• 한국통신학회논문지
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• 제31권8B호
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• pp.736-744
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• 2006

핸드헬드 디바이스의 경우, 반복 작업에 대한 CPU 연산 최소화가 성능에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 주식 데이터, 네트워크 트래픽, 센서 데이터 등의 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 효율적으로 찾아내는 핸드헬드 디바이스용 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여, 우선 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 찾아내는 문제를 스트림 시퀀스 매칭(stream sequence matching)으로 정형적으로 정의한다. 다음으로, 기존의 서브시퀀스 매칭에서 사용했던 윈도우 구성법을 적용하여, 스트림 시퀀스 매칭을 효율적으로 처리하는 윈도우 기반 접근법을 제안한다. 그리고 이러한 윈도우 기반 접근법을 가능하게 하는 윈도우 MBR(window MBR) 개념을 제시하고, 이 개념을 사용하면 스트림 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 증명한다. 또한, 윈도우 기반 접근법에 기반한 두 가지 스트림 시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 분석과 실험을 통해 제안한 알고리즘이 단순 접근법에 비해 CPU 연산을 크게 줄이고 성능을 향상시킴을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 방법은 CPU 연산 능력이 부족한 핸드헬드 디바이스의 내장형 알고리즘으로 매우 적합하다고 사료된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.614-618
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• 2016

인터넷 상 데이터와 스마트 디바이스가 증가함에 따라 순차적으로 유입되는 스트림 형식의 데이터가 늘어나고 있다. 잠재적인 빅데이터인 스트림 데이터를 다루기 위해서는 온라인 학습이 가능해야 한다. 이에 본 고에서는 스트림 데이터 학습을 위한 새로운 모델인 예측적 컨볼루션 신경망과 온라인 학습방법을 제안한다. 이 모델은 탐지와 풀링을 반복하는 컨볼루션 연산을 통해 탐지 패턴을 계층화하여 상위 계층이 될수록 긴 길이의 패턴의 정보를 다루도록 한다. 본 모델의 기초적 검증을 위해 스마트폰으로 2달간 수집한 GPS 데이터를 이산화하여 관측데이터로 삼았다. 이를 제안모델을 통해 학습하여 계층을 따라 추상화된 정보로부터 복원한 데이터와 관측데이터를 비교하여, 긴 시간의 패턴을 다루면서도 관측 수준의 데이터를 복원하는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.55-75
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• 2010

일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.181-186
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• 2012

최근 시간적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터 (time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequence data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 논문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이 산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.

• ETRI Journal
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• 제31권4호
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• pp.463-465
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• 2009

In this letter, we present an event stream processing system that can evaluate a pattern query for a data sequence with predicates. We propose a pattern query language and develop a pattern query processing system. In our system, we propose novel techniques for run-time aggregation and negation processing and apply our system to stream data generated from vehicles to monitor unusual driving patterns.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.257-266
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• 2002

3GPP2 방식의 무선 데이터 통신에서는 Macro Mobility 지원을 위하여 Mobile IP가 이용되며 PDSN은 Foreign Agent의 기능을 수행한다. 이때 하나의 PDSN에서 다른 PDSN으로 Mobile Station이 이동할 경우 지원되는 이동성을 Macro Mobility라 한다. 본 논문은 Macro Mobility에서 발생할 수 있는 패킷의 손실 및 순서변경에 대한 가능성을 살펴보고, 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 패킷의 Down Stream과 Up Stream의 각 경우에 대하여 Handoff Sequence Control을 적용한 PDSN간의 seamless 핸드오프 알고리즘을 제시한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권1호
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• pp.79-90
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• 2010

A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Data mining over data streams should support the flexible trade-off between processing time and mining accuracy. In many application areas, mining frequent itemsets has been suggested to find important frequent itemsets by considering the weight of itemsets. In this paper, we present an efficient algorithm WSFI (Weighted Support Frequent Itemsets)-Mine with normalized weight over data streams. Moreover, we propose a novel tree structure, called the Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), that stores compressed crucial information about frequent itemsets. Empirical results show that our algorithm outperforms comparative algorithms under the windowed streaming model.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.347-356
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• 2006

비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.

• ETRI Journal
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• 제28권2호
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• pp.250-252
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• 2006

In this letter, a discrete state, discrete time chaotic pseudo random number generator (CPRNG) is presented for stream ciphering of text, audio, or image data. The CPRNG is treated as a finite state machine, and its state is modulated according to the input bit sequence of the signal to be encrypted. The modulated state sequence obtained can be transmitted as a spread spectrum or encrypted data.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.335-344
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• 2005

근래들어 구성 요소가 빠른 속도로 지속적으로 발생되는 무한 집합으로 정의되는 데이터 스트림에 대한 개방 데이터 마이닝 방법들이 활발히 제안되고 있다. 데이터 스트림에 내재된 정보들은 시간 흐름에 따른 변화의 가능성이 매우 높다. 따라서, 이러한 변화를 빠른 시간에 분석할 수 있다면 해당 데이터 스트림에 대한 분석에서 보다 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개방 데이터 마이닝 환경에서 효율적인 최근 빈발 항목 탐색을 위한 이동 윈도우 기법을 제시한다. 해당 기법에서는 데이터 스트림이 지속적으로 확장되더라도 지연 추가 및 전지 작업을 적용하여 마이닝 수행과정에서의 메모리 사용량이 매우 작게 유지되며, 분석 대상 범위의 데이터 객체들을 반복적으로 탐색하지 않기 때문에 각 시점에서 마이닝 결과를 짧은 시간에 구할 수 있다. 더불어, 해당 방법은 데이터 스트림의 최근 정보에 집중한 분석을 통해 해당 데이터 집합의 변화를 효율적으로 감지할 수 있다.