트레이닝 데이터 생성과 의사 결정 트리를 이용한 계통수 생성 방법

채덕진,신예호,천태영,고흥선,류근호,황부현,Chae, Deok-Jin,Sin, Ye-Ho,Cheon, Tae-Yeong,Go, Heung-Seon,Ryu, Geun-Ho,Hwang, Bu-Hyeon 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지D Vol.10 No.6

전통적인 동물 계통수(系統樹)는 초기발생 혈질에 기초하여 몸 구조가 단순한 것에서 복잡한 것으로 동물문(animal phylum)들을 배열하는 것이다. 현재 활발하게 연구 진행되는 분자수준에서의 분자계통 분류학(Molecular Systematics) 연구들이 이런 경향을 재평가하고 새로운 계통과 진화의 의미를 제시하고 있다. 본 논문에서는 한 염기서열로부터 획득할 수 있는 특성 값들을 추출하여 트레이닝 데이터를 생성하고, 생성된 데이터를 기반으로 데이터마이닝 기법중의 하나인 분류기법(classification) 을 사용하여 계통수를 생성하였다. 실험용 데이터는 미토콘드리아 염기서열을 사용하였으며 생물학분야에서 사용하는 분석 프로그램인 MEGA 프로그램을 사용하여 이를 증명하였다. 비록 마이닝을 수행한 결과는 생물학적 실험을 거쳐 정확성을 검증 받아야 하지만 인터넷상에 떠다니는 무수한 유전체들에 대한 유효한 분류기준을 제시할 수 있고 계통수 제작을 위한 실험에 소요되는 많은 시간과 노력들을 줄일 수 있다. The traditional animal phylogenetic tree is to align the body structure of the animal phylums from simple to complex based on the initial development character. Currently, molecular systematics research based on the molecular, it is on the fly, is again estimating prior trend and show the new genealogy and interest of the evolution. In this paper, we generate the training set which is obtained from a DNA sequence ans apply to the classification. We made use of the mitochondrial DNA for the experiment, and then proved the accuracy using the MEGA program which is anaysis program, it is used in the biology field. Although the result of the mining has to proved through biological experiment, it can provede the methodology for the efficient classify and can reduce the time and effort to the experiment.

빈발패턴을 이용한 스키마 매핑

채덕진,반경진,김응곤,Chai, Duck Jin,Ban, Kyeong-Jin,Kim, Eung-Kon 한국전자통신학회 2010 한국전자통신학회 논문지 Vol.5 No.1

현재, 두 스키마 속성 사이의 효율적인 스키마 매핑 방법을 통해 메타데이터간의 상호운용성을 확보하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 스키마 매핑 연구의 대부분은 몇몇 유사도 값들을 단순히 계산하여 매핑을 선택하기 때문에 정확률이 비교적 낮아 문서변환이나 시스템 통합을 위한 스키마 매핑에 적합하지 않다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 빈발패턴탐사 방법을 이용하여 대화식으로 스키마 매핑을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 메타데이터 표준을 이루는 각 스키마 요소에 정의된 의미 부분을 이용하기 때문에 그 스키마 요소가 어떤 정보를 나타내는지를 알 수 있기 때문에 대화식으로 더 정교한 매핑 처리가 가능하게 된다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 메타데이터 표준들을 이용하여 정확도에 대한 성능평가를 수행한다. Currently lots of studies to solve meta-data interoperability in between schema attributes are conducted. But the accuracy in previous schema mapping studies is low since the studies just use the similarity in between attributes. So the studies are not suitable for the schema mapping such as document conversion, system integration, etc. In this paper, we propose a method which can conduct the schema mapping interactively using frequent pattern mining. The method can conduct more accurate mapping process because the method use the description element which is an element among each schema element for the metadata standard. A performance study has been conducted to compare the accuracy performance of the method using metadata standards.

