• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.3
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• pp.279-300
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• 2001

Data mining plays an important role in knowledge discovery process and usually various existing algorithms are selected for the specific purpose of the mining. Currently, data mining techniques are actively to the statistics, business, electronic commerce, biology, and medical area and currently numerous algorithms are being researched and developed for these applications. However, in a long run, only a few algorithms, which are well-suited to specific applications with excellent performance in large database, will survive. So it is reasonable to focus our effort on those selected algorithms in the future. This paper classifies about 30 existing algorithms into 7 categories - association rule, clustering, neural network, decision tree, genetic algorithm, memory-based reasoning, and bayesian network. First of all, this work analyzes systematic hierarchy and characteristics of algorithms and we present 14 criteria for classifying the algorithms and the results based on this criteria. Finally, we propose the best algorithms among some comparable algorithms with different features and performances. The result of this paper can be used as a guideline for data mining researches as well as field applications of data mining.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.8
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• pp.864-876
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• 2000

This paper proposes a new scene boundary detection scheme for the MPEG System stream using MPEG Audio information and proves its usefulness by extensive experiments. A scene boundary has a characteristic that the audio as well as video information are changed rapidly. This paper first classifies this scene boundary into three cases ; Radical, Gradual, Micro Changes, with respect to the audio changes. The Radical change has a large-scale changing of decibel value and pitch value at a scene boundary, the Gradual change shows the long-time transition of decibel and pitch values from max to min or vice versa, and the Micro change displays a some change of pitch or frequency distribution without decibel changes. Upon this analysis, a new scene change detection algorithm detecting these three cases is proposed in which a progressive window with a time line is used to trace the changes in the audio information. Some experiments with various movies show that proposed algorithm could produce a high detection ratio for Radical change that is the most popular scene change in the movies, while producing a moderate detection ratio for Gradual and Micro changes. The proposed scene boundary detection scheme could be used to build a database for visual information like MPEG System stream.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.8
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• pp.855-863
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• 2000

Although Behavior-Knowledge Space (BKS) method, one of well known decision combination methods, does not need any assumptions in combining the multiple experts, it should theoretically build exponential storage spaces for storing and managing jointly observed K decisions from K experts. That is, combining K experts needs a (K+1)st-order probability distribution. However, it is well known that the distribution becomes unmanageable in storing and estimating, even for a small K. In order to overcome such weakness, it has been studied to decompose a probability distribution into a number of component distributions and to approximate the distribution with a product of the component distributions. One of such previous works is to apply a conditional independence assumption to the distribution. Another work is to approximate the distribution with a product of only first-order tree dependencies or second-order distributions as shown in [1]. In this paper, higher order dependency than the first-order is considered in approximating the distribution and a dependency-based framework is proposed to optimally approximate the (K+1)st-order probability distribution with a product set of dth-order dependencies where ($1{\le}d{\le}K$), and to combine multiple experts based on the product set using the Bayesian formalism. This framework was experimented and evaluated with a standardized CENPARMI data base.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.7
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• pp.663-673
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• 2005

An analysis model for the dynamics information of two-dimensional time-series patterns is described. In the proposed model, two novel transforms that visualize the dynamic characteristics are proposed. The first transform, referred to as speed equalization, reproduces a time-series pattern assuming a constant linear velocity to effectively model the temporal characteristics of the signing process. The second transform, referred to as velocity transform, maps the signal onto a horizontal vs. vertical velocity plane where the variation oi the velocities over time is represented as a visible shape. With the transforms, the dynamic characteristics in the original signing process are reflected in the shape of the transformed patterns. An analysis in the context of these shapes then naturally results in an effective analysis of the dynamic characteristics. The proposed transform technique is applied to an online signature verification problem for evaluation. Experimenting on a large signature database, the performance evaluated in EER(Equal Error Rate) was improved to 1.17$\%$ compared to 1.93$\%$ of the traditional signature verification algorithm in which no transformed patterns are utilized. In the case of skilled forgery experiments, the improvement was more outstanding; it was demonstrated that the parameter set extracted from the transformed patterns was more discriminative in rejecting forgeries

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.3
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• pp.286-298
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• 2002

