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한용구(Yongkoo Han),박기성(Kisung Park),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.11
빈발 부분그래프들은 그래프 분류를 위한 특징으로 널리 사용되고 있다. 생성된 많은 수의 빈발 부분그래프들 중에서 분류에 유용한 빈발 부분그래프들의 선택은 그래프 분류 성능에 매우 중요하다. 그런데 기존의 특징 선택 방법들은 개별 빈발 부분그래프들의 변별력만을 고려하여 분류 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 빈 발 부분그래프의 동시 발생을 모델 기반 탐색 트리에 적용한 그래프 분류 기법을 제안하고 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 마이닝 된 빈발 부분그래프들로 구성된 특징 집합들 중에 빈발 부분그래프들의 개별적인 변별력뿐만 아니라 동시 발생 변별력을 함께 고려하여 분류에 더 유용한 특징들을 선택한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 개별 특징 선택 기법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 갖는 것을 보인다. Frequent subgraphs are widely used as feature vectors in graph classification. It is very important for a graph classification performance to select useful frequent subgraphs from many mined frequent subgraphs. The existing feature selection studies have a shortcoming that is a classification performance degradation from the lack of discrimination power among individual patterns. In this paper we propose a model based search tree using co-occurrence of frequent subgraphs and suggest an efficient algorithm. The proposed approach selects more discriminative frequent features considering both discriminative individual and discriminative co-occurrent frequent subgraphs. In experiment we show that our proposed technique can have a higher graph classification performance compared to existing approach.
한용구(Yongkoo Han),박기성(Kisung Park),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.5
세계적으로 인구의 고령화가 급속히 이루어지면서 헬스케어에 관련된 개인 및 사회 비용이 증가하고 있다. 최근 헬스케어를 위한 장기간 행위 패턴 모니터링 기반의 헬스케어 지원 시스템 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구들은 통계적 모델 또는 시퀀스 모델을 이용하여 행위 패턴을 마이닝 하였다. 통계적 모델은 행위 발생 순서를 표현하지 못하며, 시퀀스 모델은 일일 패턴의 분석만 가능하다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 행위를 노드로 표현하고 행위 발생 순서를 에지로 표현하는 행위 그래프를 이용한 행위 패턴 모델을 제시하고, 이를 이용한 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 시간 윈도우를 갖는 행위 그래프를 생성함으로써 일별, 주별, 월별 등 다양한 주기를 갖는 행위 패턴 마이닝이 가능하다. 행위 그래프 생성 시, 다중 시퀀스 얼라이먼트 기법을 도입하여 각 행위 시퀀스의 행위 순서 정보를 유지하며, 효율적인 마이닝을 위하여 그래프의 크기를 최대한 작게 생성한다. 실험을 통하여 기존의 행위 패턴 마이닝 방법들과 비교하여 제안하는 방법이 헬스케어에 더 유용한 패턴들을 마이닝 할 수 있음을 입증하였다. As the number of older people in the world population rapidly increases, personal and social costs related to healthcare are on rise. Recently a healthcare support system using long-term activity pattern monitoring is increasingly being studied as a new approach to support healthcare. The existing studies mine activity patterns based on statistics or sequential pattern model. Those models have shortcomings in that the statistics model cannot reflect an activity sequence and the sequential pattern model can mine only daily activity patterns. In this paper, we propose a notion of activity graph for activity pattern model and activity mining techniques using the activity graph. By creating activity graphs with different time windows, the proposed approach supports mining activity patterns with various periods such as daily, weekly, or monthly patterns. We adopt a multiple sequences alignment (MSA) for generating the activity graph with keeping each activity sequence information. In experiment, we show our proposed technique can generate more useful patterns for healthcare compared to existing activity pattern mining approaches.
한용구(Yongkoo Han),김진승(Jinseung Kim),이승현(Seunghyun Lee),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.8
정보통신의 발전으로 인한 전자 기록물의 등장은 기록물 관리 체계에 많은 변화를 가져 왔다. 전자 기록물의 등장으로 인한 기록물관리의 가장 큰 변화는 종이기록물 등의 물리적인 기록물에 대한 수동적인 관리체제에서 컴퓨터 시스템을 통한 전자형식 기록물의 자동화된 기록 관리체제로의 전환과 대량?대용량으로 발생하는 전자 기록물에 대한 효율적인 관리이다. 데이터 그리드 소프트웨어인 iRODS(Integrated Rule-Oriented Data System)는 규칙 기반 데이터 그리드 시스템으로서 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 네트워크로 연동하여 가상화를 통해 대용량 저장 인프라를 구성한다. 특히, 이 시스템은 규칙을 정의함으로써, 입력되는 전자 기록물에 대한 데이터를 분산 및 백업하는 등의 조작이 가능하다. 따라서 iRODS는 대량, 대용량으로 발생하는 전자기록물을 자동적으로 관리하는 전자기록물 관리시스템의 구축에 적합한 기술이다. 본 논문은 규칙 기반의 그리드 시스템인 iRODS를 이용하여 전자 기록물 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구축한 전자 기록물 관리 시스템은 iRODS의 규칙을 이용하여 기록물 유형에 따라 데이터를 자동 분산하며 데이터를 자동으로 백업한다. 그리고 iRODS의 메타데이터를 관리하는 iCAT DB를 이용하여 전자 기록물의 메타 데이터 저장 및 검색 기능을 제공한다. The advancement of electronic records brought great changes of the records management system. One of the biggest changes is the transition from passive to automatic management system, which manages massive records more efficiently. The integrated Rule-Oriented Data System (iRODS) is a rule-oriented grid system S/W which provides an infrastructure for building massive archive through virtualization. It also allows to define rules for data distribution and back-up. Therefore, iRODS is an ideal tool to build an electronic record management system that manages electronic records automatically. In this paper we describe the issues related to design and implementation of the electronic record management system using iRODS. We also propose a system that serves automatic processing of distribution and back-up of records according to their types by defining iRODS rules. It also provides functions to store and retrieve metadata using iRODS Catalog (iCAT) Database.