침입은 컴퓨터 자원의 무결성, 기밀성, 유효성을 저해하고 컴퓨터 시스템의 보안정책을 파괴하는 일련의 행위의 집합이다. 이러한 침입을 탐지하는 침입탐지시스템은 데이터 수집, 데이터의 가공 및 축약, 침입 분석 및 탐지 그리고 보고 및 대응의 4 단계로 구성되어진다. 침입탐지시스템의 방대한 데이터가 수집된 후, 침입을 효율적으로 탐지하기 위해서는 특징 선택이 중요하다. 이 논문에서 유전자 알고리즘과 결정트리를 활용한 특징 선택 방법을 제안한다. 또한 KDD 데이터에서 실험을 통해 방법의 유효성을 검증한다.
Tree species-specific estimates with spacebome high-resolution imagery improve estimation of forest biomass which is needed to predict the long term planning for the sustainable forest management(SFM). This paper is a contribution to develop crown distinguishing coniferous species, Pinus densiflora and Pinus koraiensis, from QuickBird imagery. The proposed feature analysis derived from shape parameters and first and second-order statistical texture features of the same test area were compared for the two species separation and delineation. As expected, initial studies have shown that both formfactor and compactness shape parameters provided the successful differentiating method between the pine species within the compartment for single crown identification from spaceborne high resolution imagery. Another result revealed that the selected texture parameters - the mean, variance, angular second moment(ASM) - in the infrared band image could produce good subset combination of texture features for representing detailed tree crown outline.
최근 악성코드와 정상 바이너리를 분류하기 위해 기계학습을 이용하는 기술이 다양하게 연구되고 있다. 효과적인 기계학습을 위해서는 악성코드와 정상 바이너리를 식별하기 위한 Feature를 잘 추출하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 재귀적인 방법을 이용하여 기계학습에 활용하기 위한 Feature 추출 방법인 RFA(Recursive Feature Addition) 제안한다. 제안하는 방법은 기계학습의 성능을 극대화 하기 위해 개별 Feature를 대상으로 재귀적인 방법을 사용하여 최종 Feature Set을 선정한다. 세부적으로는 매 단계마다 개별 Feature 중 최고성능을 내는 Feature를 추출하여, 추출한 Feature를 결합하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법을 활용하여 Decision tree, SVM, Random forest, KNN등의 기계학습 알고리즘에 적용한 결과 단계가 지속될수록 기계학습의 성능이 향상되는 것을 검증하였다.
이 논문에서는 알려지지 않은 PE 파일이 멀웨어의 여부를 분류하는 방법을 연구하였다. 멀웨어 탐지 영역의 분류 문제에서는 특징 추출과 분류가 중요하다. 위와 같은 목적으로 멀웨어 탐지를 위해 우리는 어떠한 특징들이 분류기에 적합한지, 어떠한 분류기가 선택된 특징들에 대해 연구하였다. 그래서 우리는 멀웨어 탐지를 위한 기능과 분류기의 좋은 조합을 찾기 위해 실험하였다. 이를 위해 두 단계로 실험을 실시하였다. 1 단계에서는 Opcode, Windows API, Opcode + Windows API의 특징들을 이용하여 정확도를 비교하였다. 여기에서 Opcode + Windows API 특징이 다른 특징보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 2 단계에서는 나이브 베이즈, K-NN, SVM, DT의 분류기들의 AUC 값을 비교하였다. 그 결과 DT의 분류기가 더 좋은 결과 값을 나타내었다.
