• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-40
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• 2012

본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.9-15
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• 2018

확장된 데이터 표현의 주요 목표는 유비쿼터스 환경에서 일반적인 문제에 적합한 데이터 구조를 개발하는 것이다. 이 방법의 가장 큰 특징은 속성 값을 확률로 표현할 수 있다는 것이다. 다음 특성은 훈련 데이터의 각 이벤트가 중요도를 나타내는 가중치 값을 갖도록 한다는 것이다. 데이터 구조가 개발된 후에 이를 학습할 수 있는 알고리즘이 고안된다. 그 동안 이 알고리즘은 여러 분야에서 여러 문제에 적용하여 좋은 결과를 산출해 왔다. 본 논문은 먼저 데이터 표현 기법인 UChoo를 소개하고 이론적인 배경이 되는 규칙 개선 문제를 소개한다. 그리고 규칙 개선, 손실 데이터 처리, BEWS 문제, 앙상블 시스템과 같은 응용 분야의 예를 소개한다.