질의 이미지의 시각적 특징이 사용자의 상위 수준 개념을 잘 표현하지 못하기 때문에 이미지 검색 시스템의 성능은 보통 매우 낮다. 의미적으로 유사한 이미지들이 매우 다른 시각적 특징을 보일 수도 있으며 따라서 여러 개의 군집에 분산될 수 있다. 본 논문에서는 영역기반 이미지 검색과 군집-합병을 이용한 새로운 적합성 피드백 방법을 결합한 내용기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 주요 목표는 의미적 차이를 줄이기 위해 의미적으로 관련된 군집들을 찾는 것이다. 제안된 방법은 영역기반 군집 과정과 군집-합병 과정으로 이루어진다. 적합한 이미지들의 모든 분할된 영역들을 의미적으로 관련된 계층적인 군집으로 구성한다. 잠재된 군집의 개수를 결정하고 근접한 군집들을 합병한 후 최종 군집의 대표점들로 다중 질의를 표현한다. 군집-합병 과정에서 군집의 개수를 찾고 고차원에서 특이점 문제를 해결하기 위하여 호텔링의 $T^2$ 대신에 v개의 주성분을 이용하는 $T_v^2$를 적용하였으며 $T^2$의 성능과 $T_v^2$의 성능의 차이가 없음을 보인다. 실험 결과는 제안된 방법이 내용기반 이미지 검색 시스템의 성능을 개선하는 데 효율적임을 보여준다.

최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, 질의 인덱스 (QR-tree)를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, R*-트리를 본 논문의 구존에 맞게 개량한 것이다. 이러한 처리 결과, 우리는 센서 네트워크의 전체 에너지에서 약 20% 가량의 에너지를 보존할 수 있었다.

최근 많은 연구들이 유클리디안 공간을 기반으로 대용량의 이동객체 궤적 데이터를 효율적으로 다루기 위해 진행되어 왔다. 그러나, 일반적으로 실제 응용분야에서는 이동객체가 움직일 수 있는 공간은 제한적이다. 예를 들어, 도로 위에 존재하는 자동차들은 서로 연결된 도로망을 통해서만 이동할 수 있다. 본 논문에서는 도로 위의 이동객체 궤적에 대하여 시공간 영역 질의를 처리할 수 있는 네트워크 기반의 색인방법을 제안한다. 제안된 방법은 질의 처리 과정에서 네트워크 상의 거리를 이용하기 위해서 도로 네트워크의 연결정보를 색인구조에 포함한다. 그리고, 이동객체의 위치 정보를 도로를 구성하는 도로 선분요소 정보를 이용하여 표현하고 이를 단위로 여러 개의 R-tree를 사용하여 이동객체 궤적들을 관리한다. 또한, 여러 개의 도로 선분요소 사이에 하나의 R-tree를 공유할 수 있는 구조를 가짐으로써, 큰 도로 네트워크 데이터에서도 적용할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 네트워크 거리를 기반으로 시공간 영역질의를 처리하는 것은 기존의 유클리디안 거리 기반의 방법들 보다 대략 30%의 성능향상을 보임을 보여준다.

센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.

모바일 환경 및 무선 통신 기술이 발달함에 따라 시간과 장소에 제약받지 않고, 이동 시스템 간의 데이터 전송이 가능하게 되었다. 현재 이동 시스템 간의 데이터 통신은 모바일 환경의 고정 서버와 이동 클라이언트 사이에서 소량의 데이터 송수신 및 데이터 동기화 기법을 중심으로 연구되고 있다. 그러나 전장 상황과 같은 환경에서는 두 개 이상의 서버가 상호 독립적으로 이동하며, 상대 시스템과의 정보 공유 및 데이터 동기화를 수행하여야 한다. 이 논문은 모바일 환경에서 상호 독립적으로 이동하는 시스템 간의 데이터 동기화기법을 제안한다. 제안하는 동기화 기법은 제한된 대역폭을 고려한 서버 간의 데이터 전파 경로의 최적화 방법과 통신 단절로 인한 미전송 데이터의 처리 방안을 제시한다 아울러 대용량 서버 간의 전송 데이터 축소를 위하여 정보의 중요도 및 공유 필요성을 고려한 데이터 정제 기법을 제시한다. 제안하는 동기화 기법은 실세계 운용환경에 적용하였고, 대용량 데이터 갱신 전파 후의 데이터 일치의 정확성을 검증하였다. 아울러 서버 확장에 따른 전파 지연 시간을 고려하였을 때 제안된 기법이 허용 오차 내에 정상적으로 동기화가 이루어짐을 확인하였다.

