• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제19권4호
• /
• pp.1141-1151
• /
• 2008

Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. One of the well-studied problems in data mining is the exploration of association rules. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper propose a conditional pure confidence to evaluate association rules and then describe some properties for a proposed measure. The comparative studies with confidence and pure confidence are shown by numerical example. The results show that the conditional pure confidence is better than confidence or pure confidence.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권4호
• /
• pp.709-717
• /
• 2010

연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 조건부 확률 증분비를 이용한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 특히 항목 집합간의 고유한 연관성 정도를 제대로 반영하기 위해 조건부 확률 증분비를 이용하여 연관성 순위 결정 함수를 제안하여 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있도록 한다. 모의실험을 해본 결과, 본 논문에서 제안한 함수는 기존의 함수와는 달리 특정 연관 기준값의 영향을 받지 않으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가진다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 확률 증분비를 이용한 연관순위결정 함수는 대체적으로 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제23권1호
• /
• pp.121-129
• /
• 2012

연관성규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 현재 연관성규칙의 효율성을 개선하기 위하여 많은 연구자들에 의하여 제약 기반 연관성규칙의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 연관성규칙 생성 시, 종종 많은 규칙들을 발견할 수 있다. 이들 규칙 중에서 변수들 간에 우연히 관련성이 높게 나타나는 경우가 존재할 수 있고 주변 조건부 변수 (매개변수, 외적변수)에 의하여 직접적인 관련성이 없는 규칙을 발견할 수도 있으며, 그 규칙은 간접적 해석만 가능하므로 의미가 없는 것으로 판단 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 연관성 규칙에서 주변 조건부 변수를 고려한 연관성 규칙 생성에 관하여 연구하고자 하며, 이를 실례를 통하여 고찰하였다. 본 연구의 결과를 적용함으로써 연관성 규칙에서 의미 없는 규칙을 찾을 수 있으며, 변수들 간의 관련성을 보다 정확하고 명확하게 이해할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.76-81
• /
• 2010

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.

• 경영과학
• /
• 제18권1호
• /
• pp.147-153
• /
• 2001

In this paper, we Propose the Job-Pair Comparison (JPC) rule to minimize total tardiness in a single machine. For this purpose we derive conditional expression to choose the desirable job sequence. We also prove the transitivity of JPC rule, to prevent cycle and to decrease the complexity of comparison.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제24권2호
• /
• pp.453-470
• /
• 1995

We describe a constrained optimal classification rule for the case when the prior probability of an observation belonging to one of the two populations is unknown. This is done by suggesting a balanced design for the classification experiment and constructing the optimal rule under the balanced design condition. The rule si characterized by a constrained minimization of total risk of misclassification; the constraint of the rule is constructed by the process of equation between Kullback-Leibler's directed divergence measures obtained from the two population conditional densities. The efficacy of the suggested rule is examined through two-group normal classification. This indicates that, in case little is known about the relative population sizes, dramatic gains in accuracy of classification result can be achieved.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.209-215
• /
• 2005

본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.

• 논리연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.337-358
• /
• 2015

반 멕기는 "A Counterexample to Modus Ponens"에서 긍정논법에 대한 "반례"를 제시했다. 이 반례에 대한 많은 논의들은 주로 조건문을 확률적 해석을 통해 이해하는 방식으로 이루어져 왔다. 이 논문은 (1) 긍정논법은 연역적으로 타당한 추론의 규칙이라는 것과 (2) 반례처럼 보이는 멕기의 사례들은 조건부 확률 개념 없이도 설명될 수 있고 또한 그렇게 설명되어져야 한다는 것을 보이고자 한다. 멕기의 사례들이 반례처럼 보이는 이유는 조건문의 애매성으로부터 비롯된다. 멕기의 사례들에 포함된 조건문들은 애매하게 사용되고 있다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제4권2호
• /
• pp.69-92
• /
• 2000

It is well-known that default rules require a nonmonotonic logic. Veltman proposed one dynamic theory which interprets default rules in such a way that correct inferences can be made at each information state. But his theory has some problems. First, this theory excludes the possibility that a default rule can be true of false. Second, his representation of an information state makes it difficult to interpret a default rule embedded in another sentence. Third, the notion of a frame which is introduced in the interpretation of a default rule and the adjustment of inferential expectation has a more complex structure than is necessary, In this paper, I propose a truth-conditional theory of default rules in which the meaning of a default rule is defined as a truth-condition in a possible world and which assumes a simpler structure of a frame. This makes it possible to interpret a default rule embedded in a sentence. A dynamic theory for default rules is also proposed for correct inferences based on default rules.

• 품질경영학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.126-139
• /
• 1995

We describe a formal approach to the construction of optimal classification rule for the two-group normal classification with equal population mean problem. Based on the utility function of Bernardo, we suggest a balanced design for the classification and construct the optimal rule under the balanced design condition. The rule is characterized by a constrained minimization of total risk of misclassification, the constraint of which is constructed by the process of equation between expected utilities of the two group conditional densities. The efficacy of the suggested rule is examined through numerical studies. This indicates that, in case little is known about the relative population sizes, dramatic gains in accuracy of classification result can be achieved.