International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.381-389
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2022
With the collection of huge volumes of text, image, audio, video or combinations of these, in a word multimedia data, the need to explore them in order to discover possible new, unexpected and possibly valuable information for decision making was born. Starting from the already existing data mining, but not as its extension, multimedia mining appeared as a distinct field with increased complexity and many characteristic aspects. Later, the concept of big data was extended to multimedia, resulting in multimedia big data, which in turn attracted the multimedia big data mining process. This paper aims to survey multimedia data mining, starting from the general concept and following the transition from multimedia data mining to multimedia big data mining, through an up-to-date synthesis of works in the field, which is a novelty, from our best of knowledge.
대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 데이터 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 이 연구를 위하여 요인분석, 계층분석 (AHP), 인공신경망, CART 기법 등을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론의 개발에 사용된 기본 자료들은 학생들의 Holland 적성검사, TOEIC 점수, 이수과목, 평점 등이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.
◎ Uncover the hidden pattern from massive data(data warehouse) -Builds a reasonable model to predict the future for business advantage -Decision Making based on the learned models(omitted)
This paper considers common due-date assignment and scheduling on parallel machines. The main decisions are: (a) deter-mining the common due-date; (b) allocating jobs to machines; and (c) sequencing the jobs assigned to each machine. The objective is to minimize the sum of the penalties associated with common due-date assignment, earliness and tardiness. As an extension of the existing studies on the problem, we consider sequence-dependent setup times that depend on the type of job just completed and on the job to be processed. The sequence-dependent setups, commonly found in various manufacturing systems, make the problem much more complicated. To represent the problem more clearly, a mixed integer programming model is suggested, and due to the complexity of the problem, two heuristics, one with individual sequence-dependent setup times and the other with aggregated sequence-dependent setup times, are suggested after analyzing the characteristics of the problem. Computational experiments were done on a number of test instances and the results are reported.
고객관리가 기업의 성패를 좌우하는 중요한 화두로 떠오르면서 보다 쉽고 편리하게 고객의 다양한 Pattern을 발견하고 예측하기 위해 많은 기업들이 CRM과 eCRM을 빠르게 도입하고 있고 Data Mining 기법이 대표적으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Data Mining을 적용함에 있어서 Genetic Algorithm의 무작위 초기화법과 유도된 초기화법을 동시에 사용하는 새로운 집단 초기화 방법을 적용하여 A할인점의 2004년도와 2005년도 우수고객을 예측하였고 실제 고객 데이터와의 비교를 통해 본 논문에서 제안한 새로운 집단 초기화 방법의 성능을 입증하였다.
광업에 의존하고 있는 개발도상국들에 있어 광업 부문에 외국인직접투자(FDI)를 유치하는 것은 지속적인 경제성장을 위한 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문은 광업부분에서 외국인직접투자를 유인하는 결정요소들을 밝히는 것을 목표로 하고 있다. 기존의 개념적인 연구들에 기초하여 1996년부터 2009년까지의 40개 광업 국가들의 패널통계를 이용해 실증 분석하고 있다. 본 논문은 기존 논문들과 달리 광범위하고 포괄적인 변수들을 사용하고 있어 광업부문 외국인직접투자의 요소결정을 분석하는 최초의 의미 있는 실증분석이라 하겠다. 실증분석 결과 시장규모, 무역개방성, 광물의 품질, 기반시설의 수준, 규제의 정도와 국가의 경제적 위험도는 광업 분야 외국인직접투자의 유입과 정(正)의 관계를 보이고 있다. 이와 반대로 관세율, 법인세율, 부패수준과 정치적 불안정도는 광업 분야에 유입되는 외국인직접투자와 부(負)의 상관관계를 보이고 있다. 또한 일반적으로 개발도상국들이 선진국들보다는 광업 분야에 대한 외국인직접투자를 더욱 많이 끌어들이고 있는 것으로 나타났다.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 "시간값을 가진 대용량 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술"로 정의된다. 시간 지식이란 주기적 패턴, 캘린더 패턴, 경향 등과 같이 시간 의미와 시간 관계를 가진 지식을 말한다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 다양한 시간 데이타가 존재하며 이로부터 여러 형태의 유용한 시간 지식을 찾아낼 수 있다. 데이타마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 주기적 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이타마이닝에 대한 부분적인 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 단순히 데이타의 발생 순서 및 유사한 패턴을 찾아내는데 중점을 두고 있어 데이타가 포함하고 있는 시간 의미와 시간 관계를 탐사하는데 부족하며, 시간 지식의 전체적인 측면보다는 연관 규칙과 같은 일부분만을 다루고 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 시간 데이타마이닝에 대한 체계적인 연구를 위하여 시간 데이타마이닝에 대한 기존 연구 내용과 해결해야 할 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 전체적인 프레임워크를 제시하였다. 또한 그 구현 방안 및 적용평가를 수행하였다. 프레임워크에서는 시간 데이타마이닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 시간 데이타마이닝 질의어와 시간 지식을 탐사할 수 있는 시간 데이타마이닝 시스템을 설계하였다.
Bauxite is the principal raw material to produce alumina. Bauxite mining industry has grown gradually due to the rising demand for alumina. U.S Geological Surveys (USGS 2018) estimates the world's reserves of bauxite roughly 55-75 billion tonnes. Vietnam holds up to 3.7 billion tonnes, the third after Guinea and Australia. Most of bauxite reserves are located in Tay Nguyen (Central Highlands), and have only been minimally mined to date. The approved master plan in 2007 of the Government of Vietnam licenses bauxite mining and alumina production projects in Central Highlands through six projects until 2025. These projects constitute many potentially enormous economic, social and environmental impacts.
IDS 에서 가장 중요한 것은 침입을 논리적으로 모델링하고, 이것을 센싱 할 수 있는 Filter 의 개발이며 Filter 에서 발생한 이벤트들에서 특정 공격 행위를 인식할 수 있는 신호인 Signature 의 정의를 통해 이벤트 스트림에서 Signature 를 자동으로 인식할 수 있는 방법에 대한 연구가 가장 핵심적이라고 할 수 있다. 본 논문은 이러한 filter 와 Signature 에서 사용할 수 있도록 특징들이 정의 되어있는 양식으로 원시 데이터로부터 profile 을 생성 filter 와 signature 에서 탐지할 수 있는 모듈을 적용할 수 있도록 네트웍과 host input stream 등의 raw audit data 에서 특징을 추출 Feature Construction 작성에 대한 연구이다.
Chatbots were an important research subject in the past. A chatbot is a computer program or an artificial intelligence program that participates in a conversation via auditory or textual methods. As the research on chatbots progressed, some important issues regarding them changed over time. Therefore, it is necessary to review the technology with a focus on recent advancements and core research technologies. In this paper, we introduce five different chatbot technologies: natural language processing, pattern matching, semantic web, data mining, and context-aware computer. We also introduce the latest technology for the chatbot researchers to recognize the present situation and channelize it in the right direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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