• 제목/요약/키워드: Support Pattern

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WIS: Weighted Interesting Sequential Pattern Mining with a Similar Level of Support and/or Weight

  • Yun, Un-Il
    • ETRI Journal
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    • 제29권3호
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    • pp.336-352
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    • 2007
  • Sequential pattern mining has become an essential task with broad applications. Most sequential pattern mining algorithms use a minimum support threshold to prune the combinatorial search space. This strategy provides basic pruning; however, it cannot mine correlated sequential patterns with similar support and/or weight levels. If the minimum support is low, many spurious patterns having items with different support levels are found; if the minimum support is high, meaningful sequential patterns with low support levels may be missed. We present a new algorithm, weighted interesting sequential (WIS) pattern mining based on a pattern growth method in which new measures, sequential s-confidence and w-confidence, are suggested. Using these measures, weighted interesting sequential patterns with similar levels of support and/or weight are mined. The WIS algorithm gives a balance between the measures of support and weight, and considers correlation between items within sequential patterns. A performance analysis shows that WIS is efficient and scalable in weighted sequential pattern mining.

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Support Vector Fuzzy Inference System을 이용한 Pattern Recognition 에 관한 연구 (A Study on the Pattern Recognition Using Support Vector Fuzzy Inference System)

  • 김용균;정은화
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.374-379
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    • 2003
  • 본 논문에서는 pattern recognition을 위하여 support vector fuzzy inference system을 제안하였다 Fuzzy inference system의 structure와 parameter를 identification 하기 위하여 Support vector machine을 이용하였으며 에러 최소화 기법으로는 gradient descent 방법을 사용하였다. 제안된 SVFIS 방법의 성능을 파악하고자 COIL 이미지를 이용한 3차원 물체 인식 실험을 수행하였다.

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빅데이터에 대한 Completeness를 이용한 빈발 패턴 마이닝 (Frequent Pattern Mining By using a Completeness for BigData)

  • 박인규
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.121-130
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    • 2018
  • 대부분의 빈발 패턴은 패턴이 트랜잭션 데이터베이스에 나타나는 support를 패턴 interestingness의 핵심 척도로 다루어 왔으나 패턴의 횟수는 패턴의 completeness가 가지는 정보를 최대치로 가정하고 있다. 그러나 실제적으로는 임의의 패턴 X의 completeness는 트랜잭션에서 서로 다르게 나타나기 마련이다. 따라서 패턴이 가지는 정보의 손실을 줄이기 위해서는 가중치에 의한 support와 completeness에 의한 유용한 패턴 마이닝을 고려하여야 한다. 즉, 높은 completeness율을 갖는 패턴은 더 높은 recall로 이어질 수 있고 높은 빈도수를 갖는 패턴은 보다 높은 정밀도로 이어진다. 본 논문에서는 동적인 항목들의 가중치에 따른 적응된 support와 completeness를 고려하는 WSCFPM 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 모노톤 또는 반 모노톤 속성이 가중치에 의한 support와 completeness에 영향을 미치지 않기 때문에 탐색과정을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.

2-Arch 도로터널에 적용된 표준지보패턴의 적정성 검토 (A Evaluation of Standard Support Pattern for Two-Arch Road Tunnel)

  • 천병식;최광보;김혜양;유준희
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제9권7호
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    • pp.25-35
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    • 2008
  • 국내의 경우 일반적인 2차로 도로터널은 시공경험 및 축적된 제반자료가 풍부하여 표준적인 지보패턴이 제시되고 있으나, 2-Arch 도로터널의 경우 아직 시공경험 및 계측자료가 부족하여 특정지형 및 암질에 대해 별도의 발파설계와 해석을 통해 선정한 지보패턴을 표준적으로 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 2-Arch 도로터널의 설계 및 시공시 적용되고 있는 표준지보패턴에 대하여 하중분담률 및 편토압에 따른 거동을 분석하고 발파진동이 중앙벽체에 미치는 영향을 분석하여 적용된 지보재의 적정성 여부를 검토하였다. 그 결과 표준지보패턴에 적용되는 지보량은 적정한 것으로 나타났으나, 이는 특정지형 및 암질 조건을 고려하여 해석 후 선정된 것으로, 향후 2-Arch 도로터널의 설계 및 시공시 최종적인 표준지보패턴 선정은 대상 터널의 지형조건, 토질조건, 시공조건 등을 종합적으로 고려하여 결정되어야 할 것으로 사료된다.

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지하철 설계시의 지보형식 적정성에 관한 연구 (A Case Study for the Support Pattern Appropriateness in Rock Tunneling Designs)

  • 김수정;장태우
    • 지질공학
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    • 제5권2호
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    • pp.167-179
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    • 1995
  • 서울 지하철 8호선 설계시는 지보형식 설정을 위한 정량적 기준으로 RQD,N치 및 탄성계수의 3가지 요소들만이 사용되었다. 이러한 요소들로 얻어진 지보형식은 지질이나 불연속면의 방향성, 불연속면의 특성을 정량화 하지 못하였기 때문에 지보형식의 결정 및 안정성에 문제가 있었다. 따라서 보다 많은 정량적인 요소들을 포함시키고 경제적인 지보형식을 결정하기 위해 8호선 성남구간을 선택하여 총 1745개소에서 RMR에 의한 암반분류와 374개소에서 Q-system에 의한 암반분류를 실시 하였으며, 이들에 의해 구해진 지보형식과 8호선 설계시의 표준지보형식을 비교검토하였으며, 또한 지질, 지질구조 및 지형에 따른 암반평점과의 관계를 검토하였다. 지보형식을 비교 검토한 결과 PD-4혹은 PS-4로 설계된 표준지보형식은 4-6개의 지보형식으로 세분되어져야 하며 암반평점은 단층 및 절리와 같은 지질구조가 발달된 곳과 계곡부가 대체로 암반평점이 낮고 굴착심도가 깊은 산악지역은 높으며 상록구간은 이들의 중간정도의 양상을 보인다.

