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A Novel Way of Event Data Encoding in the Data Stream
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.12 (2014.12)바로가기
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- 페이지
- pp.55-64
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A239310
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- This study proposed an encoding scheme of sensing data for efficient data stream mining the environment which takes into account the frequency analysis and association rule mining of data stream. In this research, sensing data was encoded in the ways of presenting the features of the events detected by sensors and of including the changes of the sensing data stream. Therefore, it was found that the proposed scheme reached the point of reasoning a situation which will be detected and recognized through sensing of multiple sensors.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Research
3. Encoding of Sensing Data for Effective Data Stream Mining
4. An Experiment and Evaluation
5. Conclusion
Acknowledgements
References
키워드
Stream Data mining Sensor data processing Context inference저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Software Engineering and Its Applications
- 간기
- 월간
- pISSN
- 1738-9984
- 수록기간
- 2008~2016
- 등재여부
- SCOPUS
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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