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명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘
강대기,차경환,Kang, Dae-Ki,Cha, Kyung-Hwan 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.12
본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성 할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다. In this paper, we consider the problem of exploiting a taxonomy of propositionalized attributes in order to generate compact and robust classifiers. We introduce Propositionalized Attribute Taxonomy guided Naive Bayes Learner (PAT-NBL), an inductive learning algorithm that exploits a taxonomy of propositionalized attributes as prior knowledge to generate compact and accurate classifiers. PAT-NBL uses top-down and bottom-up search to find a locally optimal cut that corresponds to the instance space from propositionalized attribute taxonomy and data. Our experimental results on University of California-Irvine (UCI) repository data set, show that the proposed algorithm can generate a classifier that is sometimes comparably compact and accurate to those produced by standard Naive Bayes learners.
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N-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘과 일반화된 k-절단 서픽스트리를 이용한 확장가능하고 정확한 침입 탐지 기법
강대기,황기현,Kang, Dae-Ki,Hwang, Gi-Hyun 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.4
기계 학습을 응용한 많은 침입 탐지 시스템들에서 n-그램 접근 방법이 사용되고 있다. 그러나, n-그램 접근방법은 확장이 어렵고, 주어진 시퀀스에서 획득한 n-그램들이 서로 겹치는 문제들을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해, 일반화된 k-절단 서픽스트리 (generalized k-truncated suffix tree; k-TST) 기반의 n-그램 증강 나이브 베이스 (n-gram augmented naive Bayes) 알고리즘을 침입 시퀀스의 분류에 적용하여 보았다. 제 안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 n-그램 특징들을 사용하는 일반 나이브 베이스 (naive Bayes) 알고리즘과 서포트 벡터 머신(support vector machines) 알고리즘과 본 연구에서 제안한 n-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘을 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터와 비교하였다. 공개된 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터인 뉴 멕시코 대학(University of New Mexico)의 벤치마크 데이터에 적용해 본 결과에 따르면, n-그램 증강 방법이, n-그램이 나이브 베이스에 직접 적용되는 경우(예: n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스), 생기는 독립성 가정에 대한 위배의 문제도 해결하면서, 동시에 더 정확한 침입 탐지기를 생성해냄을 알 수 있었다. In many intrusion detection applications, n-gram approach has been widely applied. However, n-gram approach has shown a few problems including unscalability and double counting of features. To address those problems, we applied n-gram augmented Naive Bayes with k-truncated suffix tree (k-TST) storage mechanism directly to classify intrusive sequences and compared performance with those of Naive Bayes and Support Vector Machines (SVM) with n-gram features by the experiments on host-based intrusion detection benchmark data sets. Experimental results on the University of New Mexico (UNM) benchmark data sets show that the n-gram augmented method, which solves the problem of independence violation that happens when n-gram features are directly applied to Naive Bayes (i.e. Naive Bayes with n-gram features), yields intrusion detectors with higher accuracy than those from Naive Bayes with n-gram features and shows comparable accuracy to those from SVM with n-gram features. For the scalable and efficient counting of n-gram features, we use k-truncated suffix tree mechanism for storing n-gram features. With the k-truncated suffix tree storage mechanism, we tested the performance of the classifiers up to 20-gram, which illustrates the scalability and accuracy of n-gram augmented Naive Bayes with k-truncated suffix tree storage mechanism.
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스마트 디바이스에서 증강 현실 기반 3차원 게임 설계를 위한 고려 사항 분석
강대기,차경환 한국정보기술융합학회 2011 정보기술융합연구 Vol.3 No.2
본 연구에서는 스마트 디바이스 상에서 증강 현실을 지원하는 게임의 설계에 대해 고려한다. 본 연구에서 고찰한 설계의 고려 사항을 보면, 우선 스마트 디바이스의 한정된 컴퓨팅 및 메모리 자원을 고려하여 3차원 객체를 로드하는 방안에 대해 분석하였다. 또한, 스마트 디바이스 기반의 3차원 게임 엔진이 게임 제작에서 얼마나 효과적인지를 여러 개의 스마트 디바이스 기반의 게임 엔진들의 정성적 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 분석 과정에서의 효율적인 검증과 독자의 용이한 이해를 위해 3차원 기반의 증강현실 슈팅 게임을 개발하여 제시하였다.
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강대덕(姜大德) 중앙대학교 중앙사학연구소 2005 중앙사론 Vol.21 No.-
韓末の橫城地域における抗日義兵鬪爭は韓國近代史および韓國近代社會の變動と韓國獨立運動史において大した歷史的意義を持たれる劃期的な抗日民族運動であった。 橫城義兵は抗日義兵鬪爭において1895年陰曆12月(陽曆1896年1月)蜂起になった前期義兵活動であり、性格は日本帝國からの侵略の一環として甲午變亂、甲午改革、甲午․乙未變服令、乙未事變、斷髮令などが直接的な契機になって亡國の危機から國權を回復するために全國民が力を集めなければならなかった時期に行われた國權回復の救國運動であった。 日本の韓國侵略行爲を頑强に抵抗してきた光武皇帝が日本の强要で强制退位される切迫した歷史的狀況に置かれていた時期に橫城地域における抗日義兵鬪爭活動で國家意識と民族意識が高まっていき、愛國愛族の救國的愛國思想が成長して抗日義兵抗爭と抗日獨立鬪爭に發展していくようになった。 韓末の橫城地域の義兵を含んだ江原義兵と全國の義兵は始めから國家の防衛力で成長して行ける求心點を喪失したまま国内外に對處していく處地に置いてあった。前․後期義兵は身分と思想面での傳統社會の階級的な葛藤のみならず封建社會で見出される反封建的な一部の農民との理念的な摩擦などを克服して抗日鬪爭を自民族中心の民族主義的な自主․自存意識の性格を明確に示している。特に後期義兵の様子は儒生と農民、地方砲手だけでなく社會の各界各層で參與したことが見出せられてくる。即ち、義兵討伐の先頭に立った官軍も軍隊が解散された後は義兵に合流したし、官衙の官奴も義兵將になって參與することによって義兵構成面での劃期的な變化をもたらすようになった。 一方では思想面においても衛正斥邪論を基盤としていた華西學派の在野知識の儒林階層だけでなく開化派の新知識の進步階層も義兵抗爭に加擔して大衆的な性格を示した。平民出身と官僚出身の義兵將が多數參與することによって抗日鬪爭意識と反封建運動の性格も鮮明に浮刻されていた。特に後期義兵においては新たな遊擊戰術で抗日鬪爭を先導し、西洋式の銃砲類は改良された火繩銃の擴充で戰鬪面においても変わった樣相を表すようになった。 結論的に橫城地域の抗日義兵鬪爭中の後期義兵鬪爭活動は江原道義兵の一つの地域性を象徵するほど根気づよく支えていきながら抗日義兵活動を展開した。したがって、一介の江原道義兵は韓末義兵の震源地であり雄據地であった橫城地域を包括した春川․原州地域を主軸にして抗日鬪爭を展開していた。それで橫城地域の抗日義兵鬪爭は韓末義兵が持っていた理念と成果、そして歷史的な意義としてその核心的な歸結を探すことができる。
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