This paper studies medical data classification methods, comparing decision tree and system reconstruction analysis as applied to heart disease medical data mining. The data we study is collected from patients with coronary heart disease. It has 1,723 records of 71 attributes each. We use the system-reconstruction method to weight it. We use decision tree algorithms, such as induction of decision trees (ID3), classification and regression tree (C4.5), classification and regression tree (CART), Chi-square automatic interaction detector (CHAID), and exhausted CHAID. We use the results to compare the correction rate, leaf number, and tree depth of different decision-tree algorithms. According to the experiments, we know that weighted data can improve the correction rate of coronary heart disease data but has little effect on the tree depth and leaf number.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.539-551
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2004
Multiple responses are often observed in many application fields, such as customer's time-of-day pattern for using internet. Some decision trees for multiple responses have been constructed by many researchers. However, if the response is a high-dimensional vector that can be thought of as a discretized function, then fitting a multivariate decision tree may be unsuccessful. Yu and Lambert (1999) suggested spline tree and principal component tree to analyze high dimensional response vector by using dimension reduction techniques. In this paper, we shall propose factor tree which would be more interpretable and competitive. Furthermore, using Korean internet company data, we will analyze time-of-day patterns for internet user.
본 논문에서는 허프만 코드의 효율적인 복호화를 위하여 균형이진 트리와 정규 허프만 트리를 이용한 복호화 방법을 제안하였다. 균형이진 트리 방식은 트리의 높이를 낮추고 이진탐색이 가능하도록 하여 검색횟수를 줄일 수 있었지만 심벌의 발생확률이 아니라 코드의 크기에 트리를 만드는 것이 단점이다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 트리의 레벨 마다 심벌의 발생확률에 따른 균형이진 트리를 구성하고 이진탐색을 레벨 별로 수행하였다. 최상위 레벨부터 순차적으로 검색을 하지 않고 코드가 있는 레벨을 찾아 검색하기 위하여 정규 허프만 트리를 사용하여 검색횟수를 최소화하였다.
최근 프로세서와 메인 메모리간의 속도 차이가 커지면서 캐시 실패가 메인 메모리에서 동작하는 R-Tree의 성능 저하에 미치는 영향이 커짐에 따라 캐시 실패를 줄여 캐시 성능을 개선하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 정보를 줄설 노드에 더 않은 엔트리를 저장함으로써 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 캐시 실패를 최소화한다. 그러나 이러한 방법은 엔트리 정보를 줄이는 추가 연산으로 인해 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 선반입(prefetching)을 적용한 확장된 R-Tree인 PR-tree(Prefetching R-Tree)를 제안하고 평가하였다 PR-Tree는 펜-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 낮추기 위해 실제 캐시 라인의 정수 배인 노드를 생성하고, 선반입을 적용하여 노드 캐시로 인한 메모리 지연을 최소화하였다. 또한 접근할 노드를 선반입하여 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패도 최소화하였다. PR-Tree는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서 최대 38%의 성능 향상을 보였으며, 갱신 연산에서도 최대 30%의 성능 향상을 보였다.
최근 UCC를 중심으로 동영상 데이터에 대해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 따라서 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 그러나 Hybrid Spill-Tree를 제외한 대부분의 색인 기법들은 대용량의 고차원 데이터를 다루는데 비효율적이다. 본 논문에서는 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하기 위한 효율적인 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 기법은 기존 Hybrid Spill-Tree을 기반으로 새롭게 제안하는 클러스터링 방법과 시그니쳐를 이용한 데이터 저장 방법을 결합하여 확장된 색인 기법이다. 또한 제안하는 시그니쳐-기반 고차원 색인 기법이 기존 M-Tree 및 Hybrid Spill-Tree에 비해 성능이 우수함을 보인다.
Study was conducted to investigate tree diversity and its population and regeneration status in homegardens of upper Assam, Northeast India through field study by quadrat method. A total of 154 tree species have been recorded from 135 studied homegardens under 109 genera 53 families. Most of these species (79%) are indigenous to our country, while the rest (21%) arealiens (naturalized and cultivated exotics) by origin. Tree species richness per homegarden varies greatly in different homegardens and is ranged from 5 to 52 tree species with a mean of 22 ($SE{\pm}0.58$). A. malaccensis is the most dominant tree species in the studied homegardens contributed 34% of the total tree density of the documented trees. The tree density is much higher with 4,259 individuals $ha^{-1}$ but, basal area ($36.32m^2ha^{-1}$) is very less. Based on the number of individuals present, very rare species is accounted for 10%, rare species 39%, common species 19%, dominants 14% and predominant species 18% in the present study. The population density of 154 tree species is 4,259 (individuals $ha^{-1}$) for adults (>3.18 cm DBH), 5,902 (individuals $ha^{-1}$) for saplings and 38,164 (individuals $ha^{-1}$) for seedlings. The density of seedlings>saplings>adults represents good regeneration status of tree species in studied homegardens. The population structure study showed that about 8% tree species have good regeneration status, 9% have fair regeneration status, 48% have poor regeneration status and 34% tree species have no regeneration. Study suggests that research and development action is needed to stimulate regeneration of those tree species which having high importance value indices but showing poor or no regeneration. Based on present observation, it can be conclude that homegarden can emerge as an effective means for both economic well-being and biodiversity conservation in upper Assam, Northeast India.