효과적인 빈발 항목 생성 알고리즘

채덕진(Duck-Jin Chai),황부현(Bu-Hyun Hwang) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅰ

대용량의 데이터베이스에서 여러 트랜잭션에 동시에 나타나는 항목들의 모임인 빈발 항목집합을 찾아내는 데이터 마이닝 방법을 연관 규칙 탐사라고 한다. 빈발 항목집합을 찾아내는 문제는 항목 집합들의 후보 집합을 생성하고 빈발 항목집합의 조건을 충족시키는 후보 집합을 추출함으로써 해결된다. 그리고 이러한 작업은 각각의 빈발 k-항목집합에 대해 k가 증가함에 따라 반복적으로 수행한다. 그러나 연관 규칙 탐사에 관한 기존의 연구는 주로 데이터베이스를 이루는 항목들의 수가 많거나 트랜잭션의 길이가 긴 경우의 대용량 데이터베이스에서 빈발 항목집합의 발견에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 데이터베이스를 이루는 전체 항목의 수가 적거나 트랜잭션의 크기가 작은 경우 효과적으로 빈발 항목집합을 찾을 수 있는 연관 규칙 탐사 방법을 제안한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 성능 및 타당성을 보인다.

한 번의 데이터베이스 탐색에 의한 빈발항목집합 탐색

채덕진 ( Duck Jin Chai ),김룡 ( Long Jin ),이용미 ( Yong Mi Lee ),황부현 ( Bu Hyun Hwang ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지D Vol.15 No.1

본 논문에서는 한 번의 데이터베이스 스캔으로 빈발항목집합들을 생성할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 빈발 항목과 그 빈발항목을 포함하고 있는 트랜잭션과의 관계를 나타내는 이분할 그래프(bipartite graph)를 생성한다. 그리고 생성된 이분할 그래프를 이용하여 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 추출할 수 있다. 이분할 그래프는 빈발항목들을 추출하기위해 대용량의 트랜잭션 데이터베이스를 스캔할 때 생성된다. 이분할 그래프는 빈발항목들과 그들이 속한 트랜잭션들 간의 관계를 엣지(edge)로 연결한 그래프이다. 즉, 본 논문에서의 이분할 그래프는 대용량의 데이터베이스에서 쉽게 발견할 수 없는 빈발항목과 트랜잭션의 관계를 검색하기 쉽게 색인(index)화한 그래프이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 한 번의 데이터베이스 스캔만을 수행하고 후보 항목집합들을 생성하지 않기 때문에 기존의 방법들보다 빠른 시간에 빈발 항목집합들을 찾을 수 있다. In this paper, we propose an efficient algorithm using only one-time database scan. The proposed algorithm creates the bipartite graph which indicates relationship of large items and transactions including the large items. And then we can find large itemsets using the bipartite graph. The bipartite graph is generated when database is scanned to find large items. We can't easily find transactions which include large items in the large database. In the bipartite graph, large items and transactions are linked each other. So, we can trace the transactions which include large items through the link information. Therefore the bipartite graph is a indexed database which indicates inclusion relationship of large items and transactions. We can fast find large itemsets because proposed method conducts only one-time database scan and scans indexed the bipartite graph. Also, it don't generate candidate itemsets.

TID 리스트 테이블을 이용한 연관 규칙 탐사

채덕진(Duckjin Chai),황부현(Buhyun Hwang) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.32 No.3