본 논문은 [1]와 [2]에 의해 제안된 multitree 형상 인식 기법의 성능 개선에 관한 논문이다. Multitree 형상 인식 기법의 기본적인 생각은, Classifier 설계과정에서 각 특징별로 Binary Decision Tree 를 구성하고, 이들의 탐색 순서를 결정하며, 인식 과정에서는 앞에서 정한 탐색 순서에 의거하여, BDT(Binary Decision Tree)를 탐색해 나간다는 것이다. 이때 BDT를 추가하여 탐색하기 전에 그때까지 얻은 정보를 이용하여 입력 물체를 인식할 수 있는지에 대한 여부를 결정하며, 인식이 가능한 경우 BDT의 탐색을 멈추고, 인식이 불가능한 경우 BDT의 탐색을 계속해 나간다. 이 방법은 BDT를 각 특징별로 만들기 때문에 새로운 특징의 삭제나 첨가가 상당히 용이하며 인식에 사용되는 특징의 갯수가 감소하게 된다. 따라서 이 알고리즘은 특징의 수가 많거나 class수가 많을 경우 쉽게 이용될 수 있다. 본 논문은 각 특징에서 구한 근사화된 확률 분포로부터 입력 특징값에 대한 확률값을 구해 인식에 이용하였으며, 이 값을 이용한ㄴ 여러가지 인식 방법을 제안하였다. 그리고 Branch and Bound 방법을 사용하여 특징의 선택 순서와 탐색 범위를 구하였다. 위에서 제안한 것들을 실험한 결과 기존의 multitree형상 인식 기법보다 본 논문에서 제안한 기법의 성능이 향상되었다.
In this paper, we propose a distributed search of a cluster robot using tree structure in an unknown environment. In the proposed method, the cluster robot divides the unknown environment into 4 regions by using the LRF (Laser Range Finder) sensor information and divides the maximum detection distance into 4 regions, and detects feature points of the obstacle. Also, we define the detected feature points as Voronoi Generators of the Voronoi Diagram and apply the Voronoi diagram. The Voronoi Space, the Voronoi Partition, and the Voronoi Vertex, components of Voronoi, are created. The generated Voronoi partition is the path of the robot. Voronoi vertices are defined as each node and consist of the proposed tree structure. The root of the tree is the starting point, and the node with the least significant bit and no children is the target point. Finally, we demonstrate the superiority of the proposed method through several simulations.
The consequences of rapid industrial advancement, diversified types of business and unexpected industrial accidents have caused a lot of damage to many unspecified persons both in a human way and a material way Although various previous studies have been analyzed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. The main objective of this study is to find an optimal algorithm for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and AnswerTree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work chosen from 19,574 data related to construction industries during three years ($2002\sim2004$) in Korea.
Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.
Tsehay Admassu Assegie;Sushma S.J;Bhavya B.G;Padmashree S
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.150-154
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2024
In recent years, there are extensive researches on the applications of machine learning to the automation and decision support for medical experts during disease detection. However, the performance of machine learning still needs improvement so that machine learning model produces result that is more accurate and reliable for disease detection. Selecting the hyper-parameter that could produce the possible maximum classification accuracy on medical dataset is the most challenging task in developing decision support systems with machine learning algorithms for medical dataset classification. Moreover, selecting the features that best characterizes a disease is another challenge in developing machine-learning model with better classification accuracy. In this study, we have proposed an optimized decision tree model for heart disease classification by using heart disease dataset collected from kaggle data repository. The proposed model is evaluated and experimental test reveals that the performance of decision tree improves when an optimal number of features are used for training. Overall, the accuracy of the proposed decision tree model is 98.2% for heart disease classification.
최근 지리정보시스템, 움직임 객체관리시스템, 동영상/이미지 내용기반 검색시스템, 시계열 데이터베이스시스템과 같이 다차원 데이터를 이용하는 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 논문은 다차원의 특징벡터를 벡터 근사치로 표현한 후 색인 트리를 구성하여 검색의 효율을 높이는 VA(vector approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 전체적인 색인구조의 저장공간을 줄이기 위해서 VA-파일의 벡터 근사치 개념을 이용하여 데이터량이 증가해도 검색 성능이 저하되지 않도록 하는 트리 형태의 구조를 갖는다. VA-트리는 MBR 기반의 색인구조이지만 MBR 간에 겹침이 발생하지 않는 분할방법을 사용하여 검색 효율을 높인다. 제안하는 색인구조와 기존의 여러 다차원 색인구조와의 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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