The Remote Procedure Call(RPC) has been traditionally used for Inter Process Communication(IPC) among precesses in distributed computing environment. As distributed applications have been complicated more and more, the Mobile Agent paradigm for IPC is emerged. Because there are some paradigms for IPC, researches to evaluate and compare the performance of each paradigm are issued recently. But the performance models used in the previous research did not reflect real distributed computing environment correctly, because they did not consider the evacuation elements for providing security services. Since real distributed environment is open, it is very vulnerable to a variety of attacks. In order to execute applications securely in distributed computing environment, security services which protect applications and information against the attacks must be considered. In this paper, we evaluate and compare the performance of the Remote Procedure Call with that of the Mobile Agent in IPC paradigms. We examine security services to execute applications securely, and propose new performance models considering those services. We design performance models, which describe information retrieval system through N database services, using Petri Net. We compare the performance of two paradigms by assigning numerical values to parameters and measuring the execution time of two paradigms. In this paper, the comparison of two performance models with security services for secure communication shows the results that the execution time of the Remote Procedure Call performance model is sharply increased because of many communications with the high cryptography mechanism between hosts, and that the execution time of the Mobile Agent model is gradually increased because the Mobile Agent paradigm can reduce the quantity of the communications between hosts.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.67-81
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• 2005

Recently, the interest and research on the development of new application services such as the Location Based Service and Telemetics providing the emergency service, neighbor information search, and route search according to the development of the Geographic Information System have been increasing. User's search in the spatio-temporal database which is used in the field of Location Based Service or Telemetics usually fixes the current time on the time axis and queries the spatial and aspatial attributes. Thus, if the range of query on the time axis is extensive, it is difficult to efficiently deal with the search operation. For solving this problem, the snapshot, a method to summarize the location data of moving objects, was introduced. However, if the range to store data is wide, more space for storing data is required. And, the snapshot is created even for unnecessary space that is not frequently used for search. Thus, non storage space and memory are generally used in the snapshot method. Therefore, in this paper, we suggests the Hash-based Spatio-Temporal Clustering Algorithm(H-STCA) that extends the two-dimensional spatial hash algorithm used for the spatial clustering in the past to the three-dimensional spatial hash algorithm for overcoming the disadvantages of the snapshot method. And, this paper also suggests the knowledge extraction algorithm to extract the knowledge for the path search of moving objects from the past location data based on the suggested H-STCA algorithm. Moreover, as the results of the performance evaluation, the snapshot clustering method using H-STCA, in the search time, storage structure construction time, optimal path search time, related to the huge amount of moving object data demonstrated the higher performance than the spatio-temporal index methods and the original snapshot method. Especially, for the snapshot clustering method using H-STCA, the more the number of moving objects was increased, the more the performance was improved, as compared to the existing spatio-temporal index methods and the original snapshot method.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.185-185
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• 2010

