• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.193-197
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• 2005

점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.6
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• pp.473-482
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• 2007

Network-based IDS(Intrusion Detection System) gathers network packet data and analyzes them into attack or normal. They raise alarm when possible intrusion happens. But they often output a large amount of low-level of incomplete alert information. Consequently, a large amount of incomplete alert information that can be unmanageable and also be mixed with false alerts can prevent intrusion response systems and security administrator from adequately understanding and analyzing the state of network security, and initiating appropriate response in a timely fashion. So it is important for the security administrator to reduce the redundancy of alerts, integrate and correlate security alerts, construct attack scenarios and present high-level aggregated information. False alarm rate is the ratio between the number of normal connections that are incorrectly misclassified as attacks and the total number of normal connections. In this paper we propose a false alarm classification model to reduce the false alarm rate using classification analysis of data mining techniques. The proposed model can classify the alarms from the intrusion detection systems into false alert or true attack. Our approach is useful to reduce false alerts and to improve the detection rate of network-based intrusion detection systems.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.4
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• pp.102-108
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• 2010

The photovoltaic system changes solar energy into DC by solar cell and this DC is inverted into AC which is used in general houses by inverter. Recently, the use of power of the photovoltaic system is increased. Therefore, the study of 3 phase solar system to transmit large power is very important. This paper proposes a method that finds simply faults and diagnoses the switch open faults of 3-phase pulse width modulation (PWM) inverter of grid-connected photovoltaic system. The proposed method in $\alpha\beta$ plane uses the patterns of trajectory image as the characteristic parameters and differenciates a normal state and open states of switches. Then, the result is made into tree. The tree is composed of 21 fault patterns and the parameters to classify faults are a shape, a trajectory area, a distributed angle, and a typical vector angle. The result shows that the proposed method diagnosed fault diagnoses, classified correctly them, and made a pattern tree by fault patterns.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.455-458
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• 2010

침입탐지시스템은 공격이라고 판단되면 경보를 발생하여 보안 관리자에게 알려주거나 자체적으로 대응을 하게 된다. 그러나 이러한 경보들 중에 오경보가 많이 포함되어 있어 침입탐지시스템의 성능을 저하시킬 뿐 아니라 대량의 경보자체가 보안메커니즘에 방해가 되고 있다. 특히 오경보중 False Positive가 전체 오경보의 대부분을 차지하고 있다. 즉, False Positive는 정상 행위를 침입행위로 오인하여 판단하는 것을 의미한다. 경보들 중 이러한 오경보들은 네트워크 전반에 걸친 보안 서비스의 질을 하락시키는 원인이 된다. 따라서 침입탐지시스템의 성능향상을 위해서는 이러한 오경보 문제가 반드시 해결되어야 한다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 오경보를 감소시키는 결정트리 기반 오경보 분류모델을 제안하였다. 결정트리 기반 오경보 분류 모델은 침입탐지시스템의 오경보율을 감소시키고 침입탐지율을 향상시키는 역할을 수행한다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.63-66
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• 2006

본 논문에서는 SNP데이터를 이용하여 간경화에 대한 감수성을 예측하기 위해 의사결정 트리를 이용하였다. 데이터는 간경화 환자와 정상환자 총 116명의 데이터를 사용하였으며, Feature 값으로는 간질환과 밀접한 연관성을 갖는 28개의 SNP데이터를 사용하였다. 실험방법은 각각의 SNP에 대하여 의사결정트리로 분류율을 측정한 후 가장 높은 분류율을 가지는 SNP부터 조합해 나가는 방식으로 C4.5 의사결정트리를 이용 leave-one-out cross validation으로 간경화와 정상을 구분하는 정확도를 측정하였다. 실험결과 간 질환 관련 SNP중 IL1RN-S130S, IRNGR2-Q64R, IL-10(-592), IL1B_S35S 4개의 SNP조합에서 65.52%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.6
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• pp.201-208
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• 2014