프로덕트 라인 공학(Product Line Engineering)에서 핵심자산은 제품계열에 속하는 패밀리 멤버들이 어플리케이션을 만드는데 기초가 되는 모든 자산을 포함한다. 핵심자산 가운데 하나인 요구사항은 전통적인 시스템 개발에서와 마찬가지로 모든 핵심자산의 기초가 되는 부분이며, 다른 핵심자산의 공통성과 가변성(Commonality and Variability : C&V)을 결정하는 중요한 요소가 된다. 하지만 요구사항은 도메인 전문가 혹은 개발자가 경험에 기반하여 정형적인 프로세스 없이 분석하고 있으며, 동일한 도메인 요구사항임에도 불구하고 요구사항이 재사용 되지 않고 있다. 따라서 도메인 요구사항은 객관적인 방법을 통해 공통성과 가변성을 도출하고 이를 재사용 할 수 있는 프로세스가 정립되어야 할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 도메인 요구사항을 객관적인 근거에 따라 분석할 수 있는 4가지 활동 즉 도메인 범위 결정, 도메인 요구사항 추출 및 일반화, 도메인 요구사항 분석 및 모델링, 도메인 요구사항 변경 관리 활동 및 그에 따른 세부적인 활동을 제시하였다. 이를 요구사항 관리에 적용할 경우 분석한 도메인 요구사항과 관련된 아키텍처 혹은 컴포넌트의 재사용성 증대를 통하여 제품 개발기간과 비용을 줄이며 생산성을 향상시키는 등의 장점을 가져올 수 있을 것으로 기대한다. 또한 프로덕트 라인 공학에서 핵심자산의 기초가 되는 요구사항을 체계적으로 분석하고 관리함으로써, 요구사항을 기반으로 산출되는 다양한 산출물의 품질을 높일 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 무기체계 임베디드 소프트웨어의 시간 요소를 고려한 TFM(Time Factor Method) 기반의 시스템 테스트 모델을 설계하고, 적용사례를 통하여 결과를 제시한다. 이를 위해 무기체계 임베디드 소프트웨어의 특징과 시스템 테스트 그리고 객체지향 모델의 표현방법인 UML 표기법에 대하여 알아보고, 시스템 테스트 모델 설계를 위한 TFM 접근 방법으로 시간 요소를 고려한 테스트 방법과 시간 요소 측정 방법 그리고 테스트 케이스 선정 알고리즘을 제시한다. 무기체계 임베디드 소프트웨어의 TFM 기반 시스템 테스트 모델은 세 가지 요소 (X,Y,Z) 로 구성되며, 'X' 에서는 최대시간경로를 선정하는 알고리즘을 통해 테스트 케이스가 도출되고, 'Y' 에서는 Sequence Diagram과 관련된 객체를 식별하고, 'Z'에서는 Timing Diagram을 통하여 식별된 각 객체들의 실행시간을 측정한다. 또한 제안한 W:M 기반 시스템 테스트 모델을 '다기능 미사일 방어시스템'에 적용하여 테스트 케이스를 추출하는 방법을 제시한다.

