• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.46-48
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• 2001

속성에 할당된 새로운 조건을 통해 평가를 수행할 때 이미 산출된 부분을 재사용하기 위해서는 새로운 평가방법이 필요하다. 이 논문에서는 평가된 속성 값의 전파를 고려한 최적화 알고리즘을 제안하는 기존 속성 트리의 서브 트리와 새로운 속성 트리의 서브 트리를 비교하여 전파되는 속성 값과 노드가 일치할 경우 기존 속성 트리의 서브 트리를 새로운 속성 트리에서 사용이 가능한 최적화된 알고리즘을 제안하고 평가하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권3호
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• pp.209-216
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• 2001

복잡한 언어 처리에 점진적 속성 문법을 적용하기 위해서는 최적화 알고리즘을 사용하는 것이 효과적이다. 점진적 속성문법의 최적화 알고리즘에서는 새로운 입력 속성 트리가 기존 입력 속성 트리와 정확히 비교되어서 새로운 속성 트리를 구성할 대 기존 속성 트리의 어떤 서브트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 본 논문에서는 Carle과 Pollock에 의해 제안된 알고리즘을 분석하여 효과적인 최적화 알고리즘으로 재구성하고, 새로은 속성 트리 d'copy의 생성 과정과, 속성트리 d'copy의 새로운 최적화 알고리즘을 추가하였다. 이 논문에서 제안한 매칭 알고리즘의 성능평가를 통하여 기존의 알고리즘 보다 제안한 최적화 알고리즘의 실행 시간을 약 19.5% 향상 시킬 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.71-79
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• 2001

점진적 속성 평가 알고리즘에서는 새로운 입력 트리가 기존 입력 트리와 정확히 비교되어서 새로운 트리를 구성할 때 기존 속성 트리의 어떤 서브 트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 이 논문에서는 계층적 속성 문법의 점진적 평가를 효율적으로 하기 위해 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하였으며 Carle과 Pollock의 알고리즘을 분석하여 점진적 속성 평가 알고리즘으로 재구성하고, 속성 트리 dcopy의 구성요소를 새로운 속성 트리 d'copy에 적용하여 최적화된 속성 트리 d'copy의 점진적 속성 평가 알고리즘을 구성하였다. 또한 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하여 실제적인 입력 프로그램에서 재사용된 노드의 표현과 정의된 변수 형(type)이 어떻게 점진적인 속성 평가를 수행하는가를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.957-960
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• 2000

프로그래밍 환경이 단순구조 편집환경에서 보다 복잡한 환경으로 진보되고, 언어 기반 편집 환경의 비중이 확대되면서 속성 문법의 점진적 평가의 이용이 효과적이다. 점진적 평가는 새로운 속성 트리가 기존의 속성 트리와 정확히 비교되어 기존 속성 트리를 사용하여 새로운 속성 트리를 구성한다. 본 논문에서는 Carle의 알고리즘을 분석하고 새로운 점진적 평가 알고리즘으로 재구성한다. 특히, 새로운 속성 트리 $d'_{copy}$의 생성 과정과, 최적화된 속성트리의 새로운 점진적 평가 알고리즘을 추가한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1229-1231
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• 2011

대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• Spatial Information Research
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• 제7권2호
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• pp.271-282
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• 1999

본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.652-654
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• 2021

침입 탐지 시스템에 의해서 DDoS와 같은 공격을 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 의사 결정 트리를 이용하여 DDoS 공격 트래픽을 분석하였다. 중요도가 높은 결정적인 속성(Feature)을 찾아서 해당 속성에 대해서만 의사 결정 트리를 진행하여 정확도를 확인하였다. 그리고 위양성 및 위음성 트래픽의 내용을 분석하였다. 그 결과 하나의 속성은 98%, 두 가지 속성은 99.8%의 정확도를 각각 나타냈다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1077-1088
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• 2003

공간 데이터베이스 시스템에서 검색의 성능을 높이기 위해서는 공간국부성을 고려한 공간색인 방법이 요구되며, 공간국부성은 객체들의 위치 속성과 관계가 있다. 기존의 공간색인 방법들에서는 객체가 가질 수 있는 순환적인 위치 속성이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 순환 및 선형 도메인들로 구성된 검색공간에서 객체의 순환적인 위치 속성을 고려한 공간색인 구조인 $Cr^*$-트리를 제안하고 그 성능을 평가하였다. 실험결과에 의하면 $Cr^*$-트리는 객체의 분포형태와 버켓 용량에 관계없이 낮은 디스크 접근 횟수와 높은 버켓 이용률을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.233-241
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• 2014

본 논문은 원 그래프를 2-간선 연결 그래프로 단순화하고, 사이클 속성을 적용하여 최소신장트리를 빠르게 얻는 알고리즘을 제안하였다. Borůvka 알고리즘은 정점 (v) 당 최소 가중치 간선 (v) 을 1개씩 선택하는 1-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 부분신장트리를 얻는다. 추가적으로 절단속성을 적용하여 부분신장트리를 연결하는 최소 가중치 간선을 선택한다. Kruskal 알고리즘은 그래프의 모든 간선을 대상으로 오름차순으로 절단 속성을 적용한다. 역-삭제 알고리즘은 내림차순으로 사이클 속성을 적용한다. Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘은 모든 간선들을 대상으로 하기 때문에 항상 |e| 회 수행된다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 정점 당 최소 가중치 간선을 2개씩 선택하는 2-간선 연결 그래프를 얻는다. 두 번째로, 2-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 |e|=|v|-1 일 때 알고리즘을 종료시켰다. 제안된 방법들을 10개의 실제 그래프들에 적용한 결과 모두 최소신장트리를 얻는데 성공하였다. 또한, Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘에 비해 수행 횟수를 60% 단축시켰다.