문명 발전에 의해 생활공간이 더욱더 복잡해짐에 따라 현실 세계의 3차원 공간으로서의 이해가 필요해졌고, 3차원 공간을 효율적으로 관리 및 분석하기 위하여 3차원 GIS에 대한 중요성이 대두되기 시작하였다. 현재까지의 3차원 GIS는 1990년대에 들어서 3차원 가상도시의 등장으로 도시 모델의 3차원 가시화에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 3차원 가상도시는 도시 관리 차원에서 도시공간의 표현, 분석, 모델링, 시뮬레이션 등을 통하여 도시정보의 체계적이고 효율적인 관리를 가능하게 한다. 3D GIS 기술의 활용 사례로는 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획, 3차원 시뮬레이션, 3차원 위치기반 서비스, 도시 행정 관리 등이 있다. 3차원 도시 경관 분석 및 도시 계획 활용 분야에서는 3차원 GIS를 활용하여 새롭게 건설되는 건물들이나 토지 이용 변경에 따른 경관 분석을 가상공간에서 시뮬레이션 분석함으로써 경관 변화 예측 및 적합한 경관 설계에 대한 분석을 한다. 3차원 시뮬레이션의 경우 환경오염도 분석, 최적의 입지선정, 개발 전후의 경관 차이, 각종 재난에 따른 위험도 분석, 경관과 일조량 분석 등을 미리 가상도시에 시뮬레이션 함으로서 불필요한 업무를 줄일 수 있고 발생할 수 있는 결과 값을 예상할 수 있다. 3차원 위치기반 서비스의 경우 자신의 위치를 비교적 정확히 측정함으로서 생소한 도시를 방문하거나 위치를 찾아갈 경우 최단 경로 및 최적 경로를 탐색할 수 있다. 앞으로의 3차원 GIS 기술 동향으로 유비쿼터스 환경에서의 시공간분석(Temporal GIS)과 3차원 실내공간인지 기술 개발 등으로 볼수있다. 시공간분석은 시공간 질의를 통한 공간정보의 시간에 다른 변화 계산 또는 예측된 결과를 분석할 수 있고, 시공간 분석에 사용되는 공간적, 시간적 정보의 조합은 적어도 3차원 이상의 정보를 나타내기 때문에 필요에 따라 다양한 결과를 산출 할 수 있다. 종합적으로 시공간분석은 GIS의 분석 범위를 넓혀 주며 실시간 GIS 응용시스템 개발을 위한 주요 과업이다. 3차원 실내공간정보 표현기법과 공간분석 및 공간인지 기법을 이용한 통한 유비쿼터스 환경에서의 3차원 실내공간인지 기술 개발을 통해 최근 공간정보를 기반으로 한 위치기반서비스내 u-서비스 즉, 인간 행태의 분석, 관리 및 응용을 지원하도록 한다 이는 위치기반서비스 사용자의 주변상황에 대한 인지능력을 향상시켜주고 최근 사회적 이슈가 되고 있는 U-City의 성공여부에 직접적인 영향을 미칠것이다. 이를 위해 다음과 같은 기술개발이 수행되어야 할것이다. 첫째로, 공간인지 기술을 위한 3차원 실내공간표현 방법 개발, 둘째로, 3차원 실내공간정보를 이용한 공간분석 및 공간인지 기법 개발, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 3차원 실내공간인지를 위한 미들웨어 개발을 통해서 공간정보의 활용을 macro-scale 공간에서 micro-scale로 확산될 것이다. 그러므로, 본 세미나를 통해서, 3차원 GIS의 활용의 보편화와 대중화를 위해서는 3차원 데이터 획득 및 처리 방법, 3차원 공간데이타베이스, 공간 분석 및 가시화에 대한 기술적 이슈들을 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1998.09a
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• pp.293-312
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• 1998

