This paper proposes a fatigue recognition method using the C4.5 algorithm. Based on domestic and international studies on fatigue evaluation, we have completed the fatigue self - assessment scale in combination with lifestyle and cultural characteristics of Chinese people. The scales used in the text were applied to 58 sub items and were used to assess the type and extent of fatigue. These items fall into four categories that measure physical fatigue, mental fatigue, personal habits, and fatigue outcomes. The purpose of this study is to analyze the leading causes of fatigue formation and to recognize the degree of fatigue, thereby increasing the personal interest in fatigue and reducing the risk of cerebrovascular disease due to excessive fatigue. The recognition rate of the fatigue recognition system using the C4.5 algorithm was 85% on average, confirming the usefulness of this proposal.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.773-775
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2015
복잡한 그리드 컴퓨팅 환경에서 수행한 잡의 성패율을 낮추는 것은 그리드 환경의 효율성과 선순환을 위한 필수적인 요건이다. 본 논문에서는 데이터마이닝의 대표적인 방법인 결정트리의 C4.5 알고리즘을 이용하여 WLCG에서 수행한 CMS 잡 모니터링 결과에 대한 오류를 예측하는 모델을 설계하고 구현하였다. 제안한 예측 모델은, 1) CMS 대시보드에서 모니터링 결과 데이터를 추출하여 오라클 테이블에 로딩한다. 2) 결정트리인 C4.5 알고리즘을 기반으로 Oracle Data Miner에서 예측 모델링을 수행한다. 3) C4.5의 파라미터를 조절하여 적절한 예측결과 값을 도용한다.
It is very important to select a split variable in constructing the classification tree. The efficiency of a classification tree algorithm can be evaluated by the variable selection bias and the variable selection power. The C4.5 has largely biased variable selection due to the influence of many distinct values in variable selection and the QUEST has low variable selection power when a continuous predictor variable doesn't deviate from normal distribution. In this thesis, we propose the SRT algorithm which overcomes the drawback of the C4.5 and the QUEST. Simulations were performed to compare the SRT with the C4.5 and the QUEST. As a result, the SRT is characterized with low biased variable selection and robust variable selection power.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.57-62
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2010
Recently, decision tree techniques have been studied in terms of quick searching and extracting of massive data in medical fields. Although many different techniques have been developed such as CART, C4.5 and CHAID which are belong to a pie in Clermont decision tree classification algorithm, those methods can jeopardize remained data by the binary method during procedures. In brief, C4.5 method composes a decision tree by entropy levels. In contrast, CART method does by entropy matrix in categorical or continuous data. Therefore, we compared C4.5 and CART methods which were belong to a same pie using breast cancer data to evaluate their performance respectively. To convince data accuracy, we performed cross-validation of results in this paper.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.5
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pp.113-120
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2013
This paper proposes an algorithm that proves an NP-complete 4-color theorem by employing a linear time complexity where $O(n)$. The proposed algorithm accurately halves the vertex set V of the graph $G=(V_1,E_1)$ into the Maximum Independent Set (MIS) $\bar{C_1}$ and the Minimum Vertex Cover Set $C_1$. It then assigns the first color to $\bar{C_1}$ and the second to $\bar{C_2}$, which, along with $C_2$, is halved from the connected graph $G=(V_2,E_2)$, a reduced set of the remaining vertices. Subsequently, the third color is assigned to $\bar{C_3}$, which, along with $C_3$, is halved from the connected graph $G=(V_3,E_3)$, a further reduced set of the remaining vertices. Lastly, denoting $C_3$ as $\bar{C_4}$, the algorithm assigns the forth color to $\bar{C_4}$. The algorithm has successfully obtained the chromatic number ${\chi}(G)=4$ with 100% probability, when applied to two actual map and two planar graphs. The proposed "four color algorithm", therefore, could be employed as a general algorithm to determine four-color for planar graphs.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.6
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pp.84-89
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2003
In this paper, we real-time implemented to the TMS320C5416 the vocoder of variable bit rate applied the SOLA-B algorithm by Henja to the ITU-T G.729A vocoder of 8kbps transmission rate. This proposed method using the SOLA-B algorithm is that it is reduced the duration of the speech in encoding and is played at the speed of normal by extending the duration of the speech in decoding. At this time, we bandied that the interval of cross correlation function if skipped every 3 sample for decreasing the computational amount of SOLA-B algorithm. The real-time implemented vocoder of C.729A and SOLA-B algorithm is represented the complexity of maximum that is 10.2MIPS in encoder and 2.8MIPS in decoder of 8kbps transmission rate. Also, it is represented the complexity of maximum that is 18.5MIPS in encoder and 13.1MIPS in decoder of 6kbps, it is 18.5MIPS in encoder and 13.1MIPS in decoder of 4kbps. The used memory is about program ROM 9.7kwords, table ROM 4.5kwords, RAM 5.1 kwords. The waveform of output is showed by the result of C simulator and Bit Exact. Also, for evaluation of speech quality of the vocoder of real-time implemented variable bit rate, it is estimated the MOS score of 3.69 in 4kbps.
