• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.1
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• pp.8-14
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• 2017

Deinterlacing is a method to convert interlaced video, including two fields (even and odd), to progressive video. It can be divided into spatial and temporal methods. The deinterlacing method in the spatial domain can easily be hardware-implemented, but yields image degradation if information about the deinterlaced pixel does not exist in the same field. On the other hand, the method in the temporal domain yields a deinterlaced image with higher quality but uses more memory, and hardware implementation is more difficult. Furthermore, the deinterlacing method in the temporal domain degrades image quality when motion is not estimated properly. The proposed method is for deinterlacing in the spatial domain. It uses several deinterlacing methods according to statistical characteristics in neighboring pixel locations. In this procedure, the proposed method uses the C4.5 algorithm, a typical classification algorithm based on entropy for choosing optimal methods from among the candidates. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms previous deinterlacing methods in terms of objective and subjective image quality.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.10
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• pp.59-68
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• 1998

The goal of data mining is to develop the automatic and intelligent tools and technologies that can find useful knowledge from databases. To meet this goal, we propose an efficient data mining algorithm based on the fuzzy decision tree. The proposed method combines comprehensibility of decision tree such as ID3 and C4.5 and representation power of fuzzy set theory. So, it can generate simple and comprehensive rules describing data. The proposed algorithm consists of two stages: the first stage generates the fuzzy membership functions using histogram analysis, and the second stage constructs a fuzzy decision tree using the fuzzy membership functions. From the testing of the proposed algorithm on the IRIS data and the Wisconsin Breast Cancer data, we found that the proposed method can generate a set of fuzzy rules from data efficiently.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.2
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• pp.135-139
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• 2009

We present a new ensemble learning method that employs the set of region experts, each of which learns to handle a subset of the training data. We split the training data and generate experts for different regions in the feature space. When classifying a data, we apply a weighted voting among the experts that include the data in their region. We used ten datasets to compare the performance of our new ensemble method with that of single classifiers as well as other ensemble methods such as Bagging and Adaboost. We used SMO, Naive Bayes and C4.5 as base learning algorithms. As a result, we found that the performance of our method is comparable to that of Adaboost and Bagging when the base learner is C4.5. In the remaining cases, our method outperformed the benchmark methods.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1314-1323
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• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• Journal of Information Management
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• v.39 no.4
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• pp.47-66
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• 2008

This study introduced the machine learning algorithms to overcome the many different limitations involved with manual classification and to provide the users with faster and more accurate classification service. The experiments objects of the study were consisted of 100 literature titles for each of the eight subject categories in MeSH. The algorithms used to the experiments included Neural network, C5.0, CHAID and KNN. As results, the combination of the neural network and C5.0 technique recorded classification accuracy of 83.75%, which was 2.5% and 3.75% higher than that of the neural network alone and C5.0 alone, respectively. The number represented the highest accuracy rates among the four classification experiments. Thus the use of the neural network and C5.0 technique together will result in higher accuracy rates than the techniques individually.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.12B
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• pp.767-778
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• 2007

In this paper, we propose a Intelligent Service Reasoning (ISR) model using data mining in smart home environments. Our model creates a service tree used for service reasoning on the basis of C4.5 algorithm, one of decision tree algorithms, and reasons service that will be offered to users through quantitative weight estimation algorithm that uses quantitative characteristic rule and quantitative discriminant rule. The effectiveness in the performance of the developed model is validated through a smart home-network simulation.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.151-154
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• 1998

이중 전송율(5.3 과 6.3kbit/s)을 제공하는 G.723.1 음성 코더는 공중망을 통한 H.324 POTS 영상 회의 규격의 음성 코더로 채택된 것으로, MPMLQ, ACELP 알고리즘에 근거한다. 본 논문에서는 Annex A를 포함한 G.723.1 음성 코더 알고리즘을 C&S Technology에서 개발한 음성 신호 처리를 위한 범용 DSP인 CSD17C00 칩을 이용하여 실시간 응용이 가능하도록 구현하였다. G.723.1 에 대한 양방향 평가가 Codec loopback을 통해 수행되었으며, ITU에서 제공한 테스트 절차에 따라 평가되었다. 또한, 본 논문에서 구현된 G.723.1 음성 코더는 27MIPS의 계산 속도를 갖으며, 프로그램 ROM의 크기는 8.85K Words이고, 10K 데이터 ROM과 4K 데이터 RAM을 필요로 하고 있다. 경쟁 제품과의 MOS 측정 음질 평가를 실시한 결과, CSD17C00에서의 음질 성능이 더 우수함을 입증 함으로써, 본 논문에서 보여준 CSD17C00을 기반으로 구현된 G.723.1 알고리즘의 실시간 구현기술의 타당성을 검증하게 되었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.251-256
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• 2007

FY-2C 위성은 2004년 10월 발사되어 동경 105도 에 서 운영 중인 중국의 정지 궤도 기상위성 이며 관측 영상은 한반도 지역을 포함하고 있다. 현재 FY-2C S-VISSR2.0[l]에 대한 Navigation 알고리즘이 공개되어 있지 않으며，Navigation을 위하여 S-VISSR2.0에 포함되어 있는 Simplified Mapping Block 정보를 사용하여야 한다. Simplified Mapping Block은 5도 간격의 정보만을 제 공하므로 관측 지 역 의 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻기 위해서는 보간볍을 사용하여야 한다. 그러나 보간법은 기준 점에서 멀어질수록 오차가 크게 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻을 수 있는 MTSAT Image Navigation 알고리즘을 FY-2C S-VISSR2.0에 적용하여 Simplified Mapping Block과의 차이를 분석하였다. 분석 방법은 Simplified Mapping Block과 MTSAT Image Navigation[2] 알고리즘을 5도 간격의 격자 점(위경도)에서 Column 및 Line 값 비교， Geo-location된 영상의 품질 비교，WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교를 수행하였다. 분석 결과 격자 점에서의 Column, Line 값은 0.5 이내의 차이 값을 나타내었다. 그리고 Geo-location된 영상 비교에서는 격자 점 주변에서 영상의 차이가 없으나 격자 점에서 멸어질수록 영상의 품질은 MTSAT Image Navigation 알고리즘으로 생성한 영상이 더 우수하였다. WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교에서 오차는 동일하게 발생하였으며，영상의 Column 축에 대한 오차는 평균 1.847 Pixel, 최대 6 Pixel, 최소 oPixel 이며， Line 축에 대한 오차는 평균 0.135 Pixel, 최대 4 Pixel, 최소 0 Pixel을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1496-1499
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• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.324-327
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• 2005

급속도로 발전하는 산업의 고도화와 이에 따른 업종의 다양화, 이에 동반되는 예상치 못한 산업재해는 불특정 다수에게 인적, 물적 피해를 야기 시키고 있다. 산업재해 예방을 위해 다양한 선행 연구들이 진행되었으나 이들 연구는 기존의 산업재해 데이터를 토대로 빈도분석, 비교분석을 통한 관리적, 교육적 등치 대책만을 제시하고 있다. 본 연구에서는 산업재해 예방을 위해 객관적이고 정량화된 데이터를 통한 예측 분석이 가능한 데이터마이닝을 적용하여 대표적인 기법인 의사결정나무의 CHAID, CART, C4.5, QUEST 4가지 알고리즘 비교분석하여 산업재해 예방 및 전문가 시스템 구축을 위해 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 제시하도록 한다.