본 논문에서는 데이타베이스를 단 한번 스캔하여 빈발 항목집합들을 생성할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 빈발 항목집합은 어떤 트랜잭션이 접근하는 항목 집합의 부분집합이다. 각 항목에 대하여 그 항목을 접근하는 트랜잭션들에 관한 정보를 가지고 있다면, 동일한 트랜잭션 식별자를 갖는 항목들만을 추출함으로써 빈발 항목집합들을 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 한 번의 데이타베이스 스캔으로 각 항목마다 접근하는 트랜잭션 식별자를 저장할 수 있는 자료 구조를 생성하며, 동시에 해쉬 기법을 이용하여 2-빈발 항목집합들을 생성한다. 3-빈발 항목집합부터는 이 자료 구조와 각 항목에 대한 트랜잭션 식별자를 비교함으로써 간단히 빈발 항목집합들을 찾아낼 수 있다. 제안하는 알고리즘은 한번의 데이타베이스 스캔만으로 빈발 항목집합들을 효율적으로 생성할 수 있다. In this paper, we propose an efficient algorithm which generates frequent itemsets by only one database scanning. A frequent itemset is subset of an itemset which is accessed by a transaction. For each item, if informations about transactions accessing the item are exist, it is possible to generate frequent itemsets only by the extraction of items having an identical transaction ID. Proposed method in this paper generates the data structure which stores transaction ID for each item by only one database scanning and generates 2-frequent itemsets by using the hash technique at the same time. k(k≥3)-frequent itemsets are simply found by comparing previously generated data structure and transaction ID. Proposed algorithm can efficiently generate frequent itemsets by only one database scanning.

매트릭스를 이용한 빈발 항목집합 생성 알고리즘

채덕진(Duckjin Chai),황부현(Buhyun Hwang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ

대용량의 데이터베이스에서 최소지지도를 만족하는 항목들의 집합을 빈발 항목집합이라고 한다. 이전에 연구된 대부분의 빈발 항목집합 생성 알고리즘들은 후보 항목집합들을 생성하고 이들 중에서 조건을 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하는 과정을 수행하였다. 그러나 이러한 알고리즘들은 모든 k(k≥1)-빈발 항목집합들을 생성하기까지 k를 하나씩 증가하면서 반복적으로 수행되기 때문에 많은 컴퓨팅 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 생성할 수 있는 DFG 알고리즘을 제안한다. 각각의 k-빈발 항목집합들에는 데이터베이스의 모든 정보들이 포함되어 있고 하나의 빈발 항목집합은 한 트랜잭션에 존재한다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 2-빈발 항목집합들을 생성한다. 그리고 2-빈발 항목집합들에 존재하는 한 항목과 나머지 항목들에 대한 매트릭스를 구성하여 최소지지도를 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하게 된다. 제안하는 알고리즘은 불필요한 후보 항목집합들을 생성하지 않고 한 번의 데이터베이스 스캔만으로 빈발 항목집합들을 생성할 수 있다.

이동 컴퓨팅 환경에서 적응적 요청 메시지를 이용한 갱신 트랜잭션 스케줄링 기법

박준,채덕진,황부현,김중배,정승욱,Park, Jun,Chae, Duk-Jin,Hwang, Boo-Hyun,Kim, Joong-Bae,Jung, Seung-Wook 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.2

많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 방송 기술은 낮은 대역폭의 문제를 해결할 수 있다. 그러나 기존에 제안한 대부분의 동시성 제어 기법들은 이동 클라이어언트에서 발생하는 거래를 질의 거래로 제한하였다. 본 논문에서는 캐슁과 방송기술을 이용하고 이동 클라이언트에서 갱신 거래를 허락하는 UTSM-ARM(An Update Transaction scheduling Method Using an Adaptive Request Message)을 제안한다. UTSM-ARM은 이동 클라이언트의 캐쉬 데이터에 대한 유효성을 데이터의 동적인 갱신 패턴 비율을 기준으로 판단할 수 있다. 또한 이동 클라이언트에서 접근하는 캐쉬 데이터와 이동 트랜잭션에 대한 타임스템프는 이동 트랜잭션의 직렬가능한 수행을 보장한다. 그 결과 UTSM-ARM은 방송환경의 비대칭적인 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있으며 이동 트랜잭션의 수행 성능을 향상시킬 수 있다. A broadcast method in mobile computing environments which have very large client populations solves the problem of low bandwidth. But most of previous proposed concurrency control protocols are restricted to read-only transactions from mobile client. In this paper, we propose the UTSM-ARM method which uses caching and broadcast method, and allows update transactions in mobile client. The UTSM-ARM decides the validation of cache data consistency with the dynamic update pattern ratio of accessed cached data. Also, the timestamps of accessed cached data and transaction in mobile client guarantee the serializable execution of mobile transactions. As a result, UTSM-ARM makes efficiently use of the asymmetric bandwidth of broadcast environment and can Increase the transaction throughput.