Since KBANN (knowledge-based artificial neural network) combing the inductive learning algorithm and the analytical learning algorithm was proposed, several methods such as TopGen, TR-KBANN, THRE-KBANN which modify KBANN have been proposed. But these methods can be applied when there is a domain theory. The algorithm representing the problem into KBANN based on only the instances without domain theory is proposed in this paper. Domain theory represented into KBANN can be refined by THRE-KBANN. The performance of this algorithm is more efficient than the C4.5 in the experiment for some problem domains of inductive learning.
데이터마이닝 패키지에 구현된 분류나무 알고리즘 가운데 CART, CHAID, QUEST, C4.5에서 변수 선택법을 비교하였다. CART의 전체탐색법이 편의를 갖는다는 사실은 잘알려졌으며, 여기서는 상품화된 패키지들에서 이들 알고리즘의 편의와 선택력을 모의실험 연구를 통하여 비교하였다. 상용 패키지로는 CART, Enterprise Miner, AnswerTree, Clementine을 사용하였다. 본 논문의 제한된 모의실험 연구 결과에 의하면 C4.5와 CART는 모두 변수선택에서 심각한 편의를 갖고 있으며, CHAID와 QUEST는 비교적 안정된 결과를 보여주고 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1993.06a
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pp.229-232
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1993
이 논문은 최근에 개발된 실시간 음성부 검출 알고리즘[1]을 TMS320C30 System board와 IBM PC486을 이용한 implementation에 관한 논문이다. 음성부 검출 알고리즘은 Energy와 LCR(Level Crossing Rate)를 이용하여 각 frame을 음성/묵음으로 분류하는 방법을 사용하였고 DSP 보드를 사용하여 한 frame이 입력되면 다음 frame이 입력되기 전에 그 frame에 대한 음성/묵음 분류를 하여 음성입력이 끝남과 동시에 음성이라고 판단되는 부분만을 DPS moemory상에 저장하므로 불필요한 memory의 낭비를 중이고 다음 단계의 음성처리를 위한 시간을 절약하였다. 이 알고리즘의 성능 평가를 위하여 Rabiner와 Sambur의 알고리즘과 한민수의 알고리즘과를 전문가가 수작업으로 찾아낸 결과와 비교 평가하였다. 알고리즘의 오차는 평균 남성 4.925ms, 여성 5.85ms로 1 frame 이내의 오차를 보였다.
The aerosol retrieval algorithm for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements was updated recently. This paper reports on the comparison and validation of two latest versions (Collection 4 and 5, shortly C004 and C005) of the MODIS aerosol product over northeast Asian region. The differences between the aerosol optical thickness (AOT) from the C004 and C005 retrieval algorithms and the correlation with ground based AERONET sunphotometer observations are investigated. Over the study region, spatially averaged annual mean AOT retrieved from C005 algorithm $(AOT_{C005})$ is about 0.035 AOT (5%) less than the C004 counterparts. The linear correlations between MODIS and AERONET AOT also are R=0.89 (slope=0.86) for the C004 and R=0.95 (slope=1.00) for the C005. Moreover, the magnitude of the mean error in $AOT_{C005}$, difference between MODIS AOT and AERONET AOT, is 40% less than that in $AOT_{C004}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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