최근 기업 간 또는 기관 사이의 데이터 공유는 업무 협력을 위해서 필요한 사안이 되고 있다. 이 과정에서 기업이 데이터베이스를 계열회사에 공개했을 때 민감한 정보가 유출되는 문제점이 발행할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 민감한 정보를 데이터베이스로부터 숨기는 일이 필요하게 되었다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 최소화하는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 FP-Tree(Frequent Pattern Tree)기반의 확장 빈발 패턴트리(Extended Frequent Pattern Tree, eFP-Tree)를 제안한다. eFP-Tree의 노드 구성은 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 최소화하기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 eFP-Tree를 적용한 결과, 손실 항목을 평균 10%이하로 최소화하여 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 데이터베이스의 품질을 최적으로 유지할 수가 있었다.
본 논문에서는 평면 형상에 대해 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화를 제공하는 새로운 계층적 표현 방법인 MBO-tree를 제안하였다. 곡선 근사화 방법으로 알려진 Douglas-Peucker 알고리즘을 기반으로 곡선 분할점의 근사화 오차를 분할점과 함께 계층적 트리 노드에 저장함으로써 근사화 척도로 활용하였으며, 보다 자연스러운 형상 표현을 위해 오차 조정 알고리즘도 제안하였다. MBO-tree의 오타 조정은 자식 노드의 오차가 부모 노드의 오차보다 크지 않도록 제한하는 것으로 구현하였다. 지역화를 위해서는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 단순 확장한 MBO(Minimum Bounding Octangle)를 경계 영역으로 사용하였다. MBO는 다른 계층적 표현 체계의 경계 영역들에 비해 대상 객체에 밀착하여 효과적으로 포함할 뿐만 아니라, 계층간 경계 영역 포함 관계도 만족하기 때문에 점 포함 테스트나 형상간 교차 테스트 등과 같은 계층적인 기하학 연산에 매우 유용하다. 실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 strip tree, arc tree, HAL tree등과 같은 다른 계층적 표현 체계에 비해 보다 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화가 가능함을 확인하였다.
Background and objective: It is difficult to conclusively determine the exact cause of tree defects since multiple causes are involved such as climate change, plantation, tree quality and planting time, construction, planting base, drainage, sunshine conditions, maintenance, and microclimate. The data related to landscaping construction defects are scattered or fragmented by companies and years, but not managed systematically by the defect information management system. Most of the earlier studies associated with tree defects in apartment complexes suggested defect rates after examining tree defects in the completed construction site and proposed fragmentary and subjective conclusions about the causes of defects observed in trees with high defect rates. It is proposed to continue to conduct studies on the establishment and analysis of systematic databases to identify the exact causes of tree defects and measures to improve, and the need to accumulate systematic data in the construction process where many defects arises. This study was conducted to reduce the defects of trees planted in apartment complexes. Methods: Main factors related to tree defects were subdivided based on the results of literature review and a defect investigation at the completion site, and tree history management items were selected and subdivided during the construction stage. Results: The criteria for the preparation of subdivided items were obtained, and the tree history management checklist was written for the site under actual construction and a systematic database was established. Items that are categorized based to the causes of defects include the location of nurseries, date, tree quality, site conditions, planting techniques, microclimates, and maintenance. Conclusion: This study suggested tree history management items based on the tree defects that can be identified at the construction stage and applied them to the selected study site, which differentiates this study from earlier studies. It will be necessary to conduct a comprehensive and objective time series analysis on tree defects that occur over time by continuously monitoring and collecting data after construction.
위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 따라 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 하게 하였다. 연속적으로 이동하는 이동체의 위치를 추적하는 것은 위치 기반 서비스에서는 중요한 응용 중의 하나이다. 효과적인 질의 처리를 위해 이동체 데이터베이스는 연속적으로 위치를 변경하는 이동체의 이동을 관리하는 3차원 색인을 필요로 한다. 2차원 R-tree의 확장으로 시간 도메인을 포함하는 3DR-tree와 같은 이동체 색인은 노드 간의 높은 중복과 사장 공간으로 인하여 낮은 공간 활용도와 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서 제시하는 TR-tree는 R-tree 기반의 색인으로서, 시간 도메인의 성장을 고려하여 시간 축 분할 시 비균등 분할 정책을 사용하여 공간 활용도를 높였다. 노드간의 중복과 사장 공간을 최소화 하기 위하여 강제 합병 정책을 사용하여 중복이 심한 노드를 강제 합병 시킨다. 또한 오버플로우 노드의 분할 시에 노드간의 중복을 심하게 하는 원인이 되는 긴 선분을 절단 정책을 사용하여 2개의 선분으로 절단하여 분할 노드 간의 중복을 제거한다. 실험 평가 결과에서 TR-tree는 3DR-tree와 TB-tree 보다 성능이 우수하였으며, 특히 R-tree와 R*-tree보다 색인의 크기가 작다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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