• Title/Summary/Keyword: 항목 전지작업

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Finding Frequent Itemsets based on Open Data Mining in Data Streams (데이터 스트림에서 개방 데이터 마이닝 기반의 빈발항목 탐색)

  • Chang, Joong-Hyuk;Lee, Won-Suk
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.10D no.3
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    • pp.447-458
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    • 2003
  • The basic assumption of conventional data mining methodology is that the data set of a knowledge discovery process should be fixed and available before the process can proceed. Consequently, this assumption is valid only when the static knowledge embedded in a specific data set is the target of data mining. In addition, a conventional data mining method requires considerable computing time to produce the result of mining from a large data set. Due to these reasons, it is almost impossible to apply the mining method to a realtime analysis task in a data stream where a new transaction is continuously generated and the up-to-dated result of data mining including the newly generated transaction is needed as quickly as possible. In this paper, a new mining concept, open data mining in a data stream, is proposed for this purpose. In open data mining, whenever each transaction is newly generated, the updated mining result of whole transactions including the newly generated transactions is obtained instantly. In order to implement this mechanism efficiently, it is necessary to incorporate the delayed-insertion of newly identified information in recent transactions as well as the pruning of insignificant information in the mining result of past transactions. The proposed algorithm is analyzed through a series of experiments in order to identify the various characteristics of the proposed algorithm.

Development of Web Based Flood Inundation System - Basic research - (Web기반의 개발 - 기초연구 -)

  • Jun, Ji-Young;Seo, Young-Min;Yeo, Woon-Ki;Jee, Hong-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1121-1125
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    • 2006
  • 급속한 산업화와 도시화로 인하여 이상기후의 발생빈도가 높아지고 기후가 불안정해져서 예전보다 많은 집중호우가 발생되고 있다. 그리고 최근 홍수의 규모와 발생빈도가 증가하면서 홍수로 인한 인명과 재산상의 손실이 반복되고 있다. 이에 따른 홍수피해의 위험을 줄이기 위한 홍수방지시스템의 구축이 절실히 요구되고 있으며 홍수범람구역의 정확한 추정을 위해서는 홍수범람도 작성이 필요하다. 또한 정보통신산업이 급속도로 발전하면서 인터넷 사용의 증가로 많은 사용자들이 웹(Web)을 통해 다양한 데이터를 공유할 수 있고 정보를 검색할 수 있게 되면서 수자원 분야에도 정보의 공유와 자료의 통합을 위하여 Open GIS(The Open Geodata Interoperability Specification) 개념이 도입되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Web기반으로 홍수범람모의 시스템을 구축하기 위한 기초연구로서 홍수 발생시 침수피해지역을 대상으로 실시간 3차원 홍수범람모의해석이 가능하도록 함으로써 연안지역 피해주민들의 피해를 줄일 수 있도록 하였다. 먼저, 본 연구에서는 이전의 시스템 상에서 정적인 지도로서 표현만 가능하던 것을 시공간적으로 유동성 있는 자료의 분석을 시각화하는 GIS 공간정보기술과 접목시켜 Web상에 동적인 지도형태로 표현함으로써 피해주민들이 쉽게 접할 수 있도록 하여 다양한 정보의 제공이 가능하게 될 것이다. 둘째, Web을 이용함으로써 실시간 홍수재해 정보를 수집하고 분석할 수 있어 인명과 재산의 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문은 홍수범람시스템을 구축하기 위한 기초연구로서 현재는 GIS DB를 구축하는 단계에 있으며, 향후 다양한 유역을 대상으로 홍수범람모의시스템을 구축하여 분석결과를 피해지역주민 및 관련기관 실무자들에게 제공함으로써 시간과 공간에 구애받지 않는 재해관리와 신속한 재해 상황 대처가 가능해 질 것으로 사료된다.는 또 다른 형태의 주제도라고 볼 수 있으며, 이를 구축하기 위해서는 자료변환 및 가공이 필요하다. 즉, 각 상습침수지구에 필요한 지형도는 국립지리원에서 제작된 1:5,000 수치지형도가 있으나 이는 자료가 방대하고 상습침수지구에 필요하지 않은 자료들을 많이 포함하고 있으므로 상습침수지구의 데이터를 인터넷을 통해 서비스하기 위해서는 많은 불필요한 레이어의 삭제, 서비스 속도를 고려한 데이터의 일반화작업, 지도의 축소.확대 등 자료제공 방식에 따른 작업 그리고 가시성을 고려한 심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가

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A Sliding Window Technique for Open Data Mining over Data Streams (개방 데이터 마이닝에 효율적인 이동 윈도우 기법)

  • Chang Joong-Hyuk;Lee Won-Suk
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.12D no.3 s.99
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    • pp.335-344
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    • 2005
  • Recently open data mining methods focusing on a data stream that is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate are proposed actively. Knowledge embedded in a data stream is likely to be changed over time. Therefore, identifying the recent change of the knowledge quickly can provide valuable information for the analysis of the data stream. This paper proposes a sliding window technique for finding recently frequent itemsets, which is applied efficiently in open data mining. In the proposed technique, its memory usage is kept in a small space by delayed-insertion and pruning operations, and its mining result can be found in a short time since the data elements within its target range are not traversed repeatedly. Moreover, the proposed technique focused in the recent data elements, so that it can catch out the recent change of the data stream.