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- 저자 : 안찬민 ( Chan-min Ahn ) (검색결과 16 건)
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공간 데이터 분석을 위한 공간 연관 규칙 탐사 시스템의 설계 및 구현
안찬민(Chan-Min Ahn),이윤석(Yun-Seok Lee),이주홍(Ju-Hong Lee),박상호(Sang-Ho Park) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.1
최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견 할 수 있다. Recently, the study about the technology which effectively manage spatial information is actively conducted. For the effective knowledge inquiry, various extended data mining methods are applied in spatial data mining. However, former spatial association rule system appears the problem that does not reflect various non-spatial property along the inquiries because it searches the rule from the calculation among predicates. To resolve the problem, present study suggests the system that extends the inquiries using in spatial database, searches the association rule among non-spatial object property after setting the data based on space information. Especially, the model which is applicable to geographical information system is embodied. Embodied system with this method enables to search more useful spatial association rule in real life since it shows high migration property with extended spatial database and considers spatial property and various non-spatial property.
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퍼지 신경망을 이용한 공간 분류 시스템의 설계 및 구현
안찬민(Chan-Min Ahn),박상호(Sang-Ho Park),박태수(Tae-Su Park),이주홍(Ju-Hong Lee) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1B
기존 공간 분류 시스템은 애매모호한 데이터나 불완전한 데이터, 결손 데이터의 처리에는 취약하다는 단점을 가지고 있다. 수치 형태의 애매모호성을 효과적으로 처리하기 위해 신경망을 이용할 수 있다. 그러나, 신경망을 이용한 공간 데이터 분류 방법은 불완전한 데이터나 결손 데이터들을 무시하지 않고 처리할 수 있으나, 다양한 수치형태를 가지는 공간 데이터들로 인해 네트워크 구조의 복잡도가 증가하고 학습성능이 저하된다는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 퍼지 신경망을 적용한 새로운 공간 분류시스템을 제안하고 구현하였다. 실험 결과 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
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GMS 에서의 공간 연관 규칙 탐사 시스템의 설계 및 구현
안찬민 ( Chan Min Ahn ),이주홍 ( Ju Hong Lee ),전석주 ( Seok Ju Chun ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1
본 논문에서는 지리정보 시스템인 GMS 를 기반으로 한 공간 연관 규칙의 구현과 설계 방법을 제안한다. GMS 에는 비공간 데이터와 공간 데이터가 테이블로 구분되어 저장되어 있다. 이를 이용하여 비공간 데이터 집합에서 관련된 데이터 집합을 추출한 후 그에 해당되는 공간 데이터를 이용하여 공간 연관 정보를 찾아내서 연관 규칙을 발견하는 방법에 대입하여 공간 연관 규칙을 발견한다.
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안찬민 ( Chan-min Ahn ),최범기 ( Bumghi Choi ),이주홍 ( Ju-hong Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
질의 응답 시스템은 사용자가 입력한 질의에 대한 답변 문장들을 보여주는 시스템이다. 대부분의 기존의 연구는 사용자의 질의문에 대해서 가장 적합한 문장들을 찾는 방법을 제안하고 있다. 그러나 질의문에 사용되는 단어들은 근본적으로 애매모호성을 포함하고 있기 때문에, 시스템이 사용자의 정확한 질의 의도를 파악하여 가장 적합한 문장들을 찾는 것은 불가능하다. 이러한 근본적인 문제를 개선하기 위해서 여러가지 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 시스템에서 답변이 준비된 빈발 질의(FAQ)들 중에서 사용자의 질의를 함의하는 것들을 추천하여 사용자가 자신의 질의 의도에 따라 정확한 답변을 효과적으로 찾도록 도와주는 방법을 제안한다.
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질의 응답 시스템에서 지식 설명의 의미적 포함 관계를 고려한 의미적 퍼지 함의 연산자
안찬민(Chan-Min Ahn),이주홍(Ju-Hong Lee),최범기(Bumghi Choi),박선(Sun Park) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.3
질의 응답 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 사용자의 응답을 저장하고 보여 주는 시스템이다. 사용자의 질의를 만족시키는 응답을 정확히 검색하고자 노력하는 많은 연구들이 있었지만 이에는 근본적인 한계가 있었다. 따라서 질의 응답 시스템에서는 보조적인 방법으로 사용자의 질의를 만족시킬 가능성이 높은 다른 질의를 추천하는 방법이 사용되고 있다. 이전 연구애서 내용적으로 포함하는 정도가 큰 질의들을 하위 질의로서 추천하는 내용 기반 추천 방법으로서 퍼지 관계 곱 연산자(fuzzy relational product operator)를 사용하는 방법이 제안되었고, 기본적인 함의 연산자로서 Kleene-Dienes 연산자가 사용되었다. 하지만 Kleene-Dienes 연산자는 설명의 의미적 포함관계를 고려한 방법이 아니기 때문에 질의응답의 의미적 포함 정도를 계산하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 질의에 대한 설명의 의미적 포함관계를 고려한 새로운 함의 연산자를 제안한다. 새로운 연산자는 어떤 질의 및 응답 들이 다른 질의와 그 응답들에 의미적으로 포함되는 정도를 계산하도록 설계되었다. 실험을 통하여 새로운 함의 연산자를 적용한 퍼지 관계곱 연산자를 사용하면 사용자가 원하는 지식을 추천할 가능성이 높아짐을 보였다. The question answering system shows the answers that are input by other users for user's question. In spite of many researches to try to enhance the satisfaction level of answers for user question, there is a essential limitation. So, the question answering system provides users with the method of recommendation of another questions that can satisfy user's intention with high probability as an auxiliary function. The method using the fuzzy relational product operator was proposed for recommending the questions that can includes largely the contents of the user's question. The fuzzy relational product operator is composed of the Kleene-Dienes operator to measure the implication degree by contents between two questions. However, Kleene-Dienes operator is not fit to be the right operator for finding a question answers pair that semantically includes a user question, because it was not designed for the purpose of finding the degree of semantic inclusion between two documents. We present a novel fuzzy implication operator that is designed for the purpose of finding question answer pairs by considering implication relation. The new operator calculates a degree that the question semantically implies the other question. We show the experimental results that the probability that users are satisfied with the searched results is increased when the proposed operator is used for recommending of question answering system.
