• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.1-3
• /
• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.10 no.5 s.37
• /
• pp.27-32
• /
• 2005

Recently there has been much interest in applying data mining to computer network intrusion detection. A new approach, based on the k-Nearest Neighbour(kNN) classifier, is used to classify Program behaviour as normal or intrusive. Each system call is treated as a word and the collection of system calls over each program execution as a document. These documents are then classified using kNN classifier, a Popular method in text mining. A simple example illustrates the proposed procedure.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.24 no.10
• /
• pp.79-89
• /
• 2019

While most research focuses on the k-nearest neighbors (kNN) queries in the database community, an important type of proximity queries called k-farthest neighbors (kFN) queries has not received much attention. This paper addresses the problem of finding the k-farthest neighbors in road networks. Given a positive integer k, a query object q, and a set of data points P, a kFN query returns k data objects farthest from the query object q. Little attention has been paid to processing kFN queries in road networks. The challenge of processing kFN queries in road networks is reducing the number of network distance computations, which is the most prominent difference between a road network and a Euclidean space. In this study, we propose an efficient algorithm called FANS for k-FArthest Neighbor Search in road networks. We present a shared computation strategy to avoid redundant computation of the distances between a query object and data objects. We also present effective pruning techniques based on the maximum distance from a query object to data segments. Finally, we demonstrate the efficiency and scalability of our proposed solution with extensive experiments using real-world roadmaps.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2005.04a
• /
• pp.181-184
• /
• 2005

무수히 많은 정보 중에서 특정 사용자에게 가장 유용할 것으로 판단되는 정보를 추천하여 제공함으로써 특정 사용자의 편의를 돕는 시스템이 추천시스템이다. 이러한 추천시스템에 성공적으로 적용된 알고리즘이 협력적 필터링이며 이것은 다른 사용자로부터 먼저 평가된 웹 문서를 제공받아 이를 축적하고 다시 사용자에게 환원하는 알고리즘이다. 하지만 이 알고리즘은 초기평가, 희소성, 확장성 둥의 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 성능 향상을 하기 위해 적용된 개인화 추천시스템 관련 최신 알고리즘들을 비교하고 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저 최근에 발표된 협력적 필터링과 최근접 이웃 알고리즘, 인공 지능기술을 이용한 알고리즘, 군집화 알고리즘 둥 각각에 대한 기술적 분석 결과를 수행한다. 그런 후 이들 다양한 알고리즘들의 조합을 통한 성능 향상 결과에 대한 비교분석과 각각의 조합에 대한 장단점 분석 결과도 또한 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.423-426
• /
• 2005

기억기반학습의 일종인 최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 과거의 데이터들 중에서 새로운 개체와 유사한 데이터들을 이용해서 새로운 개체의 목적 값을 예측하는 것이다. 이 경우 속성의 가중치를 계산하는 방식은 kNN의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 기존의 다른 이론들과 달리 정보이론에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용해서 속성의 가중치를 이론적이고, 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목적속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN의 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이러한 방식의 성능을 다수의 실험을 통해 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 2005.10a
• /
• pp.379-383
• /
• 2005

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED light and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of cold roll steel strips are used to develop KNN (k-Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.874-880
• /
• 2016

The gesture classification has been applied to many fields. But it is not efficient in the environment for game interface with low specification devices such as mobile and tablet, In this paper, we propose a effective way for realistic game interface using k-nearest neighbors algorithm for gesture classification. It is time consuming by realtime rendering process in game interface. To reduce the process time while preserving the accuracy, a reconstruction method to minimize error between training and test data sets is also proposed. The experimental results show that the proposed method is better than the conventional methods in both accuracy and time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.295-297
• /
• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.757-759
• /
• 2005

Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.23 no.8 s.185
• /
• pp.80-88
• /
• 2006

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED illuminator and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of hot rolled steel strip are used to develop KNN (k- Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.