattern matching, and local optimization, to exclude unnecessary circuit-search. In additionk, in order to reduce unnecessary trial of pattern matching, the matching order of circuit patern is included in the rule descriptions. The effectiveness of this system is shown by its application ot the circuits which are generated by a hardware compiler.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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