A Method of Realtime Mining for Summarization and Discovery of a Casual Relationship based on Multidimensional Stream Data

다차원 스트림 데이터 요약 및 인과 관계 탐사를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법

실시간 데이터 마이닝 기법은 다양한 종류의 센서에서 수집된 다차원 스트림 데이터들 사이에 존재하는 의미있는 정보를 탐사할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템에서의 마이닝 기법은 정적인 데이터베이스에 기초하므로 실시간으로 수집되는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 인터벌 이벤트로 요약되어야 한다. 이 논문은 다차원 스트림 데이터 환경에서 스트림 데이터를 요약하고 이들 사이에 존재하는 인과 관계를 탐사하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서에서 수집되는 데이터의 대부분이 객체의 정상적인 상태 데이터임을 고려하여 의미있는 이상 이벤트를 선별하여 전송한다. 그리고 스트림 데이터의 연속성을 고려하며 스트림 데이터를 세 가지 상태의 이벤트로 요약하고 인과 관계 규칙을 탐사한다. 인과 관계 규칙은 시간에 따라 이벤트 발생에 영향력을 미치는 원인 이벤트를 발견함으로써 이벤트의 발생을 미리 예측할 수 있다.