• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.373-376
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• 2014

최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.21-23
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• 1998

본 연구에서는 속성중심 귀납법에서 사용하는 개념 계층의 상승 기법, 결정트리에 의한 귀납법에서 사용하는 정보 획득량의 측정 기법, 그리고 라프셋에 의한 지식감축 방법을 복합하여 저수준의 데이터를 고수준 정보로 일반화하고, 불필요한 속성들을 감축하여 간략화된 결정규칙을 도출하는 통합방법의 지식 발견 시스템을 시험적으로 구현했다. 여기서 추출한 최소화 결정 규칙은 대규모 데이터베이스에서 추출할수 있는 유용한 지식으로 의사결정에 사용하는 정보가 된다. 생성된 규칙지식은 각기 방법들보다 간결하다. 그리고 개념 일반화에 의해 유도된 지식이 고수준의 추상으로 표현된다.

• Journal of Environmental Policy
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• v.14 no.3
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• pp.95-118
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• 2015

The 2015 Agreement, an initial architect of the Post-2020 Regime, is expected to be adopted at the twenty-first session of the Conference of Parties to be held in Paris in 2015. We discussed key characteristics of the Post-2020 Regime and applications of differentiation which is most contentious issue in the Post-2020 negotiation. In the Post-2020 Regime, automatic ambition increases of Parties could be accomplished through applications of the circular nature of Intented Nationally Determined Contributions (INDC) as well as the progression of mitigation efforts. In terms of differentiation, it would be better to advocate a new method to applying differentiation in the Post-2020 Regime taking into account our own national circumstances. Specifically, promotion of self-differentiation which fits nearly with the philosophy of INDC could be an alternative. In order to promote self-differentiation, rules to apply self-differentiation needs to be devised, and the purpose of such rules should be the ambition increase.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.39-41
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• 1999

데이터베이스에서의 지식발견은 데이터베이스로부터 관심있는 지식을 발견하고 고수준의 언어로 지식을 표현하는 학습형태로서 여러 가지 기법들이 있으나, 단 하나의 기법의 적용으로는 각기 한계성 때문에 유용한 지식의 발견이 불충분하므로 이들의 특징을 잘 통합하고 발전시킨 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터베이스의 일반화를 위한 개념계층의 상승방법과 불필요 속성의 감축 방법을 통합 적용함으로써 유용하고 간략한 최소 결정규칙을 자동적으로 생성하는 효율적 데이터 마이닝 방법을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.5
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• pp.69-74
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• 2015

In this paper the patterns of information system is reduced so that control rules can guarantee fast response of queries in database. Generally an information system includes many kinds of necessary and unnecessary attribute. In particular, inconsistent information system is less likely to acquire the accuracy of response. Hence we are interested in the simple and understandable rules that can represent useful patterns by means of rough entropy and Bayesian posterior probability. We propose an algorithm which can reduce control rules to a minimum without inadequate patterns such that the implication between condition attributes and decision attributes is measured through the framework of rough entropy. Subsequently the validation of the proposed algorithm is showed through test information system of new employees appointment.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.11
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• pp.343-349
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• 2013

Rough set theory comes to derive optimal rules through the effective selection of features from the redundancy of lots of information in data mining using the concept of equivalence relation and approximation space in rough set. The reduction of attributes is one of the most important parts in its applications of rough set. This paper purports to define a information-theoretic measure for determining the most important attribute within the association of attributes using rough entropy. The proposed method generates the effective reduct set and formulates the core of the attribute set through the elimination of the redundant attributes. Subsequently, the control rules are generated with a subset of feature which retain the accuracy of the original features through the reduction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.321-323
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• 1999

UNIX 시스템에서 로그 시스템은 공격시 쉽게 변경 및 삭제되는 위험성이 있고 제한된 시스템 및 네트워크 정보를 제공하므로, 보다 안전하고 풍부한 정보의 제공을 위해 패킷 필터링을 이용한 로그 시스템 등이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 패킷 필터링을 이용한 로그 시스템에서는 모든 패킷을 기록하여 많은 양의 데이터가 발생하였으므로, 관리자가 그 정보를 분석하기란 어려웠다. 본 논문에서는 패킷을 처리하는 과정에서 각종 유형의 침입에 대한 사전 조사와 분석으로 얻은 명령어와 인자들의 결합에 의한 판정 규칙을 적용하여, 위험가능성이 내재된 패킷만을 수집, 기록함으로서 데이터의 양을 줄이고 보다 효율적인 로그 정보를 기록할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.232-241
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• 2000

This study suggests an integrated method based on concept hierarchies, information gain, and rough set theory for efficient discovery rules from a large amount of data, and implements an optimal rules discovery system. Our approach applies attribute-oriented concept ascension technique to extract generalized knowledge from a database, knowledge reduction technique to remove superfluous attributes and attribute values, and significance of attributes to induce optimal rules. The system first reduces the size of database by removing the duplicate tuples through the condition attributes which have no influences on the decision attributes, and finally induces simplified optimal rules by removing the superfluous attribute values by analyzing the dependency relationships among the attributes. And we induce some decision rules from actual data by using the system and test rules to new data, and evaluate that the rules are well suited to them.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.38-42
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• 2007

최근 원전 경보시스템은 운전원이 상황을 판단하는 데 불필요한 일시적인 경보나 결과 경보를 감축 및 억제하여 운전원의 주의가 특별히 필요한 경보에 집중하도록 하는 개량형 경보처리를 필요로 한다. 데이터베이스를 기반으로 원전 개량형 경보 시스템은 데이터베이스에 어떤 이벤트가 발생하면, 특정 공정을 검사해 조건이 맞는 경우 어떤 행동을 자동적으로 수행하여 경보처리를 수행할 필요가 있다. 또한 능동규칙의 사용으로 데이터베이스 상태 변화에 자동으로 대응하는 유용성을 확보해야 한다. 따라서 시간제한 개념을 가지는 데이터베이스 모델과 이를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 가진 실시간 시스템을 구축하여 경보감축 및 억제를 수행할 수 있다. 본 논문은 원전의 개량형 경보처리를 위한 데이터베이스 설계 고려 사항들을 분석하여 실시간 능동 데이터베이스 기술을 도입하기 위한 분석을 수행한다. 그리고 능동 규칙을 이용한 개량형 경보처리 예와 구현 고려사항을 파악한 후 개발 계획을 정립한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.10
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• pp.1261-1268
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• 2001

Despite of various useful features, functional languages do not provide an efficient way of representing states. To improve expressiveness of functional language, it is required a method representing explicit state without violating of functional semantic properties. In this paper, imperative functional language, $\lambda$st-calculus is designed to represent states without compromising the properties of pure functional languages. And we construct an algorithm to reduce proposed imperative functional language. $\lambda$st-calculus model which is an extension of the $\lambda$-calculus model with explicit state constructor without violating their semantic properties. it improves expressiveness of syntax through a concept of state composition and simplified reduction rules.