The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.5C
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pp.305-312
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2005
Three classification algorithms are tested using musical instruments. Several classification algorithms are introduced and among them, Bayes rule, NN and k-NN performances evaluated. ZCR, mean, variance and average peak level feature vectors are extracted from instruments sample file and used as data set to classification system. Used musical instruments are Violin, baroque violin and baroque cello. Results of experiment show that the performance of NN algorithm excels other algorithms in musical instruments classification.
Nowadays the role of information systems is getting more and more increased according to the development of information technology. In order to manage complex, various and huge data, it is vital to construct efficient information system. For this effective information system, data have properly to be stored, encoded and represented when needed. This paper presents equipment management information system using wireless application protocol. This system enables us to have remote control of data searching and data management. Also, through the technique of data mining, database resulted from this system can be utilized into expectation and analysis about life-cycle, characteristic, and failure time of equipment, pattern recognition of users, and state of movement, etc.
A series of metal ion-2, 5-diamine 1, 4-dihydroxybenzene polymers containing copper(II), nickel(II) or cobalt (II) have been prepared. The structure was postulated on the basis of elementary analysis of polymers. It was found that copper polymer is most likely the coordination polymers by X-ray powder pattern studies. The thermal stability of the polymers was also studied by a simple method, utilizing a thermogravimetric balance. The order of thermal stabilities is Cu(II) > Ni(II) > Co(II). The polymers start to decompose at a relatively low temperature.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.5
s.311
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pp.17-28
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2006
In this paper, we investigate a problem of updating sequential patterns when new transactions are added to a database. We present an efficient updating algorithm for sequential pattern mining that incrementally updates added transactions by reusing frequent patterns found previously. Our performance study shows that this method outperforms both AprioriAll and PrefixSpan algorithm which updates from scratch, since our method can efficiently utilize reduced candidate sets which result from the incremental updating technique.
Characteristics of species distribution in the Baekdoo Great Mountain Chain of Kangwon Province were discussed. Resulting from Detrending Correspondence Analysis based on the floristic composition of 48 mountains, the mountains of the Baekdoo chain tended to aggregate on DCA axis. it represented that there was the peculiar floristic composition of the Baekdoo chain separated from the other mountains. High altitude, longitude near the East Sea and large number of vascular species were main factors for the distribution pattern. And exponential relationships between endemic rare species and number of species were clarified. Even though the regions of the Baekdoo Great Mountain Chain had been conserved relatively well, many regions have been faced to be disturbed for tourism, agriculture, forestry, livestock industry and mining since the local autonomy. Thusm, the necessity for the establishment of large area network through the connection of scattered protected areas in the Baekdoo Great Mountain Chain was suggested. it would play a role as a core of nature conservation to sustain species diversity in Korea.
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 필요로 하는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 분석에 이용할 수 있다. 마이닝 기법중의 하나인 순차 패턴 탐사 방법은 일정한 시퀸스 내의 빈발한 항목을 추출하여 순차적으로 패턴을 탐사하는 방법이며 이를 이용하여 시퀸스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙들을 생성할 수 있다. 이 논문에서는 대량의 경보 데이터를 효율적으로 분석하고 반복적인 공격 패턴에 능동적인 대응을 위한 방법으로 확장된 순차패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘에 대해 제안하였고 이를 적용하므로써 침입탐지 시스템의 자동화 및 성능의 향상을 얻을 수 있다.
고병원성 조류 인플루엔자는 빠른 확산과 높은 치사율로 인하여 발병 초기에 질병의 확산경로 및 확산범위를 예측한다는 것은 매우 어려운 문제이면서 동시에 반듯이 해결해야만 하는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 공개된 법정 고병원성 조류인플루엔자의 발병데이터를 기반으로 순차패턴 마이닝을 적용하여 질병의 순차적인 확산경로 규칙을 도출한 후, 그 결과를 바탕으로 지역개념계층(location concept hierarchy)에 따른 추상화 레벨의 점진적인 조절을 통하여 지역 원도우의 확대와 축소를 적용함으로써 도시(city)레벨부터 리(street)레벨까지의 질병확산경로 그래프와 GIS기반의 질병확산경로에 대한 분석을 시도하였다.
FP-tree(Frequent Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었다. 그런데, FP-tree는 DB에 저장된 거래 내용중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템을 사용해서 메모리 사용 측면에서 F.P. Tree 알고리즘의 타당성과 이에 따른 성능 특성을 관찰하였다. 그 결과, F.P. Tree 알고리즘은 현대 컴퓨터에서 보편화된 512MB${\sim}$1GB의 주메모리 시스템에서 무리는 없으나, 메모리 소요량이 DB의 크기나 빈발 항목 집합의 수 보다는 거래의 길이 등 DB의 특성에 따라 급격하게 증가하는 것으로 나타났다.
위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 사용자의 위치와 관련된 정보를 제공하는 서비스를 통칭한다. 이 논문에서는 위치 기반 서비스를 위해서 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 사용자에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 객체 중 이동 점의 과거 위치 정보에 대한 시간에 따른 변화 패턴을 구하는 기법이다. 이것은 시간에 따라 위치가 자주 바뀌는 이동 객체의 특성을 고려하여 효율적으로 패턴을 갱신하여 항상 최근의 정보를 유지할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.214-216
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2004
순차패턴 마이닝은 데이터들 속에서 어떤 순차 관계가 들어 있는 패턴을 찾는 것이다. 순차 패턴은 다양한 분야에서 중요하게 쓰인다. 예를 들어, 소비자가 구입한 물품들 간의 순차적인 관계성은 다음에 구입할 물건을 예측하는데 쓰일 수 있다. 또한 방문 웹 페이지의 순차 패턴은 사용자가 방문하고자 하는 다음 페이지를 예측하는데 중요할 수 있다. 본 논문에서는 다차원 순차패턴을 마이닝하는 새로운 효율적인 알고리즘의 구현에 대해 설명한다 다차원 순차 패턴 마이닝은 속성-값(attribute-value) 기술을 포함하는 순차 패턴의 연관 규칙을 찾는 것이다. 다음의 두 가지의 현존하는 효율적 알고리즘을 융합하였다. 순차패턴 마이닝을 위한 PrefixSpan 알고리즘과 비 순차패턴 마이닝을 위한 StarCubing 알고리즘. 새로운 알고리즘은 다차원 데이터를 마이닝 하는 StarCubing알고리즘의 효율성을 이용하므로 다차원 순차 데이터를 마이닝 하는데 효율적일 것이다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 특히 작은 최소지지도와 작은 cardinality에서 Seq-Dim과 Dim-Seq 같은 현존하는 알고리즘보다 나은 성능임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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