• Title/Summary/Keyword: 빈발도

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사무엘 플림솔과 플림솔 마크 제정 운동

  • Kim, Seong-Jun
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.254-256
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    • 2019
  • 오늘날 해사산업계에서는 선박에 화물을 실을 수 있는 최대선인 만재흘수선은 당연한 것으로 받아들여지고 있다. 국제만재흘수선 협약이 처음으로 성안된 것은 1930년이었고, 60개국이 서명하여 국제적으로 발효된 것은 1966년에 이르러서였다. 그러나 그에 앞서 1875년 영국의 의원이었던 사무엘 플림솔은 아무런 제한없이 화물을 선적하여 침몰사고가 빈번하여 수많은 선원들의 목숨을 잃는 현실을 개선하고자 갑판적재 금지와 화물적재 안전선의 현측 표시 등을 골자로 한 만재흘수선 제정 운동을 범국민적으로 벌였다. 이 논문에서는 19세기 중엽 사무엘 플림솔이 주도했던 만재흘수선 제정 운동의 시대적 배경과 전개 과정, 그리고 19세기 중엽 영국에서 선박 침몰 사고가 빈발했던 근본적 원인이 무엇이었는지에 대해 살펴보고자 한다. 이로써 19세기 뿐만 아니라 현재까지 선박의 안전을 크게 제고시킨 만재흘수선 제정에 끼친 사무엘 플림솔의 공헌에 대해 재평가하는 계기를 제공하고자 한다.

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An Efficient Algorithm for Mining Association Rules using a Binary Representation (이진 표현을 이용한 효율적인 연관 규칙 탐사 알고리즘)

  • Won-Young Kim;Won-Gil Choi;Ung-Mo Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.375-378
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    • 2008
  • 오늘날 지식을 기반으로 하는 고도의 정보사회로 나아가는 시점에서 우리는 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 찾아내는 것에 초점을 모으게 되었다. 따라서 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 자동으로 찾아내는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 데이터 마이닝은 대용량의 데이터를 대상으로 하기 때문에 정확도뿐만이 아니라 소요시간도 중요하기 때문에 성능 향상을 위한 알고리즘들이 많이 개발되었다. 데이터 마이닝의 성능을 향상시키기 위해서 가장 좋은 방법이 데이터베이스의 스캔의 횟수를 줄이는 것이다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사에서 빈발 항목 집합을 찾아내는 부분을 이진 표현을 이용하여 좀 더 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다.

An Emerging Pattern Mining based Classification Method for Automated Prediction of Myocardial Ischemia ECG Signals (심근허혈 심전도 신호의 자동화된 예측을 위한 출현 패턴 마이닝 기반의 분류 방법)

  • Heon Gyu Lee;Ming Hao Park;Keun Ho Ryu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.19-22
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    • 2008
  • 최근 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심근경색, 협심증과 같은 심근허혈(myocardial ischemia) 질환이 급증하고 있다. 이 논문에서는 심전도 신호로부터 허혈성 심장 질환 진단을 위해 출현 패턴 마이닝을 이용하여 심근경색 및 협심증의 진단 신호인 ischemia beat를 분류 하였다. 또한 기존의 출현 패턴 마이닝에 빠른 패턴 탐사와 저장 공간의 효율성을 고려하여 Apriori-T 빈발 패턴 탐사 알고리즘을 출현 패턴 생성이 가능하도록 확장하였다. PhysioNet의 ST-T 데이터베이스로부터 138개의 대조군(정상)과 ischemia beat 데이터에 제안된 분류 알고리즘을 실험한 결과 최소 75% 및 최대 95%의 예측 정확도를 보였다.

Mining Technique of Tour Destination by weighted FP-tree (가중치가 부여된 FP-tree를 이용한 여행지 추출 기법)

  • MinJu Kim;EunJu Lee;Eung-Mo Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.233-236
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    • 2008
  • 최근 컴퓨터와 통신의 기술이 빠르게 발달함에 따라 사회 각 부분은 그동안 경험하지 못했던 정보화라는 새로운 변화를 겪었다. 그 결과 정보화 수준이 점점 고도화 될수록 더욱 다양하고 방대한 데이터가 생성되어 데이터베이스를 이루게 되었다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 얻는 데이터마이닝 기법이 중요한 문제로 대두되었다. 데이터마이닝 기법은 점점 더 많은 분야에서 합리적인 선택을 위해 필수적으로 사용된다. 본 논문은 마이닝 기법을 적용하여 방대한 데이터베이스가 최적의 여행 경로 선택을 제공한다. 본 논문은 빈발 패턴 증가 기법에 가중치를 두어 여행자가 여행지를 선별하기 좋은 환경을 제공한다. 미래 산업 중 가장 중요한 산업 중 하나인 관광 산업은 계속적으로 성장하고 있으며 논문에서 제시하는 데이터 마이닝 기법으로 더 큰 발전을 기대한다.

