• 제목/요약/키워드: frequent convergence

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원자력안전법 수시출입자 안전관리체계 개편에 대한 방사선학과 재학생들의 융합적 인식 연구 (A Study on the Convergence Perception of Students in Radiology on the Reorganization of Safety Management System by person with frequent access of Nuclear Safety Act)

  • 이보우;김창규
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.89-94
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    • 2019
  • 이 연구는 원자력안전법 개정에 따른 수시출입자 안전관리체계 개편이 적용된 방사선학과 재학생들의 인식도를 알아보고자 K 대학교 방사선학과 재학생 175명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 원자력안전법에 의해 수시출입자로 분류되어 관리를 받을 필요가 있다고 인식하는 재학생은 2학년 98.1%, 3학년 90.3%, 4학년 97.7%로 나타났으며, 수시출입자로 구분되어 촬영실습의 조작에 제한을 받는다는 재학생이 2학년 96.3%, 3학년 74.2%, 4학년 93.2%로 나타났다. 방사선촬영실습에서 방사선장비를 조작하는데 제한을 두는 것은 학생들의 학습권을 침해하는 규정으로 학습에 대한 예외규정을 제정하여 학습권이 침해받지 않도록 정책을 펼쳐나가야 할 것 이다.

Spatiotemporal Pattern Mining Technique for Location-Based Service System

  • Vu, Nhan Thi Hong;Lee, Jun-Wook;Ryu, Keun-Ho
    • ETRI Journal
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    • 제30권3호
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    • pp.421-431
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    • 2008
  • In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.

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RHadoop 플랫폼기반 CAWFP-Tree를 이용한 적응 빈발 패턴 알고리즘 (Adaptive Frequent Pattern Algorithm using CAWFP-Tree based on RHadoop Platform)

  • 박인규
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권6호
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    • pp.229-236
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    • 2017
  • 효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.

맵리듀스 기반 DFP-Tree를 이용한 클러스터링 알고리즘 (Clustering Algorithm using the DFP-Tree based on the MapReduce)

  • 서영원;김창수
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.23-30
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    • 2015
  • 빅 데이터가 이슈화됨에 따라 데이터 분석의 결과를 기반으로 동작하는 많은 응용들이연구되고 왔고, 대표적인 응용들은 전자상거래 시스템의 상품 추천 서비스, 검색 엔진에서의 검색 서비스, 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 서비스 등이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 마이닝 기법 중 데이터 집합에서 나타나는 유사한 패턴들을 마이닝하는 빈발 패턴 트리와 컴퓨터 과학의 이론에 기초한 결정트리를 결합하여 결정 빈발 트리 알고리즘을 제안한다. 이는 기존의 빈발 패턴 트리 알고리즘은 패튼 트리에서 패턴 생성에 대한 정확성은 보장되나 소셜 데이터처럼 다양한 패턴이 나타는 데이터에 대해서는 많은 수의 패턴들을 생성시켜 분석에 대한 어려움이 있어, 서브트리들과의 수렴 여부를 판단하는 모델로 변형시켜 문제를 개선한다. 또한 맵리듀스로 모델링하여 분산처리를 통한 고속 처리 알고리즘을 제시한다.

Multi-Sized cumulative Summary Structure Driven Light Weight in Frequent Closed Itemset Mining to Increase High Utility

  • Siva S;Shilpa Chaudhari
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제21권2호
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    • pp.117-129
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    • 2023
  • High-utility itemset mining (HIUM) has emerged as a key data-mining paradigm for object-of-interest identification and recommendation systems that serve as frequent itemset identification tools, product or service recommendation systems, etc. Recently, it has gained widespread attention owing to its increasing role in business intelligence, top-N recommendation, and other enterprise solutions. Despite the increasing significance and the inability to provide swift and more accurate predictions, most at-hand solutions, including frequent itemset mining, HUIM, and high average- and fast high-utility itemset mining, are limited to coping with real-time enterprise demands. Moreover, complex computations and high memory exhaustion limit their scalability as enterprise solutions. To address these limitations, this study proposes a model to extract high-utility frequent closed itemsets based on an improved cumulative summary list structure (CSLFC-HUIM) to reduce an optimal set of candidate items in the search space. Moreover, it employs the lift score as the minimum threshold, called the cumulative utility threshold, to prune the search space optimal set of itemsets in a nested-list structure that improves computational time, costs, and memory exhaustion. Simulations over different datasets revealed that the proposed CSLFC-HUIM model outperforms other existing methods, such as closed- and frequent closed-HUIM variants, in terms of execution time and memory consumption, making it suitable for different mined items and allied intelligence of business goals.

