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KTC : 데이타베이스 마이닝을 위한 지식기반 트리분류기
나민영(Minyoung Ra),최병갑(Byungkab Choi) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.4
분류는 데이타베이스 마이닝 분야에 있어서 주요 연구분야중 하나로 그 목적은 과거에 알고 있는 데이타베이스(DB) 정보로부터 새로운 DB 투플을 분류해낼 수 있는 분류 규칙을 생성해 내는 것이다. 이러한 분류 규칙을 생성해내는 방법으로써 가장 많이 사용되는 것이 트리분류기이다. 그러나 대부분의 기존 트리분류기는 통계적 처리에 근거하고 있으며 DB 지식을 전혀 이용하지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 데이타베이스에 내재된 지식 즉, 인스턴스간(interinstance) 지식, 필드간(interfield) 지식, 및 데이타 사전(data dictionary) 지식 등을 이용하는 지식기반 트리분류기인 KTC를 제안하였다. 또한 이를 구현하여 지식을 이용하는 KTC가 기존의 트리분류기의 근간을 이루는 ID3보다 더 간단하며 효과적인 트리분류기임을 보였다. Classification is one of the major research issues in database mining. The objective of classification is to generale classification rules that can classify new database tuples from the previous known database. Tree classifiers are widely used for generating these classification rules. Most of the previous work on tree classifiers is based on statistical approach such as histogram analysis. In this paper we present a knowledge-based tree classifier called KTC, which extracts knowledge such as interinstance knowledge, interfield knowledge, and data dictionary knowledge from the given database. Then we show by implementation that the KTC is a more efficient tree classifier than the ID3 which is the basis of previous classifiers.
군 정보통합을 위한 메타데이터 기반의 데이터 그리드 시스템
나민영(Minyoung Ra) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.2
최근 들어 유비쿼터스 시대를 맞이하여 군 관련 정보의 통합운용이 점점 더 중요한 주제로 부각되고 있다. 기존 정보시스템을 통합 운용함에 있어 문제의 핵심은 정보의 시맨틱의 불일치이다. 이의 해결을 위해 메타데이터의 활용이 요구되고 있다. 메타데이터는 데이터에 관한 데이터를 말하는 것으로 자원의 검색을 빠르게 하는데 사용되며 또한 시맨틱 갭을 해결하는데 사용된다. 본 논문에서는 군 정보통합을 위한 메타데이터 기반의 데이터 그리드 시스템을 다룬다. 먼저 군 정보 통합을 위한 접근방법으로서 연합 데이터베이스와 데이터 그리드에 관하여 살펴보고, 메타데이터 기반의 데이터 그리드를 다룬 다음, 이에 기초한 군사자료 데이터 그리드 시스템을 제시한다. Recently, the need for integration of military-related information is increasing. The fundamental problem for integrating existing information systems is semantic inconsistency. To solve this problem, the use of metadata is essential. because metadata is a key component for effective information integration. In this paper, we present a metadata-based data grid system for integrating military data sources. First, we investigate federated database approach and data grid approach for information integration. and deal with metadata-based data grid. Then we present a data grid system for the integration of military information.
나민영 ( Minyoung Ra ),유동희 ( Donghee Yoo ),노성천 ( Sungchun No ),신진희 ( Jinhee Shin ),한창희 ( Changhee Han ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
본 연구에서는 혼합형 온톨로지 구축방법론을 이용하여 ATCIS 체계에 활용 가능한 국방온톨로지의 구축 과정을 보여주고자 한다. 이를 위해, 실제 ATCIS의 데이터베이스 정보들을 활용하였고 해당 방법론이 ATCIS 체계에 적용될 때 추가적으로 고려해야 할 사항들을 함께 분석하였다. 이러한 연구 결과는 향후 보다 실용적인 국방온톨로지 구축을 위한 기반 자료로 활용될 것으로 기대된다.
분산 데이타베이스 설계를 위한 그래프에 기초한 수평 분할 알고리즘
나민영(Minyoung Ra) 한국정보과학회 1992 정보과학회논문지 Vol.19 No.1
수평 분할은 전역 릴레이션을 투플들의 부분 집합으로 나누는 작업으로서 나뉘어진 부분 집합을 수평 파편이라 부른다. 본 논문에서는 그래프를 이용한 수평 분할 알고리즘이 제시된다. 이 알고리즘에서 수평 파편은 프레디키트의 친화력에 근거한 프레디키트 클러스터링을 사용하여 결정된다. 효과적인 클러스터링을 위하여 수직 분할 연구시 개발된 그래피칼 분할 기법을 이용함으로써 상대적으로 적은 수의 수평 파편을 생성할 수 있다. Horizontal partitioning is the process that divides a global relation into subsets of tuples, called horizontal fragments. In this paper, we present a graph-based algorithm for horizontal partitioning. In this algorithm, horizontal fragments are determined by using the clustering of predicates that are based on the predicate affinity. For clustering, this algorithm adopts the graphical partitioning technique developed in our previous research for vertical partitioning. Thus a relatively small number of horizontal fragments are generated.
나민영(Minyoung Ra),한창희(Changhee Han) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
분류는 트레이닝 ?이라 하는 과거에 알고 있는 데이타베이스로부터 새로운 DB 투플을 분류해낼 수 있는 분류 규칙을 생성해 내는 마이닝 기법으로 최근 가장 많이 사용되는 분류기법은 결정 트리에 기초한 트리분류기이다. 트리분류기는 트리를 만들어 분류 규칙을 생성해내는 것으로 일단 트리가 만들어진 후에는 일반적으로 새로운 데이타를 분류하는데 쓰인다. 그러나 어느 특정한 애트리뷰트 값을 중심으로 하는 분류 관계성 지식을 제공하기가 곤란하다. 본 논문에서는 트리분류기 생성시 산출된 지식계층을 이용하여 트리분류기가 사용자 중심의 새로운 정보인 애트리뷰트간 분류 관계성을 마이닝하는데 사용될 수 있음을 보인다.
나민영(Minyoung Ra),이현호(Hyunho Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅰ
데이타베이스 분류는 데이타베이스 과거에 알고 있는 DB 정보를 이용하여 새로운 DB 투플을 분류해낼 수 있는 분류 규칙을 만들어 내는 작업이다. 이러한 분류지식의 추출을 위한 마이닝 질의어는 데이타 마이닝 시스템에 있어 필수적인 요소로 보통 사용하는 질의어와 다르다. 본 논문에서는 데이타베이스내에 내재된 분류 지식을 추출해내는 마이닝 질의어를 다룬다. 즉 기개발된 지식 기반 트리분류기인 KTC를 위한 SQL 타입의 질의어인 MQL/C 구문을 정의하고 이를 기반으로 한 GUI를 설계하였다.
유동희(Donghee Yoo),나민영(Minyoung Ra),한창희(Changhee Han),신진희(Jinhee Shin),노성천(Sungchun No) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.3
육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다. ATCIS (Army Tactical Command Information System) provides commanders and staff officers the battlefield information that is reported by tactical echelons under an army corps and the commanders make decisions based on the information by using their experience and specialty in military domain. If ATICS can automatically understand the reported information from rapidly changing battlefield and provide new knowledge that can support decision making, the commanders would be able to make faster and more accurate decision. In this paper, therefore, we propose an intelligent ATCIS using a national defense ontology. To this end, we built the national defense ontology by analyzing the electronic field manuals and ATCIS database, and then we defined military knowledge for decision making as a form of rule by interviewing several staff officers from different fields. In order to show how to apply the ontology and rules to decision making support for the commanders, we implemented a decision support service to estimate the possibility of enemy's provocation by using semantic web technologies.