• Title/Summary/Keyword: 정보 속성

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CTL Model Checking for Boolean Programs (이진 프로그램을 위한 CTL 모델 체킹)

  • Lee, Tae-Hoon;Kwon, Gi-Hwon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.349-351
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    • 2005
  • 마이크로소프트의 SLAM 프로젝트는 C 코드를 입력 받아서 프로그램이 주어진 속성을 만족하는지를 자동으로 검사한다. 그 결과, 실제 윈도우 2000에 탑재된 디바이스 드라이버의 버그를 찾아낼 수 있었다. 그러나 SLAM에서 검사할 수 있는 속성은 안전성 속성에만 국한되었다. 사용자가 검사하기를 원하는 속성은 안전성뿐만이 아니라 궁극성도 있지만, SLAM에서는 긍극성을 검사하지 못한다. 본 논문에서는 주어진 프로그램을 이진 프로그램으로 추상화 한 후에, 이진 프로그램에 대해서 CTL 모델 체킹을 수행하는 방법을 제안하였다. 그 결과 SLAM 보다도 더 많은 속성을 검사할 수 있다.

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A Study on Feasibility for Realization of Timed CARDMI in Realtime Java Virtual Machine (Timed CARDMI의 Real-time Java Virtual Machine에서의 실현 가능성에 관한 연구)

  • On, Jin-Ho;U, Su-Jeong;Lee, Moon-Kun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06b
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    • pp.10-15
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    • 2010
  • Timed CARDMI는 실시간 속성을 만족해야 하는 분산/ 이동/ 실시간 시스템 In The Large 관점의 행위 및 시간속성을 분석하기 위해 정의된 정형기법이다. Timed CARDMI로 정의된 복잡한 시스템의 분석과 검증을 위한 CASE 툴인 SAVE는 RTOS 상에서 CARDMI가 지니는 다양한 행위와 시간속성들에 대한 분석, 명세, 검증, 시뮬레이션을 위한 도구로, 본 논문에서는 RTOS와 Timed CARDMI의 인터페이스 역할을 수행할 Real-time Java의 속성들이 Timed CARDMI의 다양한 시간속성, 행위들에 대한 실행 조건들을 만족하는지에 대한 효용성을 분석한다.

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Matching Agent using Automatic Weight-Control (가중치 자동 조절을 이용한 매칭 에이전트)

  • 김동조;박영택
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.439-445
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    • 2000
  • 다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

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Predicting Protein-Protein Interactions Using Various Amino Acid Properties (다양한 아미노산 속성을 이용한 단백질 상호작용 예측)

  • 최일영;정유진
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.310-312
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    • 2004
  • 이 논문에서는, 단백질의 상호작용을 다양한 아미노산의 속성과 Support Vector Machine(SVM)을 사용하여 예측하였다. SVM을 사용한 단백질 상호작용의 예측 시스템에 단백질 상호작용에 중요한 작용을 하는 아미노산의 속성을 사용하고 있다. 이번 실험은 9가지의 아미노산의 속성의 조합 즉, 511(2$^{9}$ -1)가지의 아미노산 속성을 SVM 학습데이터로 사용하여 예측시스템의 결과를 비교한다. 실험에는 Database of Interacting Proteins(DIP)를 사용하였다. 실험을 위하여 DIP의 H.pylori를 학습용데이터로 사용하고, E.coli를 예측데이터(검증데이터)로 사용하였다. 실험에 따르면 H.pylori의 학습데이터와 E.coli를 예측데이터의 가공에 '소수성'을 사용한 방법보다 '방향성'을 사용한 방법이 더 높은 수치를 나타냈다.