FREQUENTLY CONVERGENT SOLUTIONS OF A DIFFERENCE EQUATION

  • Li, Hui;Bu, Fanqiang;Tao, Yuanhong
    • 충청수학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.173-181
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    • 2014
  • In this paper, using the definition and properties of frequency measurement, we describe the properties of solutions of a difference equation as the initial value belongs to different intervals of the whole domain. We get the main result that if the initial value belongs to [-1, 1] which is different from $\frac{-1{\pm}\sqrt{5}}{2}$, then the solution defined by initial value have two frequent limits 0 and 1 of the same degree 0.5.

시간 단위 그룹핑을 이용한 빈발 아이템셋 마이닝 (Mining Frequent Itemsets using Time Unit Grouping)

  • 황정희
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.647-653
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    • 2022
  • 데이터 마이닝은 데이터를 탐색하고 분석하여 데이터 사이의 관계나 패턴 등의 지식을 탐사하는 기법이다. 실세계에서 발생하는 데이터는 시간 속성을 포함한다. 시간 속성을 포함하는 데이터에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 시간 데이터마이닝 연구는 미래를 예측할 수 있는 예측 판단에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문은 데이터베이스를 일정한 시간 간격 단위로 구분하고, 시간 단위에서 빈발한 패턴 아이템셋을 발견하기 위한 시간 단위 그룹핑을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간 단위에 포함된 트랜잭션과 아이템 정보를 매트릭스로 구성하고, 그룹핑을 통한 시간 단위에서의 빈발한 아이템셋을 발견한다. 성능평가의 실험 결과에서 수행시간은 기존의 알고리즘보다 1.2배 소요되지만, 2배 이상의 빈발 아이템셋이 탐사되었다.

Improved Paired Cluster-Based Routing Protocol in Vehicular Ad-Hoc Networks

  • Kim, Wu Woan
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제7권2호
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    • pp.22-32
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    • 2018
  • In VANET, frequent movement of nodes causes dynamic changes of the network topology. Therefore the routing protocol, which is stable to effectively respond the changes of the network topology, is required. Moreover, the existing cluster-based routing protocol, that is the hybrid approach, has routing delay due to the frequent re-electing of the cluster header. In addition, the routing table of CBRP has only one hop distant neighbor nodes. PCBRP (Paired CBRP), proposed in this paper, ties two clusters in one pair of clusters to make longer radius. Then the pair of the cluster headers manages and operates corresponding member nodes. In the current CBRP, when the cluster header leaves the cluster the delay, due to the re-electing a header, should be occurred. However, in PCBRP, another cluster header of the paired cluster takes the role instead of the left cluster header. This means that this method reduces the routing delay. Concurrently, PCBRP reduces the delay when routing nodes in the paired cluster internally. Therefore PCBRP shows improved total delay of the network and improved performance due to the reduced routing overhead.

산업사진측량을 이용한 터널의 천단 및 내공 변위 관측 (Tunnel Convergence and Crown Observation using Industrial Photogrammetry)

  • 정성혁;이재기
    • 한국측량학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.209-215
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    • 2004
  • 터널공사의 시공방법은 시대에 따라 많은 발전을 해왔으나 아직도 시시각각으로 일어나는 터널 공사중의 사고는 반드시 극복해야할 과제다. 이러한 위험요소를 빨리 발견하고 대비하기 위해서는 관측의 정확성과 신속성이 요구되고 있으나 아직도 천단침하 및 내공변위 관측에 줄자, 레벨 또는 토털스테이션 등을 이용하는 일반적인 측량 방법에 의존하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 산업사진측량기법을 이용하여 터널의 내공변위 및 천단침하를 정밀하고 신속하게 관측할 수 있는 기법을 제시하는데 목적이 있다. 연구결과 1/20,000 이상의 정밀도로 측정 할 수 있었으며, 타겟 설치를 제외하면 1인의 작업자가 5개 단면을 사진촬영하고 자료를 처리를 하는데 소요된 시간은 약 6분이 소요되었다.

지게차용 DMFC와 리튬배터리 하이브리드시스템의 혼합 적용에 대한 연구 (A Study on a Combined DMFC-Lithium Battery Hybrid System for a Forklift)

  • 주용수;임동진;김홍건;곽이구
    • 한국기계가공학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.57-65
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    • 2021
  • This paper explains a DMFC-Lithium Battery hybrid system applied to a forklift. A conventional Lead Acid battery forklift has several problems: long charging times, short operation times, and frequent battery replacements. As a result, hydrogen-powered forklifts are replacing Lead acid battery-powered forklifts due to their shorter refueling time and longer operation times. However, in doing so, we are confronted with the problem of a high hydrogen refueling infrastructure. A Direct Methanol Fuel Cell (DMFC), on the other hand, is an eco-friendly generator that directly converts the chemical energy of methanol into electricity. In general, DMFC is regarded as a small power generator under kW power. In this paper, a DMFC-Battery hybrid system is applied to a 1.5 ton forklift by increasing the power output of the DMFC stack and utilizing the high charge-discharge characteristics of a lithium battery.