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저자 윤태복, 심학준, 이지형, 최영미 
학회명 한국 지능시스템 추계학술대회 
학회명 (약자) KISS 2009 
페이지 127-128 
학회시작일 2009-12-05 
학회종료일 2009-12-06 

데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터가 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성(Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 트리(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 임계구역에 따라 의사결정트리 학습을 이용하여 규칙을 추출하고, 규칙의 발생 시간, 빈도 그리고 모순 요소를 이용하여 결합에 반영하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 유효성을 확인하였다.

    2012

      k-NN 기법을 이용한 학습자 데이터의 노이즈 선별 방법
      2012.01.18
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      2012.01.18
      저자: 윤태복, 이지형     학회명: 한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회     학회명 (약자): KCC 2005     페이지: 613-615     학회시작일: 2005-07-08     학회종료일: 2005-07-08    
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      2012.01.18
      저자: 윤태복, 박두경, 박교현, 이지형     학회명: 한국 퍼지 및 지능시스템학회 춘계학술대회     학회명 (약자): KIIS 2006     페이지: 317-321     학회시작일: 2006-05-12     학회종료일: 2006-05-13    
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      2012.03.19
      저자: 윤기상, 윤광호, 김재광, 이지형     학회명: 한국 정보과학회 추계 학술대회     학회명 (약자): KIISE 2009     페이지: 320-324     학회시작일: 2009-11-27     학회종료일: 2009-11-28