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Preference Analysis for Location Based Constructs on Smartphone Environment (스마트폰 환경에서 위치기반 속성에 대한 선호도 분석)

  • Nam, Soo-tai;Kim, Do-Goan;Jin, Chan-yong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.05a
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    • pp.171-174
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    • 2014
  • Increasingly important user based service on the smart media era, and increasing awareness about the user experience. In this study, by considering these realities, what impact location based constructs on smartphone environment, continuous intention to use you want to identification. Thus, this study conducted of preference the influencing factors for location based constructs. First steps, based constructs known empirical studies were categorized information, entertainment, safe&emergency, navigation&tracking and advertising& commerce. Second Steps, the categorized factors were analyzed preference relationship between constructs using AHP(analytic hierarchy process) technique. Questionnaire survey was conducted to those who employees S Telecom in Busan city and Gyeongnam province during 2000. 4. 15 and 2014. 4. 30. The result of the analysis might be summarized that the navigation(0.133) has the highest preference ran in the constructs. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed.

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Hybrid Neural Network Clustering Using SOM and BP for DataMing (데이터 마이닝을 위한 신경망 클러스터링 기법에 관한 연구)

  • 김만선;이상용
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.160-162
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    • 2001
  • 최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 대용량의 데이터에 적용할 수 있고 데이터에서 알려지지 않은 패턴을 발견할 뿐만 아니라, 사용자가 얻고자 하는 출력을 생성할 수 있는 혼합형 신경망 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 몇 가지 벤치마크데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.

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A Clustering Method using GHSOM for Processing Large Data (GHSOM을 이용한 대용량 데이터 처리의 군집화 방법)

  • Kim, Man-Sun;Lee, Sang-Yong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.393-396
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    • 2002
  • 최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GHSOM을 이용한 계층적 신경망 군집화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비리 군집의 개수를 정해줄 필요가 없고, 다양한 레벨의 군집들을 얻을 수 있는 계층적 군집화를 이루어낸다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경망 GHSOM의 구조와 특성에 대해 간략히 살펴보고 시스템 처리과정에 대해 설명한다.

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Access Control using Attribute Certificates in Distributed System (분산시스템에서의 속성인증서를 이용한 접근통제방안)

  • Kim, Ji-Hong;Park, Chong-Hwa;Hwang, Tae-Hyun
    • The Journal of Information Technology
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    • v.6 no.1
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    • pp.107-115
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    • 2003
  • With the development of Information Communication Technique, electronic commerce is widely used in internet using public key certificates. And the study for access control in database system is also progressed actively. In this paper, we analyze access control mechanism using attribute certificated and we propose new access mechanism in distributed system using attribute certificates.

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A Study on Learning Performance Improvement by Using Hidden States in Deep Reinforcement Learning (심층강화학습에 은닉 상태 정보 활용을 통한 학습 성능 개선에 대한 고찰)

  • Choi, Yohan;Seok, Yeong-Jun;Kim, Ju-Bong;Han, Youn-Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.528-530
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    • 2022
  • 심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.

Effects of Information Retrieval and Coffee Shop's Attributes on the Means of Repositioning (정보검색과 커피전문점 선택속성이 재방문 의도에 미치는 영향)

  • Baek, Young Ju;Lee, Min Jung
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.20 no.9
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    • pp.549-557
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    • 2020
  • Recently, the number of coffee shops has continued to increase, and information searches have been increasing for consumers who want to visit coffee shops. We wanted to find out the impact on the intention of revisiting a coffee shop by adding information search factors to the existing coffee shop's selection properties and search for the actual selection properties, and summarize the results as follows. The analysis of this study was conducted in two ways, before and after visiting a coffee shop through information search. First, the four factors and optional attributes that are important in information retrieval were the reliability of information (the number of reviews and views by coffee shops, recent postings), physical environment (the proximity of stores, the atmosphere, size, presence of side menus), visuality of information (physical environment, background, design, easy composition), merchantability (the taste of coffee, convenience of parking). In addition, the selection properties for satisfaction after visiting coffee shops through information search were derived from five general characteristics of coffee shops, menu, information consistency, taste of coffee, and convenience of parking, and among them, the consistency of information, taste of coffee, and general characteristics of coffee were found to affect the intention of revisiting again.