Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2009.04a
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  • Pages.306-309
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  • 2009
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Mining Method for Exploration of Causality on Data Stream System

데이터 스트림 시스템에서 인과관계 탐사를 위한 마이닝 방법

  • Han, Dae-Young (Dept of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Kim, Dae-In (Dept of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Hwang, Bu-Hyun (Dept of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University)
  • 한대영 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 김대인 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 황부현 (전남대학교 전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2009.04.23
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Abstract

일반적으로 이벤트는 발생 시점이라는 시간 속성을 갖는다. 그리고 고객 단위로 이벤트를 축적한 데이터베이스가 있다면 데이터 마이닝을 통하여 유용한 정보를 탐사할 수 있다. 특히 이벤트 발생의 원인과 결과에 대한 관계 규칙을 찾아낼 수 있다면 과거의 정보를 바탕으로 미래를 예측할 수 있는 예측 판단 정보로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 데이터 스트림 시스템에서 시간 관계 규칙을 탐사하고 시간 관계 규칙을 구성하는 이벤트 간의 영향력을 측정하기 위한 SM-EC(data Stream Mining for Exploration of Causality)기법을 제안한다. 실험을 통하여 SM-EC가 제공하는 영향력 정보는 다양한 비상 상황에 대처하는 중요한 척도가 될 수 있음을 확인하였다.

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