u-SilverCare 에서의 USN 미들웨어 기반 센서 데이터 마이닝

허병문 ( Byeong-mun Heo ),이준욱 ( Junux Lee ),채덕진 ( Duc-jin Chei ),정재두 ( Jae Du Chung ),류근호 ( Keun-ho Ryu ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.2

기존의 u-HealthCare 서비스는 환자에 대해서 일정한 공간에서의 센서의 on/off 타입에 대한 모니터링/환자관리의 서비스를 제공하였다. 이러한 환경하에서의 주된 서비스는 현재 환자의 상태에 대한 수동적인 형태이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 센서 데이터에 대한 연속센서 데이터마이닝 기법을 이용한다. USN 의 응용서비스인 u-SilverCare 서비스는 센서데이터로부터 생체정보 및 위치정보를 이용하여 환자/보호자/관련 의료진에게 필요한 정보를 제공한다. 이것은 환자에 대한 관리/모니터링뿐만 아니라 환자의 상태에 따른 센싱(sensing)된 데이터를 이용한 패턴(pattern), 예측-(prediction), 이상치(outlier)를 분석함으로써 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터에 대해 새로운 연속 센서데이터 마이닝 기법을 적용하여 질의를 통해 지식을 추출하고 보다 지능화된 서비스를 제공할 수 있는 응용서비스 기법을 제안한다.

신재생에너지 자원 관리를 위한 센서 네트워크 기반 모니터링 시스템 설계

박성규 ( Seong Kyu Park ),왕령 ( Ling Wang ),이양구 ( Yang Koo Lee ),채덕진 ( Duck Jin Chai ),허철호 ( Chul Ho Heo ),류근호 ( Keun Ho Ryu ),김광득 ( Kwang Deuk Kim ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1

최근 환경 문제와 고유가 시대에 따른 문제가 전세계적인 이슈로 떠오르면서, 신재생에너지 자원의 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이와 함께 신재생에너지 자원에 대한 국내외 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 IT 기술이 발달함에 따라 센서와 같은 최신기술을 신재생에너지 자원 관리를 위한 모니터링에 적용하고 있다. 이러한 환경에서 실시간적이고 무제한적인 신재생에너지 자원 정보를 표현하기 위한 기술과 센서의 특성에 맞는 시스템 구조가 필요하다. 이 논문에서는 효율적인 신재생에너지 자원 관리를 위한 센서 네트워크 기반 모니터링 시스템 구조를 설계한다.

이질적인 멀티미디어 메타데이터 통합 관리를 위한 시스템 구조

박성규 ( Seong Kyu Park ),이양구 ( Yang Koo Lee ),채덕진 ( Duck Jin Chai ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2

최근 인터넷과 네트워크 기술이 급격히 발전함에 따라 대용량의 동영상 데이터에 대한 서비스 요구가 급격히 증가하고 있으며, 인터넷 사용자는 비디오, 오디오, 텍스트 등으로 표현되는 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이러한 환경에서 동영상 컨텐츠의 저장, 교환 및 검색에 있어서 보다 나은 편리성을 요구하게 되었고, 이것은 동영상 데이터의 다양한 정보를 기술하기 위한 메타데이터의 중요성을 더욱 증대시키게 되었다. 그러나 이러한 서비스들은 데이터 포멧 및 서비스 종류에 따라 각기 다른 표준을 사용하고 있어 업계간 또는 서비스간에 다르게 표현되는 메타데이터 정보들을 통합 관리하기는 어려운 실정이다. 따라서, 이 논문에서는 기존의 메타데이터 관리 시스템의 이점을 수용하고, 이를 확장하여 각각의 표준에 따라 서로 다르게 표현되는 동영상 메타데이터를 통합 관리하기 위한 시스템을 제안한다.