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    유비쿼터스 환경에서 추론 엔진을 이용한 의사 결정 트리생성 방법
    1.
    发明授权
    유비쿼터스 환경에서 추론 엔진을 이용한 의사 결정 트리생성 방법 失效
    使用上下文推理机在无处不在的环境中制作决策树的方法

    公开(公告)号：KR100784966B1

    公开(公告)日：2007-12-11

    申请号：KR1020060043480

    申请日：2006-05-15

    Applicant: 한국전자통신연구원 ,  충남대학교산학협력단

    Inventor： 배정숙 ,  김경숙 ,  신경철 ,  이원돈 ,  김동희

    IPC: G06F17/00 ,  G06F17/10 ,  G06F17/30

    Abstract: 본 발명은 유비쿼터스 환경에서 추론 엔진을 이용한 의사 결정 트리 생성 방법에 관한 것이다.
    센서들로부터 수집된 아날로그 데이터(하위 데이터 컨텍스트)를 양자화하여 디지털 데이터(상위 데이터 컨텍스트)로 변환하고, 변환된 디지털 데이터를 토대로 데이터 이벤트 집합을 정의한 후 이를 바탕으로 의사 결정 트리를 구성한다. 이때 의사 결정 트리를 구성하기 위한 데이터 형태를 확장된 방식으로 표현한다.
    따라서, 의사 결정 트리를 구성하기 위한 데이터 형식을 확장된 방식으로 표현하여 효과적인 의사 결정 트리를 형성할 수 있으며, 데이터 이벤트 집합을 표현하는 방법과 의사 결정 트리를 형성하는데 필요한 척도를 새로 정의할 수 있다. 따라서, 새로운 센서의 추가, 즉 새로운 속성이 추가되었을 때 유동적으로 의사 결정 트리를 갱신할 수 있다.
    유비쿼터스, 추론 엔진, 의사 결정 트리

    Abstract translation: 提供了一种在无处不在的环境中使用上下文推理引擎生成决策树的方法，以通过使用决策树从无处不在的环境中的传感器输入的低级数据上下文中推断出高级语境，并根据当前情况灵活地推断出新的上下文 通过使用测量处理技术。 基于从第一传感器收集的数据的属性，在形成第一决策树的状态下从第二传感器收集数据（S100）。 如果从第二传感器收集的数据生成新属性，则将权重设置为新属性（S120）。 通过包括加权属性来生成从第二传感器收集的数据的数据表。 基于数据表和第一决策树的数据表生成最终数据表。 基于最终数据表生成从第一和第二传感器收集的数据的第二决策树。

    유비쿼터스 환경에서 추론 엔진을 이용한 의사 결정 트리생성 방법
    2.
    发明公开
    유비쿼터스 환경에서 추론 엔진을 이용한 의사 결정 트리생성 방법 失效
    在无限环境中使用上下文发动机制造决策树的方法

    公开(公告)号：KR1020070061083A

    公开(公告)日：2007-06-13

    申请号：KR1020060043480

    申请日：2006-05-15

    Applicant: 한국전자통신연구원 ,  충남대학교산학협력단

    Inventor： 배정숙 ,  김경숙 ,  신경철 ,  이원돈 ,  김동희

    IPC: G06F17/00 ,  G06F17/10 ,  G06F17/30

    CPC classification number: G06F17/10 ,  G06F17/30

    Abstract: A method for generating a decision tree using a context inference engine in a ubiquitous environment is provided to infer high level context from low level data context inputted from sensors in the ubiquitous environment by using the decision tree and flexibly infer the new context according to the current context by using a measurement processing technique. Data is collected from the second sensors in a state that the first decision tree is formed based on an attribute of the data collected from the first sensors(S100). If the new attribute is generated from the data collected from the second sensors, weight is set to the new attribute(S120). A data table for the data collected from the second sensors is generated by including the weighted attribute. The final data table is generated based on the data table and the data table for the first decision tree. The second decision tree for the data collected from the first and second sensors is generated based on the final data table.

    Abstract translation: 提供了一种在无处不在的环境中使用上下文推理引擎生成决策树的方法，以通过使用决策树从无处不在的环境中的传感器输入的低级数据上下文中推断出高级语境，并根据当前情况灵活地推断出新的上下文 通过使用测量处理技术。 基于从第一传感器收集的数据的属性，在形成第一决策树的状态下从第二传感器收集数据（S100）。 如果从第二传感器收集的数据生成新属性，则将权重设置为新属性（S120）。 通过包括加权属性来生成从第二传感器收集的数据的数据表。 基于数据表和第一决策树的数据表生成最终数据表。 基于最终数据表生成从第一和第二传感器收集的数据的第二决策树。

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