• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.57-60
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• 2005

21세기에 들어서면서 인터넷은 새로운 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 빠르게 바뀌고 있다. 특히 2005년에 접어들면서 유비쿼터스는 정보기술 분야에서 건설, 의료, 교통, 안전, 교육 등 사회 각 분야에서 유비쿼터스 컴퓨팅의 도입을 추진하고 있다 동시에 유비쿼터스 컴퓨팅이 각 분야에서 적용이 될 때에는 지능형 시스템에 의한 서비스가 이루어 져야 한다는 것에 대하여 모두가 공감하고 있다. 지능형 유비쿼터스 서비스가 이루어지기 위한 하나의 방법으로서 현재 인터넷의 지능형 서비스에서 활발하게 이루어지고 있는 데이터 마이닝 전략이 있다. 즉 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 분석하여 지능형 유비쿼터스 서비스를 하기 위한 데이터 마이닝 분야가 바로 유비쿼터스 데이터 마이닝이다. 유비쿼터스 데이터 마이닝은 오프라인 데이터 마이닝, 웹 마이닝 등에 비해 여러 가지 다른 점들이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 데이터 마이닝에 대한 소개와 기존의 데이터 마이닝 프로세스와의 차이점을 알아본다. 아울러 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이루어져야 할 데이터 마이닝 전략의 과제와 도전에 대한 이슈들을 살펴보고 몇 가지 모의실험을 통하여 이것들에 대한 확인을 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.3
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• pp.312-317
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• 2005

Ubiquitous computing has had an effect to politics, economics, society, culture, education and so forth. For effective management of huge Ubiquitous networks environment, various computers which are connected to networks has to decide automatic optimum with intelligence. Currently in many areas, data mining has been used effectively to construct intelligent systems. We proposed a hybrid support vector machine for Ubiquitous data mining which realized intelligent Ubiquitous computing environment. Many data were collected by sensor networks in Ubiquitous computing environment. There are many noises in these data. The aim of proposed method was to eliminate noises from stream data according to sensor networks. In experiment, we verified the performance of our proposed method by simulation data for Ubiquitous sensor networks.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.433-436
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• 2006

유비쿼터스는 간단히 말해서 많은 센서 들로 이루어진 무선 센서 네트워크이며 해양 환경 감시 서비스는 해양에 센서들을 설치함으로써 유비쿼터스 환경을 구축하고 해양 환경 변화를 감시한다. 센서 노드들로부터 수온, 기온, 염도 등을 센서 데이터들이 측정이 되며 이러한 데이터를 기반으로 유용한 지식을 탐사해낸다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 기법은 이력 데이터에 대해서 마이닝 기법을 적용하지만 센서 데이터들은 아주 빠른 속도로 대량으로 유입이 되기 때문에 기존의 데이터 마이닝 기법은 적용이 불가능하게 된다. 그러므로 센서 데이터에 맞는 새로운 센서 데이터 마이닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 센싱된 센서 데이터들을 기반으로 해양 환경 감시 서비스에 제공할 수 있는 센서 마이닝 기법들을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.200-204
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.673-682
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• 2009

XML data are widely used for data representation and exchange on the Web and the data type is an continuous stream in ubiquitous environment. Therefore there are some mining researches related to the extracting of frequent structures and the efficient query processing of XML stream data. In this paper, we propose a mining method to extract frequent structures of XML stream data in recent window based on the sliding window. XML stream data are modeled as a tree set, called XFP_tree and we quickly extract the frequent structures over recent XML data in the XFP_tree.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.491-500
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• 2006