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단층대 터널굴착시 안정성 확보에 관한 연구 (A Study of Stability Analysis for Tunnelling in Fault Zone)

  • 홍창수;황대진;이강호;이용훈;이창원
    • 한국지반공학회:학술대회논문집
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    • 한국지반공학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.1275-1282
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    • 2005
  • This paper deals with the numerical study for excavation crossing the fault zone and the change of support pattern in field. The numerical analyses by FLAC program were performed to evaluate the suitable support pattern influenced by the width of Fault Zone, considering rock mass condition(RMR classification). Based on the results, it is found that partial reinforcement or degrading support pattern is suitable, when the width of Fault is under 3m. But when the width of Fault is more than 6m(0.5D), extra support pattern for fault zone is acceptable. At field, this result is generally used as a guide in the construction of roadway tunnel, but it is also possible to vary this assessment along the condition of fault.

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보험 고객의 유지를 위한 순차 패턴 마이닝 (Sequential Pattern Mining for Customer Retention in Insurance Industry)

  • 이재식;조유정
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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    • pp.274-282
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    • 2005
  • Customer retention is one of the major issued in life insurance industry, in which competition is increasingly fierce. There are many things to do to retain customers. One of those things is to be continuously in touch with all customers. The objective of this study is to design the contact scheduling system(CSS) to support the planers who must touch the customers without having subjective information. Support-planers suffer from lack of information which can be used to intimately touch. CSS that is developed in this study generates contact schedule to touch customers by taking into account existing contact history. CSS has a two stage process. In the first stage, it segments customers according to his or her demographics and contract status data. Then it finds typical pattern and pattern is combined to business rules for each segment. We expert that CSS would support support-planers to make uncontacted customers' experience positive.

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일개 종합병원 간호사의 행위유형과 사회적 지지 및 직무스트레스 (Job stress and social support according to the types of behavior pattern;a study of staff nurses in a general hospital)

  • 박성애;김정희
    • 간호행정학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.349-359
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    • 2001
  • This study was attempted to provide the basic data concerning development of stress management program for hospital nurses, and to focused on the analysis of job stress and social support according to the types of behavior pattern. The subjects were 296 staff nurses at a general hospital in Seoul. Data were collected with self-reported questionnaires and analyzed by SPSS-PC+ 8.0 win for descriptive analysis and ANOVA analysis. The results of this study indicated that; 1) The perceived job stress was negatively correlated with social support and was positively correlated with TABP. 2) The score of the perceived job stress was higher in TABP nurses than TBBP. The TABP nurses usually perceived more support from peers than from supervisors These results showed that the staff nurses who supported from supervisor felt less stress, and the score of the perceived job stress was higher in TABP nurses than in TBBP. So the differences in social support and job stress according to the types of behavior pattern must be considered significantly in development of the staff nurses' stress management program. Also it was needed to develop the strategies that TABP nurses was effectively supported by the supervisor.

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The Classification of Electrocardiograph Arrhythmia Patterns using Fuzzy Support Vector Machines

  • Lee, Soo-Yong;Ahn, Deok-Yong;Song, Mi-Hae;Lee, Kyoung-Joung
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제11권3호
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    • pp.204-210
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    • 2011
  • This paper proposes a fuzzy support vector machine ($FSVM_n$) pattern classifier to classify the arrhythmia patterns of an electrocardiograph (ECG). The $FSVM_n$ is a pattern classifier which combines n-dimensional fuzzy membership functions with a slack variable of SVM. To evaluate the performance of the proposed classifier, the MIT/BIH ECG database, which is a standard database for evaluating arrhythmia detection, was used. The pattern classification experiment showed that, when classifying ECG into four patterns - NSR, VT, VF, and NSR, VT, and VF classification rate resulted in 99.42%, 99.00%, and 99.79%, respectively. As a result, the $FSVM_n$ shows better pattern classification performance than the existing SVM and FSVM algorithms.

임상간호사의 건강행위, 사회적지지, 행동유형과 자기효능감과의 관련성 (Relationships among Health behavior, Social Support, Behavior Pattern, and Self-Efficacy of Hospital Nurses)

  • 이영미
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.4861-4868
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    • 2011
  • 본 연구는 임상 간호사의 건강행위, 사회적지지, 행동유형과 자기효능감과 상관관계를 파악하여 간호사의 자기효능감과 사회적 지지 향상을 위한 프로그램개발에 기초 자료를 제공하기 위하여 시도되었다. 대상자는 강원도에 소재하고 있는 병원의 간호사 202명을 대상으로 하였다. 자료수집은 2011년 6월 10일부터 6월 26일 까지의 기간 동안에 구조화된 무기명 자기기입식 설문지를 이용한 설문조사에 의하였다. 연구결과, 간호사의 자기효능감은 학력, 재직기간, 결혼유무, 근무부서, 종교, 밤번횟수, 가사분담, 운동, 스트레스 관리에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었고, 사회적 지지는 근무부서, 종교, 가사분담, 음주, 흡연, 스트레스 관리에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었으나 행동유형은 자기효능감과 사회적 지지에 따라 유의한 차이가 나타나지 않았다. 상관관계에서는, 간호사의 자기효능감은 사회적 지지와 유의한 상관관계가 있었으나, 행동유형과는 상관관계를 나타내지 않았다.