In this paper, we propose the classifier structure design algorithm using DTW. Proposed algorithm uses DTW result to design the binary tree architecture based on the SVM which classify the multi-class data. Design the binary tree architecture for Support Vector Machine(SVM-BTA) using the threshold criterion calculated by the sum columns in square matrix which components are the reference data from each class. For comparison the performance of the proposed algorithm, compare the results of classifiers which binary tree structure are designed based on database and k-means algorithm. The data used for classification is 333 signals from 18 classes of underwater transient noise. The proposed classifier has been improved classification performance compared with classifier designed by database system, and probability of detection for non-biological transient signal has improved compare with classifiers using k-means algorithm. The proposed SVM-BTA classified 68.77% of biological sound(BO), 92.86% chain(CHAN) the mechanical sound, and 100% of the 6 kinds of the other classes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.352-354
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• 2002

최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 결정 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나, 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 예제가 추가되면 이 예제를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 다시 재생성해야 한다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있다. BOAT는 대용량 데이터를 지원하는 순차적 알고리즘이 지만 분할 포인트가 노드에서 유지하는 신뢰구간을 넘어서는 경우와 분할 변수가 변경되면 그에 영향을 받는 부분은 다시 생성해야 한다는 문제점을 안고 있고, 이에 반해 ITI는 분할 포인트 변경과 분할 변수 변경을 효율적으로 처리하지만 대용량 데이터를 처리하지 못해 오늘날의 순차적인 트리 생성 기법으로 적합하지 못하다. 본 논문은 ITI의 기본적인 트리 재구조화 알고리즘을 기반으로 하여 대용량 데이터를 처리하지 못하는 ITI의 한계점을 극복하기 위해 전역적 범주화 기법을 이용한 접근방법을 제안한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.38 no.2
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• pp.98-98
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• 2013

태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류법과 일치하지 않는 경우가 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군을 검출하기 위해 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 이용한 계층적 군집화 기법을 수행하였다. 그래프(Graph)이론에서 최소신장트리는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 간선의 가중치의 합이 최소인 트리이다. 우리는 모든 흑점을 정점, 그들의 연결을 간선으로 적용하여 최소신장트리를 작성하였다. 또한 최소신장트리를 활용한 계층적 군집화기법은 초기값에 따른 군집화 결과의 차이가 없기 때문에 흑점군 검출에 있어서 가장 적합한 알고리즘이다. 이를 통해 흑점군의 기본적인 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)을 계산하고 최소신장트리를 통해 가장 면적이 큰 흑점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 각각 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.5C
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• pp.514-522
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• 2003

Contrary to the previous methods, in this paper, we propose an enhanced shot change detection method using multiple features and binary decision tree. The previous methods usually used single feature and fixed threshold between consecutive frames. However, contents such as color, shape, background, and texture change simultaneously at shot change points in a video sequence. Therefore, in this paper, we detect the shot changes effectively using multiple features, which are supplementary each other, rather than using single feature. In order to classify the shot changes, we use binary classification tree. According to this classification result, we extract important features among the multiple features and obtain threshold value for each feature. We also perform the cross-validation and droop-case to verify the performance of our method. From an experimental result, it was revealed that the EI of our method performed average of 2% better than that of the conventional shot change detection methods.

• Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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• v.24 no.2
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• pp.128-141
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• 1998

소비자의 욕구의 다양화와 관련기술의 발달로 인해 단순 청결, 미화의 개념에서 치료의 기능을 가진 두발 화장품의 개발로 변화되고 있다. 스타일링, 트리트먼트 샴푸, 린스, 염모제 등 모든 두발화장품에 모발 손상을 치유한다는 트리트먼트의 개념을 소구하고 있음에 트리트먼트제의 기술동항에 고찰해 보고, 실제로 치료의 효과를 주는 항 비듬샴푸의 기술동향과 화중품으로 분류되진 않지만, 차세대 상품으로 예측되는 탈모방지제품의 기술동향에 대해 알아보고자 한다.