Efficient Mining of User Behavior patterns by classification of age based on location information (위치에 따른 연령대별 유용한 행동패턴 추출 기법)

  • Kim, HyeRan;Lee, SeungCheol;Kim, UngMo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.250-253
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    • 2007
  • 통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.

Performance Analysis of Top-K High Utility Pattern Mining Methods (상위 K 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법 성능분석)

  • Ryang, Heungmo;Yun, Unil;Kim, Chulhong
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.16 no.6
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    • pp.89-95
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    • 2015
  • Traditional frequent pattern mining discovers valid patterns with no smaller frequency than a user-defined minimum threshold from databases. In this framework, an enormous number of patterns may be extracted by a too low threshold, which makes result analysis difficult, and a too high one may generate no valid pattern. Setting an appropriate threshold is not an easy task since it requires the prior knowledge for its domain. Therefore, a pattern mining approach that is not based on the domain knowledge became needed due to inability of the framework to predict and control mining results precisely according to the given threshold. Top-k frequent pattern mining was proposed to solve the problem, and it mines top-k important patterns without any threshold setting. Through this method, users can find patterns from ones with the highest frequency to ones with the k-th highest frequency regardless of databases. In this paper, we provide knowledge both on frequent and top-k pattern mining. Although top-k frequent pattern mining extracts top-k significant patterns without the setting, it cannot consider both item quantities in transactions and relative importance of items in databases, and this is why the method cannot meet requirements of many real-world applications. That is, patterns with low frequency can be meaningful, and vice versa, in the applications. High utility pattern mining was proposed to reflect the characteristics of non-binary databases and requires a minimum threshold. Recently, top-k high utility pattern mining has been developed, through which users can mine the desired number of high utility patterns without the prior knowledge. In this paper, we analyze two algorithms related to top-k high utility pattern mining in detail. We also conduct various experiments for the algorithms on real datasets and study improvement point and development direction of top-k high utility pattern mining through performance analysis with respect to the experimental results.

The Clinical Analysis of Primary Lung Cancer: A Hospital-based Study (원발성 폐암의 임상분석)

  • Kim, Yeon-Su;Kim, Gwang-Taek;Kim, Han-Gyeom;Kim, Hak-Jae
    • Journal of Chest Surgery
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    • v.30 no.3
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    • pp.308-314
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    • 1997
  • A retrospective review of the histopathology and clinical information of primary lung cancer was performed to investigate the trends in the histologic type related to sex, age, and smoking history. During January 1988 and July 1995, 541 pateints were diagnosed as primary lung cancer at the Korea Univeristy Anam Hospital. Male (423) to female(118) ratio was 3. 6:1. The most frequent histologic type of lung cancer in male patients was squamous cell carcinoma (223 patients, 52.7%) followed by adenocarcinoma (86, 20.3%) and small cell carcinoma (85, 20.1 %). In female patients, adenocarcinoma (64, 54.2%) wa most common, which was followed by squamous cell carcinoma (22, 18.6%) and small cell carcinoma (22, 18. 6%). The incidence of adenocarnimoma had an increased tendency recently (14.3% in 1988, 33.3% in 1995)(P=0.019). The predominant type in smokers was squamous cell carcinoma; whereas adenocarcinoma was the most frequent type in non-smokers. The proportion of patients aged less than 40 years (younger group) was 4. 0% (n=22). Of them, adenocarcinoma (7) and small cell carcinoma (7) were most common. In patients older than 40 years (older group, n=519), 243 (46.8%) patients had squamous cell carcinoma, and 143 (27.6%) adenocarcinoma. As age increased, the prevalence of squamous cell carcinoma was increased (P=0.0005), adenocarcinoma decreased (P=NS), and small cell carcinoma remained unchanged. We suggest above data as a clinical guidance for management of primary lung cancer.

