• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권3호
• /
• pp.275-286
• /
• 2021

As a result of the vast amount of data that is geographically found in different locations. Distributed data mining (DDM) has taken a center stage in data mining. The use of mobile agents to enhance efficiency in DDM has gained the attention of industries, commerce and academia because it offers serious suggestions on how to solve inherent problems associated with DDM. In this paper, a novel DDM model has been proposed by using a mobile agent to enhance efficiency. The main idea behind the model is to use the Naive Bayes algorithm to give the mobile agent the ability to learn, compare, get and store the results on it from each server which has different datasets and we found that the accuracy increased roughly by 0.9% which is our main target.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제4권2호
• /
• pp.20-28
• /
• 2015

In this paper, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame with posture variation and camera view point adaptation by employing the non-adaptive random projections that preserve the structure of the image feature space of objects. The existing online tracking algorithms update models with features from recent video frames and the numerous issues remain to be addressed despite on the improvement in tracking. The data-dependent adaptive appearance models often encounter the drift problems because the online algorithms does not get the required amount of data for online learning. So, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권10호
• /
• pp.3972-3988
• /
• 2020

Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.

• ETRI Journal
• /
• 제41권3호
• /
• pp.358-370
• /
• 2019

The main aim of this study is to select the optimal set of genes from microarray cancer datasets that contribute to the prediction of specific cancer types. This study proposes the enhancement of the feature selection filter algorithm based on Joe's normalized mutual information and its use for gene selection. The proposed algorithm is implemented and evaluated on seven benchmark microarray cancer datasets, namely, central nervous system, leukemia (binary), leukemia (3 class), leukemia (4 class), lymphoma, mixed lineage leukemia, and small round blue cell tumor, using five well-known classifiers, including the naive Bayes, radial basis function network, instance-based classifier, decision-based table, and decision tree. An average increase in the prediction accuracy of 5.1% is observed on all seven datasets averaged over all five classifiers. The average reduction in training time is 2.86 seconds. The performance of the proposed method is also compared with those of three other popular mutual information-based feature selection filters, namely, information gain, gain ratio, and symmetric uncertainty. The results are impressive when all five classifiers are used on all the datasets.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권1호
• /
• pp.40-48
• /
• 2021

Content-Based Image Retrieval (CBIR) system plays a vital role to retrieve the relevant images as per the user perception from the huge database is a challenging task. Images are represented is to employ a combination of low-level features as per their visual content to form a feature vector. To reduce the search time of a large database while retrieving images, a novel image retrieval technique based on feature dimensionality reduction is being proposed with the exploit of metaheuristic optimization techniques based on Genetic Algorithm (GA), Extended Binary Cuckoo Search (EBCS) and Whale Optimization Algorithm (WOA). Each image in the database is indexed using a feature vector comprising of fuzzified based color histogram descriptor for color and Median binary pattern were derived in the color space from HSI for texture feature variants respectively. Finally, results are being compared in terms of Precision, Recall, F-measure, Accuracy, and error rate with benchmark classification algorithms (Linear discriminant analysis, CatBoost, Extra Trees, Random Forest, Naive Bayes, light gradient boosting, Extreme gradient boosting, k-NN, and Ridge) to validate the efficiency of the proposed approach. Finally, a ranking of the techniques using TOPSIS has been considered choosing the best feature selection technique based on different model parameters.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권12호
• /
• pp.1052-1061
• /
• 2006

본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주 속성 데이타에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이타를 대상으로 하였고, 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 범주 속성 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이타를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.79-85
• /
• 2020

오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.535-542
• /
• 2017

유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
• /
• 제27권4호
• /
• pp.214-220
• /
• 2015

Purpose: The purpose of this study was to investigate the availability of software for rehabilitation with the Kinect sensor by presenting an efficient algorithm based on machine learning when classifying the motion data of the PNF pattern if the subjects were wearing a patient gown. Methods: The motion data of the PNF pattern for upper extremities were collected by Kinect sensor. The data were obtained from 8 normal university students without the limitation of upper extremities. The subjects, wearing a T-shirt, performed the PNF patterns, D1 and D2 flexion, extensions, 30 times; the same protocol was repeated while wearing a patient gown to compare the classification performance of algorithms. For comparison of performance, we chose four algorithms, Naive Bayes Classifier, C4.5, Multilayer Perceptron, and Hidden Markov Model. The motion data for wearing a T-shirt were used for the training set, and 10 fold cross-validation test was performed. The motion data for wearing a gown were used for the test set. Results: The results showed that all of the algorithms performed well with 10 fold cross-validation test. However, when classifying the data with a hospital gown, Hidden Markov model (HMM) was the best algorithm for classifying the motion of PNF. Conclusion: We showed that HMM is the most efficient algorithm that could handle the sequence data related to time. Thus, we suggested that the algorithm which considered the sequence of motion, such as HMM, would be selected when developing software for rehabilitation which required determining the correctness of the motion.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.187-196
• /
• 2016

안드로이드 애플리케이션은 악성코드를 삽입한 후 재서명하여 배포하는 리패키징 공격에 취약하다. 이러한 공격을 통해 사용자의 사생활 정보나 개인정보 유출 등의 피해가 자주 발생하고 있는 실정이다. 모든 안드로이드 애플리케이션은 사용자가 직접 작성한 메소드와 API로 구성된다. 이중 플랫폼의 리소스에 접근하며 실제 애플리케이션의 기능적인 특징을 나타내는 것은 API이고, 사용자가 작성한 메소드 역시 API를 이용하며 기능적 특징을 나타낸다. 본 논문에서는 악성 애플리케이션이 주로 활용하는 민감한 API들을 분석 대상으로 하여 악성애플리케이션이 어떤 행위를 하고, 어떤 API 를 사용하는지 사전에 식별할 수 있는 분석 기법을 제안한다. 사용하는 API를 토대로 API의 특성정보를 기반으로 나이브 베이즈 분류 기법을 적용하여 비슷한 기능을 하는 API에 대해 기계 학습하도록 한다. 이렇게 학습된 결과를 토대로 악성 애플리케이션이 주로 사용하는 API를 분류하고, 애플리케이션의 악성 위험 정도에 대한 정량적 판단 기준을 제시한다. 따라서, 제안 기법은 모바일 애플리케이션의 취약점 정도를 정량적으로 제시해 줌으로써 모바일 애플리케이션 개발자들이 앱 보안성을 사전에 파악하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.