• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권4호
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• pp.258-267
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• 2013

New incremental learning algorithm using extended data expression, based on probabilistic compounding, is presented in this paper. Incremental learning algorithm generates an ensemble of weak classifiers and compounds these classifiers to a strong classifier, using a weighted majority voting, to improve classification performance. We introduce new probabilistic weighted majority voting founded on extended data expression. In this case class distribution of the output is used to compound classifiers. UChoo, a decision tree classifier for extended data expression, is used as a base classifier, as it allows obtaining extended output expression that defines class distribution of the output. Extended data expression and UChoo classifier are powerful techniques in classification and rule refinement problem. In this paper extended data expression is applied to obtain probabilistic results with probabilistic majority voting. To show performance advantages, new algorithm is compared with Learn++, an incremental ensemble-based algorithm.

• 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.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1979-1986
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• 2010

생물 조기 경보 시스템은 물속 생명체의 행동을 관찰하여 독성을 감지한다. 이 시스템은 분류기를 물의 독성의 유무와 정도를 판단하기 위해 사용한다. 이 분류기의 성능을 높이기 위해 적용할 수 있는 방법 중에 부스팅 알고리즘이 있다. 부스팅은 기본 분류기로는 예측 정확도가 낮았던 분류하기 어려운 사건에 집중할 수 있도록 다음 번 데이터에 해당 훈련 사건(event)들이 뽑힐 확률을 높여준다. 횟수가 진행될수록 분류기가 어려운 사건들을 집중적으로 고려하게 된다. 그 결과 분류하기 어려웠던 사건에 대한 예측 성능은 좋아지지만, 비교적 쉬운 훈련 사건들의 정보는 버려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 보완하기 위해 분류기에 확장된 데이터 표현을 위한 점진적 학습법의 적용을 제안한다. 확장된 데이터 표현의 가중치 변수를 사용하면 약하게 분류되는 사건 뿐 아니라 쉽게 분류되는 사건의 정보까지도 사용하여 분류기의 예측 정확도를 높일 수 있게 된다. 새로 적용된 알고리즘과 기존의 중요도 변수를 사용하지 않는 learn++를 비교하여 성능이 향상됨을 검증하였다.

• 패션비즈니스
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• 제11권3호
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• pp.133-151
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• 2007

The role of fabric now directly related with the expression of the beauty of clothing and it provides new and creative ideas. This study was aimed at reviewing basic data that can be used in systematic design development through fabric expression for today's fashion designers who must study unique, original fashion design development. For systematic development of design technique through fabric expression, fabric expression methods and characteristics, aesthetic characteristics and fabric design of 'art to wear' were reviewed and the results are as follows. First, the highly wrought fabric expression of art to wear was confirmed to be comprehending a message within itself. Second, aesthetic characteristics of fabric expression used in art to wear can be classified as decorativeness, extensity, 2-D pictorialness, handicraft, compounding and rearrangement, and 3-D characteristics. Third, the 6 aesthetic characteristics have unique design features and aesthetic categories. The understanding the fabric expression techniques through study on the classification of the fabric expression in 'art to wear' is expected to be extended to proposition of creative direction and inspiration of modern fashion.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1283-1293
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• 2014

유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제3권1호
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• pp.51-60
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• 2002

This paper presents the methodology for obtaining point and interval estimating of the parameters of a new two-parameter distribution with multiple-censored and singly censored data (Type-I censoring or Type-II censoring) as well as complete data, using the maximum likelihood method. The basis is the likelihood expression for multiple-censored data. Furthermore, this model can be extended to a three-parameter distribution that is added a scale parameter. Then, the parameter estimation can be obtained by the graphical estimation on probability plot.

• 대한간호학회지
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• 제13권2호
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• pp.1-21
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• 1983

The purposes of this study were to(a) develop theoretical modifications of the extended gate control theory of pain using Fishbein's model and（b) test the efficacy of these modifications. Attitude, social subjective norm, personal subjective norm, habit and state anxiety were operationalized to represent internal stimuli for the cognitive-evaluative and motivational-affective dimensions of the theory. Pain expression was operationalized as sensory and affective responses to pain, and pain endurance. Sixty-two female nurses from 20 to 50 years of age participated. A semantic differential scale measured attitude and motivations to comply; a Likerty-type scale measured personal and social norms and habit. Spielberger's STAI measured state anxiety, Pain was produced using a modified submaximum effort tourniquet technique. Pair expression was measured using ratio scales of sensory intensity and unpleasantness developed by Gracely and his associates. Pain endurance was measured by subtracting time of pain threshold from pain tolerance. The first hypothesis examining whether pain endurance would be more significantly related to the affective response than to the sensory response was net rejected. Four remaining hypotheses, testing the ability of the five variables to predict the sensory and affective responses were not rejected. However, the habit of pain expression and the attitude toward pain expression contributed to the prediction of both sensory and affective responses to pain. The interaction between the cognitive-evaluative and the sensory-discriminative dimensions and the interaction between the cognitive-evaluative and motivational-affective dimensions were partially supported by the data from these two variables. The interaction between the motivational-affective and the sensory-discriminative dimensions was also supported by the relationship of sensory to affective responses. The variables which did not significantly predict pain expression appeared to have potential for prediction. Revision and testing of the tools for better reliability, validity, and clinical usuability are needed. The study contributed to theory building. The identification of variables which pre-dict pain behavior must occur before effective nursing interventions can be developed.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권1호
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• pp.12-23
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• 2001

확장 경로식은 '$\ast$'문자를 이용하여 여러 개의 경로를 간단하게 나타내기 위해 사용하는 것으로 객체지향 데이타베이스(object-oriented database : OODB)에 저장된 XML 데이타를 검색하는 질의를 표현하기에 유리하다. 본 논문은 이러한 확장 경로식을 포함하는 OQL 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구조로서 다중 경로 인덱스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 확장 경로식에 포함되는 각각의 단일 경로에 대해 고유한 경로 식별자를 부여한다. 그리고 인덱스 키값과 경로 식별자를 조합하여 저장하므로써 하나의 인덱스만을 이용하여 다수의 경로에 대한 검색과 단일한 경로에 대한 인덱스 기능을 동시에 지원하도록 하였다. 이 기법은 확장된 경로식에 대해 기존 인덱스를 여러 개 사용하는 방법보다 검색 성능을 높일 수 있고 B+-트리 인덱스 구조를 크게 변형하지 않고 사용할 수 있어 실용성이 우수하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.57-64
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• 2016

In this paper, we propose the design of railway safety common data model to provide common transformation method for collecting data from railway facility fields to Real-time railway safety monitoring and control system. This common data model is divided into five abstract sub-models according to the characteristics of data such as 'StateInfoMessage', 'ControlMessage', 'RequestMessage', 'ResponseMessage' and 'ExtendedXXXMessage'. This kind of model structure allows diverse heterogeneous data acquisitions and its common conversion method to DDS (Data Distribution Service) format to share data to the sub-systems of Real-time railway safety monitoring and control system. This paper contains the design of common data model and its DDS Topic expression for DDS communication, and presents two kinds of data transformation case studied for verification of the model design.