• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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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.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.8A no.3
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• pp.209-216
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• 2001

The effective way to apply incremental attribute grammar to a complex language process is the use of optimized algorithm. In optimized algorithm for incremental attribute grammar, the new input attribute tree should be exactly compared with the previous input attribute tree, in order to determine which subtrees from the old should be used in constructing the new one. In this paper the new optimized algorithm was reconstructed by analyzing the algorithm suggested by Carle and Pollock, and a generation process of new attribute tree d’copy was added. Through the performance evaluation for the suggested matching algorithm, the run time is approximately improved by 19.5%, compared to the result of existing algorithm.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.3
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• pp.71-79
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• 2001

In Incremental attribute evaluation algorithm, a new input attribute is exact1y compared with a previous input attribute tree, and then determine which subtrees from the old should be used in constructing the new one. In this paper incremental attribute evaluation algorithm was used to make incremental evlauation of hierarchical attribute grammar more efficient1y, and reconstructing the incremental attribute evaluation algorithm by analyzing that of Carle and Pollock, finally the incremental attribute evaluation algorithm for optimalized attribute tree d' copy was constructed by applying element of attribute !ree dcopy to a new attribute tree d' copy. Also proving that how the reused nod and type of defined parameter in input program carried out the incremental attribute evaluation by using that algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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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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• v.7 no.2
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• pp.271-282
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• 1999

In this paper, we derived an efficient indexing scheme, SJ tree, which handles multi-attribute data and spatial join operations efficiently. In addition, a number of algorithms for manipulating multi-attribute data are given , together with their computational and I/O complexity . Moreover , we how that SJ tree is a kind of generalized B-tree. This means that SJ-tree can be easily implemented on existing built-in B-tree in most storage managers in the sense that the structure of SJ tree is like that of B-tree. The spatial join operation with spatial output is benchmarked using R-tree, B-tree, K-D-B tree, and SJ tree. Results from the benchmark test indicate that SJ tree out performance other indexing schemes on spatial join with point data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.652-654
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• 2021

Attacks such as DDoS are detected by the intrusion detection system and can be prevented early. DDoS attack traffic was analyzed using the decision tree. Deterministic features with high importance were found, and the accuracy was verified by proceeding the decision tree for only those properties. And the contents of false positive and false negative traffic were analyzed. As a result, the accuracy of one attribute was 98% and the two attributes were 99.8%, respectively.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.7
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• pp.1077-1088
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• 2003

To increase the retrieval performance in spatial database systems, it is required to develop spatial indexing methods considered the spatial locality. The spatial locality is related to the location property of objects. The previous spatial indexing methods are not considered the circular location property that objects will be taken. In this paper, we propose a dynamic spatial index structure called $Cr^*$-tree, and evaluate the performance of the proposed index structure. This is a new spatial index structure considered the circular location property of objects in which a search space is constructed with the circular and linear domains. By the simulation results, the $Cr^*$-tree shows that the number of disk across is low and the bucket utilization is high regardless of object distribution and bucket capacity.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.4
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• pp.233-241
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• 2014

This paper suggests a fast minimum spanning tree algorithm which simplify the original graph to 2-edge connected graph, and using the cycling property. Borůvka algorithm firstly gets the partial spanning tree using cycle property for one-edge connected graph that selects the only one minimum weighted edge (e) per vertex (v). Additionally, that selects minimum weighted edge between partial spanning trees using cut property. Kruskal algorithm uses cut property for ascending ordered of all edges. Reverse-delete algorithm uses cycle property for descending ordered of all edges. Borůvka and Kruskal algorithms always perform |e| times for all edges. The proposed algorithm obtains 2-edge connected graph that selects 2 minimum weighted edges for each vertex firstly. Secondly, we use cycle property for 2-edges connected graph, and stop the algorithm until |e|=|v|-1 For actual 10 benchmark data, The proposed algorithm can be get the minimum spanning trees. Also, this algorithm reduces 60% of the trial number than Borůvka, Kruskal and Reverse-delete algorithms.