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Finding Frequent Itemsets based on Open Data Mining in Data Streams (데이터 스트림에서 개방 데이터 마이닝 기반의 빈발항목 탐색)

  • Chang, Joong-Hyuk;Lee, Won-Suk
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.10D no.3
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    • pp.447-458
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    • 2003
  • The basic assumption of conventional data mining methodology is that the data set of a knowledge discovery process should be fixed and available before the process can proceed. Consequently, this assumption is valid only when the static knowledge embedded in a specific data set is the target of data mining. In addition, a conventional data mining method requires considerable computing time to produce the result of mining from a large data set. Due to these reasons, it is almost impossible to apply the mining method to a realtime analysis task in a data stream where a new transaction is continuously generated and the up-to-dated result of data mining including the newly generated transaction is needed as quickly as possible. In this paper, a new mining concept, open data mining in a data stream, is proposed for this purpose. In open data mining, whenever each transaction is newly generated, the updated mining result of whole transactions including the newly generated transactions is obtained instantly. In order to implement this mechanism efficiently, it is necessary to incorporate the delayed-insertion of newly identified information in recent transactions as well as the pruning of insignificant information in the mining result of past transactions. The proposed algorithm is analyzed through a series of experiments in order to identify the various characteristics of the proposed algorithm.

KISS Korea Computer Congress 2007 (이동 객체의 패턴 탐사를 위한 시공간 데이터 일반화 기법)

  • Ko, Hyun;Kim, Kwang-Jong;Lee, Yon-Sik
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06c
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    • pp.153-158
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    • 2007
  • 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는

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Sweep-based Free-Form Deformation (스윕기반 자유형상변형)

  • Yoon, Seung-Hyun;Kim, Myung-Soo
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.11 no.2
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    • pp.40-46
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    • 2005
  • 본 논문에서는 스윕곡면(sweep surface)을 기반으로 복잡한 3차원 물체의 형상을 변형하는 새로운 자유형상 변형(free-form deformation)기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 격자점(control lattices)을 조정하는 체적기반의 방법에 비해 스윕기반의 절차적 (procedural) 모델링 기법의 직관성을 활용하여 사용자에게 보다 효율적인 형상변형 기법을 제공한다. 3차원 물체의 정점들은 스윕곡면의 단면(cross-section)에 바인딩(binding) 되어 곡면의 변화에 따라 형상변형을 한다. 본 논문에서 제시한 스윕기반 형상변형 기법은 3차원 물체를 부분적으로 변형하는 기법과 계층구조를 기반으로 전반적인 형상을 변형하는 기법으로 구분된다. 부분적인 형상변형 기법은 스윕곡면을 구성하는 성분의 다단계(multi-level) 표현을 통하여 사용자에게 다중해상도(multi-resolution) 형상변형 기능을 제공한다. 계층구조에 기반한 형상변형 기법은 복잡한 3차원 물체를 위상구조에 따라 여러 계층으로 분할하고, 각 부분의 형상을 근사하는 스윕곡면들을 생성한다. 분할된 각 부분의 정점(vertices)들은 해당 스윕곡면에 바인딩 되어 스윕곡면의 단면의 변화를 따르게 된다. 이러한 상황하에서 스윕곡면들은 3차원 물체의 계층구조에 따라서 서로 상호작용(interaction)을 하게 되고, 결과적으로 3차원 물체의 각부분은 상호반응적 형상변형을 한다. 이러한 계층구조에 기반한 상호반응적 형상변형 기법은 사용자의 의도에 부합하는 보다 사실적이고 기능적인 형상변형을 가능하게 한다. 본 논문에서는 다양한 3차원 물체에 대한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성을 입증한다. 결과 막성 사구체병증과 같은 신질환이 발견될 수 있으므로 신조직검사의 적응증에 합당한 경우 적극적인 신조직검사를 시행하여 원인 질환을 찾는 노력이 필요할 것으로 사료된다.. 남아가 75명으로 남녀비는 3.6:1을 보였다. 임상병리학적 분류상 일차성 신증후군이 89명(92.7%), 이차성 신증후군이 7명(7.3%)이었으며 일차성 신증후군에서 minimal change nephrotic syndrome이 71명으로 79.8%, focal segmental glomerulosclerosis 11.2%, mesangial proliferation 4.5%, membranoprolifrative glomeulonephritis 3.4%, membranous nephropathy 1명 1.1%이었으며 2차성 신증후군은 $Henoch-Sch\"{o}nlein$ nephritis가 3례로 가장 많았다. 미세변화 신증후군 71명 중 비재발군이 16명으로 22.5%, 비빈발 재발군 49.3%, 빈발 재발군 18.3%, 스테로이드 의존군 9.9%를 보였다. 결론 : 대전시에서의 신증후군 환아의 발생빈도는 15세이하 소아 10만명당 약 5명으로 추정되었으며 10여 년전과 비교하여 큰 변화를 보이지는 않았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는

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