KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권10호
/
pp.3498-3512
/
2021
This article describes how events that make up text stories can be represented and extracted. We also address the results from our simple experiment on extracting and clustering events in terms of emotions, under the assumption that different emotional events can be associated with the classified clusters. Each emotion cluster is based on Plutchik's eight basic emotion model, and the attributes of the NLTK-VADER are used for the classification criterion. While comparisons of the results with human raters show less accuracy for certain emotion types, emotion types such as joy and sadness show relatively high accuracy. The evaluation results with NRC Word Emotion Association Lexicon (aka EmoLex) show high accuracy values (more than 90% accuracy in anger, disgust, fear, and surprise), though precision and recall values are relatively low.
이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.
일반적으로 사용자는 휴대폰에서 촬영한 개인용 사진 컬렉션에 대하여 이벤트 기준으로 관리 및 접근하는 것을 선호한다. 본 논문에서는 휴대폰상의 개인용 사진 컬렉션에 대하여 계산 량이 적고 정확도가 높으며 증감적인 클러스터링을 지원하는 이벤트 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 실제 샘플 사진들을 수집하여 이벤트 내의 사진들의 시간 경과 치에 대한 통계적 분석을 통하여 이벤트 경계 구간을 결정하였으며, 시간 정보만으로 분할이 모호한 구간에서는 위치 정보와 시각 정보를 사용하여 보완하였다. 본 논문에서는 제안한 방법에 대하여 실험 및 검증을 수행하였으며, 기존의 일반적인 클러스터링 방법에 비하여 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 계층간 설계 방식에 근거하여 에너지 효율적인 센서 네트워크 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 무선 센서 네트워크의 응용 환경 특성에 적합하도록 동작한다. 본 논문에서는 응용계층 정보를 이용하여 이벤트가 발생할 경우 이벤트가 발생한 지역의 센서 노드들로 구성된 클러스터와 그 이외 지역의 클러스터들로 구성하는 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안된 클러스터링 기법에서는 여러 클러스터를 경유하여 다중 경로로 이벤트를 전달하는데 따른 에너지 소모를 절감할 수 있다. 또한 이벤트와 무관한 클러스터에서 에너지를 절약하기 위하여 각 노드 당 한 개의 슬롯만을 할당하는 TDMA 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 증가시킬 수 있으며 이벤트의 발생 주기, 지속 시간, 범위에 따른 시뮬레이션을 통하여 에너지 효율성 관점에서 우수함을 입증하였다.
약물부작용감시시스템 (Adverse drug event surveillance system)은 약물부작용신호를 이용하여 약물의 부작용 여부를 식별하는 시스템이다. 기존의 자발적 보고나 차트리뷰 보다 효율성이 뛰어난 시스템으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 약물부작용감시시스템을 구현하기 위하여 임상데이터마트(GDM)를 구축하였다. 특히, 데이터 품질관리 기법을 적용하여 구축된 CDM에 지식 탐사 기법 중 비교사학습 기법으로 적용하여 모델의 재현성을 평가하여 최적의 약물부작용 군집화 개수(n=4)를 도출하였다. 군집화 개수(n=4)를 이용하여 약물부작용 판별을 위한 K-means, Kohonen, two-step clustering model 알고리즘에 적용하여 분석함으로써 K-means 알고리즘이 가장 우수한 군집 효과를 나타냄을 확인하였다.
차분 진화는 다양한 형태의 목적함수를 최적화하는데 매우 효율적인 방법임이 입증되었다 차분 진화의 가장 큰 이점은 개념적 단순성과 사용의 용이성이다. 그러나 차분 진화의 수렴성이 제어 파라미터에 매우 민감한 단점이 있다. 본 논문은 새로운 교배용 벡터 생성법과 제어 파라미터의 적응 메커니즘을 결합한 적응성 있는 차분 진화를 제안한다. 이는 수렴성을 해치지 않으면서 차분 진화를 보다 강인하게 만들며 사용이 쉽도록 해준다. 12가지 최적화 문제에 대해 제안한 방법을 시험하였다. 적응성 있는 차분 진화의 응용 사례로써 이벤트 예측을 위한 교사 클러스터링 방법을 제안한다. 이 방법을 진화에 의한 이벤트 클러스터링이라 부르며 데이터 모델링 검증에 널리 사용되는 4 가지 사례에 대해 그 성능을 시험하였다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
다양한 응용에서 사용되고 있는 무선 센서 네트워크(WSN)는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 메모리 크기, MCU, RF transceiver 등과 같은 하드웨어에서 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크 수명을 연장하기 위한 효율적인 알고리즘이 요구된다. 군 환경에서 침입자를 탐지하기 위한 감시 정찰 응용은 이벤트 구동형(event-driven) 전송 모델로써, 이벤트 발생 빈도가 드물고(rare), 폭발적(bursty), 지역적(local)으로 발생하는 특징이 있다. 이와 같은 응용에서는 Data Aggregation의 장점이 있는 클러스터링 알고리즘을 이용하는 것이 각 노드가 개별적으로 데이터를 전송하는 것 보다 데이터 전송량을 줄여 에너지 효율을 높일 수 있다. 하지만 기존의 클러스터링 알고리즘은 감시 정찰 응용의 이벤트 발생에 대한 특징을 고려하고 있지 않기 때문에 여러 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선한 감시 정찰 응용에서의 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 타깃을 탐지한 노드들이 각각 Cluster Head Election Window (CHEW)를 생성하여 지역적 경쟁 방식으로 클러스터를 구성하고, 타깃의 이동성을 고려하였다. 시뮬레이션 결과에서는 타깃의 이동에 따라 클러스터가 형성되는 자취를 분석하고, 에너지 효율이 증가되는 것을 증명하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제6권2호
/
pp.182-186
/
2008
RFID systems generate huge amount of data quickly. The data are associated with the locations and the timestamps and the containment relationships. It is requires to assure efficient queries and updates for product tracking and monitoring. We propose a clustering technique for fast query processing. Our study presents the state charts of temporal event flow and proposes the dependence trees with data association and uses them to cluster the linked events. Our experimental evaluation show the power of proposing clustering technique based on dependence tree.
Since the introduction of digital camera to the mass market, the number of digital photos owned by an individual is growing at an alarming rate. This phenomenon naturally leads to the issues of difficulties while searching and browsing in the personal digital photo archive. Traditional approach typically involves content-based image retrieval using computer vision algorithms. However, due to the performance limitations of these algorithms, at least on the casual digital photos taken by non-professional photographers, more recent approaches are centered on time-based clustering algorithms, analyzing the shot times of photos. These time-based clustering algorithms are based on the insight that when these photos are clustered according to the shot-time similarity, we have "event clusters" that will help the user browse through her photo archive. It is also reported that one of the remaining problems with the time-based approach is that people perceive events in different scales. In this paper, we present an adaptive time-based clustering algorithm that exploits the usage history of digital photos in order to infer the user's preference on the event granularity. Experiments show significant performance improvements in the clustering accuracy.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.