The DNA and protein data of diverse species have been daily discovered and deposited in the public archives according to each established format. Database systems in the public archives provide not only an easy-to-use, flexible interface to the public, but also in silico analysis tools of unidentified sequence data. Of such in silico analysis tools, multiple sequence alignment [1] methods relying on pairwise alignment and Smith-Waterman algorithm [2] enable us to identify unknown DNA, protein sequences or phylogenetic relation among several species. However, in the existing multiple alignment method as the number of sequences increases, the runtime increases exponentially. In order to remedy this problem, we adopted a parallel processing suffix tree algorithm that is able to search for common subsequences at one time without pairwise alignment. Also, the cross-matching subsequences triggering inexact-matching among the searched common subsequences might be produced. So, the cross-matching masking process was suggested in this paper. To identify the function of the clusters generated by suffix tree clustering, BLAST was combined with a clustering tool. Our clustering and annotating tool is summarized as the following steps: (1) construction of suffix tree; (2) masking of cross-matching pairs; (3) clustering of gene sequences and (4) annotating gene clusters by BLAST search. The system was successfully evaluated with 22 gene sequences in the pyrubate pathway of bacteria, clustering 7 clusters and finding out representative common subsequences of each cluster
현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.
보통의 인공지능 시스템은 특정 작업을 수행하기 위해 설계되며, 해당 작업만을 수행하는 능력을 가진다. 그에 반해 인공 일반지능이란 설계 당시 목표로 한 작업만이 아니라 새로 접하는 다양한 문제에도 대응할 수 있는 인공지능을 의미한다. 최근 게임 인공지능 분야의 일반지능 문제인 General Video Game Playing에 대한 관심이 높아지고 있다. 비디오 게임으로 범위가 제한되었지만, 다양한 형태의 비디오 게임을 플레이 할 수 있는 단일 인공지능을 설계하는 것은 상당히 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 Monte-Carlo Tree Search를 이용하는 기존 비디오 게임을 위한 인공 일반지능을 개선하는 방법에 대해 기술한다. 여기서는 UCB1 알고리즘을 문제에 적합하도록 개선한 GreedyUCB1과 게임 분석을 통해 얻은 지식을 활용한 Rollout 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 개발된 인공지능은 국제 학술대회인 IEEE Computational Intelligence in Games의 2014년 인공지능 경진 대회에 출전하여 4위의 성적을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.825-836
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2003
Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models by applying multi-layered perceptrons, MDA, and decision tree. Further, the results from the existing single models were compared with the results from the integrated model that was developed using genetic algorithm. This study contributes not only to verifying the existing individual models and but also to overcoming the limitations of the existing approaches. We have depended upon the approaches that compare individual models and search for the best-fit model. However, this study presents a methodology to build an integrated data mining model using genetic algorithm.
In this paper, the tree coding using the (M, L) multi-path search algorithm has teen investigated. A hybrid adaptation scheme which employs a block adaptation as well as a sequential dadptation is described for application in quantization and compression of speech signals. Simulation results with the gybrid adaptation scheme indicate that a relatively good speech quality can be obtained at rate about 8Kbps. All necessary parameters such as MlL and filter-order were found from simulation and these parameters turned out to be a good compromise between the complexity and overall performance.
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.803-816
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2004
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
This paper describes new land use estimation method for long term load forecast using $R\startree$ algorithm. Where $R\startree$ algorithms is a proposed method for efficient spatial search. An estimation result showed that execute time of the proposed method is prior to execute time of conventional method.
Recent advances in the internet infrastructure have resulted in a large number of huge Web sites and portals worldwide. These Web sites are being visited by various types of users in many different ways. Among all the web page access sequences from different users, some of them occur so frequently that may need an attention from those who are interested. We call them frequent access patterns and access sequences that can be frequent the candidate patterns. Since these candidate patterns play an important role in the incremental Web mining, it is important to efficiently generate, add, delete, and search for them. This thesis presents a novel tree structure that can efficiently store the candidate patterns and a related set of algorithms for generating the tree structure adding new patterns, deleting unnecessary patterns, and searching for the needed ones. The proposed tree structure has a kind of the 3 dimensional link structure and its nodes are layered.
이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S(k)min=2k-1+4+S(k-1)min+2S(k-2)min 이론을 증명하였으며, S(5)min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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