Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
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Ubiquitous Data Mining Using Hybrid Support Vector Machine

변형된 Support Vector Machine을 이용한 유비쿼터스 데이터 마이닝

  • Published : 2005.06.01
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Abstract

Ubiquitous computing has had an effect to politics, economics, society, culture, education and so forth. For effective management of huge Ubiquitous networks environment, various computers which are connected to networks has to decide automatic optimum with intelligence. Currently in many areas, data mining has been used effectively to construct intelligent systems. We proposed a hybrid support vector machine for Ubiquitous data mining which realized intelligent Ubiquitous computing environment. Many data were collected by sensor networks in Ubiquitous computing environment. There are many noises in these data. The aim of proposed method was to eliminate noises from stream data according to sensor networks. In experiment, we verified the performance of our proposed method by simulation data for Ubiquitous sensor networks.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 정치, 경제, 사회, 문화, 교육 등 대부분의 분야에 많은 영향을 주고 있다. 인터넷에 비해 훨씬 거대한 유비쿼터스 네트워크 환경이 효과적으로 운영되기 위해서는 네트워크에 접속한 다양한 컴퓨터들이 스스로 지능을 가지고 주어진 상황에서 최적의 의사결정을 할 수 있어야 한다. 현재 많은 분야에서 데이터 마이닝은 지능형 시스템 구축을 위한 효과적인 분석도구로 사용되고 있다. 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현을 위한 유비쿼터스 데이터 마이닝을 위하여 본 논문에서는 변형된 Support Vector Machine 기법을 제안하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상당 부분의 데이터가 센서를 통하여 수집된다. 센서 네트워크를 통하여 수집된 데이터는 상당부분 잡음을 포함한 데이터이다. 제안 기법은 특히 센서 네트워크를 통한 스트림 데이터의 잡음을 제거하는 데 목적을 두고 있다. 본 논문의 실험에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 나타내는 다양한 분포로부터 시뮬레이션 데이터를 생성하여 제안 방법의 성능 평가를 수행하였다.

Keywords

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