Since users want to have services correctly in their own position and surrounding circumstance in ubiquitous computing environment, it is very important to search, compose basic services and provide suitable services according to various circumstances. However existing techniques have been studied on service discovery mainly and lack consideration for position or preference of users. Furthermore, on service composition, they lists basic services simply and do not propose concretely method of use service history data for service composition. Therefore we propose a framework for context-based service provisioning middleware system, called COSEP, and Ontology engine with data ming. This research discovers services by reacting dynamically to circumstance information such as time and position of user, composites services using Ontology engine with data ming and offers newly created optimal services to users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1061-1064
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 원하는 서비스를 다양한 상황에 맞게 서비스를 검색하고 조합하여 적합한 서비스를 제공하는 것은 중요한 일이다. 그러나 기존 연구는 사용자 정보를 이용하여 기본 서비스들로부터 새로운 조합 서비스를 찾아내는 것이 미흡하다. 또한 단순한 기본 서비스들의 나열에 불가하고, 사용 이력에 대한 구체적 방안을 고려하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황 정보 및 서비스 사용 이력을 고려한 데이터 마이닝 기반 서비스 조합 기법을 제안한다. 세부적 연구내용은 최적의 서비스를 동적으로 생성하여 제공하는 COSEP(Context-based Service Provisioning) 시스템 프레임워크에서 데이터 마이닝 기능을 겸비한 온톨로지를 이용한 서비스 조합 기법을 제안한다. 결과적으로 본 연구는 사용자의 시간과 위치와 같은 상황 정보에 능동적으로 반응하여 서비스를 발견하고, 데이터 마이닝 기법을 가진 온토롤지를 이용하여 서비스를 조합함으로써 최적의 서비스를 생성하여 사용자에게 제공하는 것이 기대된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.9
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• pp.2354-2360
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• 2009

Healthcare is a field where ubiquitous computing is most widely used. We propose a mining-based healthcare multi-agent system for ubiquitous computing environments. This proposed scheme select diagnosis patterns using mining in the real-time biosignal data obtained from a patient's body. In addition, we classify them into normal, emergency and be ready for an emergency. This proposed scheme can deal with the enormous quantity of real-time sensing data and performs analysis and comparison between the data of patient's history and the real-time sensory data. We separate Association rule exploration into two data groups: one is the existing enormous quantity of medical history data. The other group is real-time sensory data which is collected from sensors measuring body temperature, blood pressure, pulse. Proposed system has advantage that can handle urgent situation in the far away area from hospital through PDA and mobile device. In addition, by monitoring condition of patient in a real time base, it shortens time and expense and supports medical service efficiently.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.46-49
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 원하는 데이터를 제공하는 일은 중요한 일이다. 또한, 급격히 늘어나는 정보를 효율적으로 저장하는 것도 중요하다. 그러나 기존의 데이터 제공방식은 사용자의 의도를 파악하지 못한 단순 1차 정보 및 서비스를 제공하고 있다. 그리고 제공되는 정보의 신뢰도는 다수의 사용자가 사용하기엔 부족한 편이다. 따라서 본 논문에서는 더 효율적으로 데이터와 원하는 서비스를 제공하기 위해 키워드링크방식을 이용한 관련서비스 제공 기술을 연구한다. 세부적인 연구내용은 첫째, 데이터를 저장 시에 키워드를 하나씩 3가지로 나누어 가중키워드를 선정하여 part2에 저장시키고 상대적으로 가중치가 낮은 두 개의 키워드는 각각 part1, part3에 저장하여 가중키워드와 가중치가 낮은 키워드를 서로 링크로 연결시키고 둘째, 데이터 마이닝을 통한 정보 및 서비스를 제공할 때 검색한 데이터 외에 키워드링크방식을 통하여 관련된 데이터를 2개 이상 제공하여 다수의 사용자가 원하는 정보 및 서비스를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 정보를 좀 더 효과적으로 저장하고, 데이터 마이닝 할 수 있는 방법을 제안하고 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.1
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• pp.23-30
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• 2008

The basic research of context aware in ubiquitous environment is an internet technique and XML. The XML data of continuous stream type are popular in network application through the internet. And also there are researches related to query processing for streaming XML data. As a basic research to efficiently query, we propose not only a labeled ordered tree model representing the XML but also a mining method to extract frequent structures from streaming XML data. That is, XML data to continuously be input are modeled by a stream tree which is called by XFP_tree and we exactly extract the frequent structures from the XFP_tree of current window to mine recent data. The proposed method can be applied to the basis of the query processing and index method for XML stream data.