$\square$ 정보화 혁명의 대국민 인식수단과 초고속정보통신망의 주요 응용 서비스로서 부각 $\square$ 전통적인 정보이용방법에 대한 이용자들의 인식의 변화로 도서관 활성화 방안으로써 정보통신기술의 도입 $\square$ 선진 각국의 전자도서관 구축의 국가적 추진 $\square$ 국내 초고속정보통신망의 구축과 보급 확대 $\square$ 모든 국민이 지역, 시간의 제약없이 도서관에 접근하여 필요한 자료를 획득 $\square$ 정보획득시간 단축으로 국내연구자들의 연구력 증진 $\square$ 정보화의 지역격차 해소 $\square$ 국내 도서관의 전자도서관 사업 촉진 $\square$ 주요 전자도서관의 통합연동체제를 마련 $\square$ 주요 도서관별 대상분야 조정으로 중복투자 방지 $\square$ 초고속정보통신망의 주요한 응용서비스로 가시화 - 초고속정보통신망의 선도적 대국민 가시화 - 이에 따른 민간부문의 참여 및 투자 촉진 $\square$ 국가, 산업, 국민생활 정보화의 주요한 기반 구축 $\square$ 지역적 정보불균형 해소 - 일부지역에 편중되어 있는 정보를 인터넷을 이용하여 시.공간 제약없이 제공함으로써 정보의 불균형 해소 $\square$ 전자도서관의 기본모델 제시 -전자도서관의 주요기능인 타기관간 자료연동 및 검색시스템을 구현함으로써 향후 구축되는 전자도서관의 기본모델 제시 $\square$ 전자도서관간 자료공유체제 구축 -시범사업 참여도서관간 분산 관리하고 있는 정보의 공유를 위한 표준체제 구축(중략) 것으로 나타났다.까지 증가율을 보여 주었다. 것으로 나타났다.대표하는 압밀계수의 추정이 가능할 것으로 사료된다. $O_3$/라는 결정학적 관계를 가지며 에피탁샬 성장했음을 알 수 있었다.있었다.다(p<0.05)..8800-0.6800로 각각 표시되었다.~$\pm$10 V의 측정범위에서 memory window가 계속 증가하는 것을 보여주었다./$^{\circ}C$의 고주파 유전특성을 얻었다. 얻었다.끼쳤다.보였다.다. 싸이클링 성능을 보였다.다.보였다.다.고 입력 반사손실을 그림 I, 2, 3에 각각 나타내었다. 대책을 요구하고 있다.하는 경향을 보였다. 생존율은 48시간째부터 폐사하기 시작하여 144시간째에는 전량폐사하였다. 삼투압 조절 능력을 위한 여러가지 파라메타에서 15 $\textperthousand$구는 이상이 없는 것으로 추측되나, 0 $\textperthousand$구에서는 코티졸, Na$^{+}$, K$^{+}$, Cl￣, 총단백질 및 AST에서 시간경과에 따른 삼투압 조절 능력에 문제가 있는 것으로 보여진다.c}C$에서 5시간 가열조리 후 잔존율은 각각 84.7% 및 73.3%였고, 질소가스 통기하에서는 잔존율이 88.9% 및 81.8%로 더욱 안정하였다.8% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다 유의성

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.191-201
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• 1999

데이터 웨어하우스와 데이터 품질에 관한 문헌연구를 통하여 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 데이터 웨어하우스 데이터 품질향상 활동을 지원하는 프레임워크를 개발하는 목적은 (1) 다양한 요구를 가진 사용자들이 웨어하우스 데이터에 접근하기 때문에, 사용자의 요구를 만족시키며 기업의 목적에 적합한 품질향상 활동을 지원하기 위해서이며, 다양한 기업활동을 가장 잘 지원할 수 있는 데이터 품질향상 지침을 관리자에게 제공하기 위해서 이다. (2) 웨어하우스 관리자의 데이터 품질향상 활동을 지원하기 위해서는 품질차원이나 데이터세트 등과같은 품질향상에 필요한 다양한 이슈를 관리자가 인식할 수 있도록 하기 위해서이다. (3) 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질 향상에 필요한 체계적이고 포괄적인 안목을 제공하기 위해서이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 수행하게 된다. 첫째, 데이터 웨어하우스의 개념과 데이터 웨어하우스의 구축단계 및 데이터 웨어하우스를 구성하는 프레임워크를 검토한다. 둘째, 데이터 웨어하우스 환경에서의 데이터 품질의 기준과 데이터 품질의 측정 및 데이터 품질의 향상 방안 등을 고찰한다. 셋째, 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하기 위하여 데이터 웨어하우스 데이터 풀질 향상과 관련된 기업활동, 데이터 세트, 품질의 속성 및 차원 등을 정의한다. 마지막으로 데이터 웨어하우스 환경하에서 데이터 품질을 향상할 수 있는 3차원 구조의 개념적 프레임워크를 제안하며, 나아가 제안한 모형에 대하여 데이터 품질 향상을 위한 프로젝트 활동의 사례를 통하여 모형의 타당성을 개념적으로 설명한다.통하여 각각의 제품을 비교하였으며, 둘째 소프트웨어 종류별 평가로 제품을 응용소프트웨어, 응용개발도구, 시스템 소프트웨어로 분류하여 평균값으로 비교하였다. 셋째, 국내외 제품별 평가분석으로 전체 제품을 국내제품과 국외제품으로 분류하여 비교하였으며, 마지막으로 총괄분석을 통해 가중치를 적용하여 전 제품의 점수를 비교하였다. 여기에서는 각 제품의 평균점수에 대한 차이를 95%의 유의수준으로 T-Test를 실시하였다.uted to the society, and what the socioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects cons

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.