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문서요약 및 동적 분류체계를 사용한 E-mail 분류의 재구성
안찬민 ( Chan-min Ahn ),박선 ( Sun Park ),김태순 ( Tae-soon Kim ),최범기 ( Bum-ghi Choi ),이주홍 ( Ju-hong Lee ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1
현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM 등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원 분류가 주로 연구되어지고 있고, 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있다. 그러나 클러스터링에 의한 방법은 단순히 유사도에 의해 메일을 묶는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 자동 문서요약 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 다원분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 분류하며 분류한 결과를 검색할 때 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 재분류하여 분류 빛 검색의 정확성을 높였다.
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자동 카테고리 생성과 동적 분류 체계를 사용한 이메일 분류
박선(Sun Park),안찬민(Chan Min Ahn),박상호(Sang Ho Park),이주홍(Ju-Hong Lee),최범기(Bum-Ghi Choi) 한국지능정보시스템학회 2004 지능정보연구 Vol.10 No.2
Since the amount of E-mail messages has increased, we need a new technique for efficient e-mail classification. E-mail classifications are grouped into two classes: binary classification, multi-classification. The current binary classification methods are mostly spam mail classification methods which are based on rule driven, bayesian, SVM, etc. The current multi-classification methods are based on clustering which groups e-mails by similarity. In this paper, we propose a novel method for e-mail classification. It combines the automatic category generation method based on the vector model and the dynamic category hierarchy<br/> construction method. This method can multi-classify e-mail automatically and manage a large amount of e-mail efficiently. In addition, this method increases the search accuracy by dynamic reclassification of e-mails.<br/>
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XML 문서의 효과적인 색인방법을 위한 Order-Array 의 사용
김영 ( Young Kim ),안찬민 ( Chan-min Ahn ),박상호 ( Sang-ho Park ),박선 ( Sun Park ),이주홍 ( Ju-hong Lee ),전석주 ( Suk-ju Chun ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.2
최근 XML 은 전자상거래에서 의학, 국방, 법률 등의 전문분야에 이르기까지 많은 분야에서 활용되고 있으며, 데이터의 양 또한 방대해지고 있다. 따라서 대량의 XML 문서들을 효과적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 많은 인덱싱 기법들이 연구되고 있다. 최근의 인덱싱 기법들 중Numbering Scheme 을 기반으로 한 인덱싱 기법들은 대부분의 검색에 우수한 성능을 보이나 하위노드의 수가 늘어나면 검색 오버헤드가 커질 수 있으며, 대량의 XML 문서의 추가 삽입 및 구조가 다른 XML 문서의 삽입시에 인덱스와 데이터 값의 재조정에 따른 많은 비용이 발생하게 된다. 이에 우리는 Numbering Scheme 을 기반으로 하지만, 각 노드별로 노드범위(Node-Range)와 Order-Array 를 추가하여 검색성능을 향상시키고 대량의 XML 문서의 삽입 및 구조가 다른 XML 문서의 삽입시에 발생되는 문제를 해결하고자 한다.
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이윤석 ( Yun Seok Lee ),안찬민 ( Chan Min Ahn ),박상호 ( Sang Ho Park ),이주홍 ( Ju Hong Lee ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
공간 연관 규칙은 공간적 특성을 바탕으로 발견되는 연관 정도를 나타낸다. 그러나 일반적인 공간 데이터베이스에서는 공간 연관 규칙을 발견하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하여 공간 연관 규칙을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 위상 정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관규칙을 발견한다.
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GMS의 공간 연관 규칙을 위한 확장된 질의의 설계 및 구현
이윤석(Yun Seok Lee),안찬민(Chan Min Ahn),박상호(Sang Ho Park),이주홍(Ju Hong Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
공간 연관 규칙은 공간적 특성을 포함하며 빈발하게 발견되는 연관 객체들의 집합이다. 그러나 객체의 위상과 그 객체의 비공간 속성을 갖는 일반적인 공간 데이터베이스에서는 공간 연관 규칙을 발견할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 공간 데이터베이스 시스템의 질의 언어를 확장하고 이를 이용하여 공간 연관 규칙을 발견할 수 있는 시스템을 구현하였다.
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