통합 운영의 중요성이 대두되고 있으나 기존 교육 정보 시스템은 표준화 기반으로 개발되지 못하고 있다. 이로 인해 교육적 Asset의 필요성과 재사용 가능한 교육 서비스의 확보가 시급한 실정이다. 이미 개발된 컨텐츠의 활용도를 높이기 위해 특히 국제적 표준인 Sharable Content Object Reference Model(SCORM)을 기반으로 컨텐츠를 관리하고, 교육용 어플리케이션 개발도 재사용이 가능한 Asset을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 두었다. 교육적 도메인의 접근과 Model Driven Architecture(MDA) 개발 프로세스의 각 단계별 Asset을 통해 시스템을 개발한다. 또한, 학습 컨텐츠 메타 모델을 기반으로 컨텐츠 저장소에 관한 분석과 설계를 통하여 MDA 자동화 도구를 이용한 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 교수자와 학습자가 필요로 하는 교육컨텐츠 재사용성을 높이고 전체 개발 프로세스의 Asset을 이용하여 교육용 응용소프트웨어 개발 기간의 단축과 개발비용의 절약 및 생산성을 높일 수 있다.

자바 바이트코드는 많은 장점을 갖지만 수행 속도가 느리고 분석이 어렵다는 단점을 갖는다. 이를 극복하기 위해 바이트코드에 대한 분석과 최적화가 수행되어야 한다. 최적화된 코드를 위해 CTOC를 구현하였다. 바이트코드에 대해 분석과 최적화를 수행하기 위해서는 우선 CFG를 생성해야 한다. 바이트코드의 특성 때문에 기존의 제어 흐름 분석 기술을 바이트코드에 적합하게 확장해야 한다. 또한 정적으로 분석하기 위해 CFG를 SSA Form으로 변환한다. SSA Form으로 변환하기 위해서는 지배 관계, 지배자 트리, 직접 지배자, $\phi$-함수, 재명명, 지배자 경계 등 많은 정보에 대한 계산을 수행한다. 본 논문은 기존의 CFG로부터 SSA Form으로 변환을 위해 알고리즘과 변환 과정을 기술한다. SSA Form이 적용된 그래프는 추후에 타입 추론과 최적화를 위해 사용된다.

컴포넌트 확장성 및 재사용성을 향상시키기 위해서는 분석단계에서부터 가변적인 것들을 규칙기반으로 분석해서 컴포넌트로 식별할 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 외부 이벤트에 대해 트랜잭션 처리를 규칙기반으로 처리해야 하는 도메인 상에서 객체 기반의 중요 개념을 규칙기반으로 효과적으로 추출해 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 컴포넌트를 개발할 수 있는 규칙 기반 분석 패턴을 제시한다. 업무 지식이나 경험이 다른 많은 분석가들이 서브 시스템 많은 규칙 기반의 가변적인 복잡한 비즈니스 업무 분석 시 제안한 분석 패턴을 사용할 경우 분석 산출물의 일관성이나 가독성을 좋게 하며 또한 UML Components 방법론상에서 효과적으로 가변적인 비즈니스 컴포넌트들을 식별할 수 있다. 이러한 분석 패턴의 타당성을 증명하기 위해 본 논문에서는 가변적인 규칙기반으로 업무를 처리하는 은행 수신과 수출입 업무 도메인에 적용한 결과 패턴에서 제시한 중요 개념을 기반으로 거의 유사한 비즈니스 개념 모델을 도출할 수 있었으며 또한 이들 중요 개념을 기반으로 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 비즈니스 컴포넌트를 효과적으로 식별할 수 있었다.

홈 네트워크 기술의 발달로 가전기기와 정보기기의 제어 및 관리를 위한 홈 네트워크 미들웨어 기술에 대한 중요성이 확대되고 있다. 또한 AV(Audio Video) 기기의 발전과 영상 콘텐츠의 급속한 보급으로 인해 AV 전송을 위한 IEEE1394의 사용이 증가되고 있다. 그러나 홈 네트워크 미들웨어 표준인 DLNA(Digital Living Network Alliance)에서는 IEEE1394를 통한 AV 데이터 전송에 대한 고려가 미흡하다. 본 논문에서는 DLNA를 통해 EEE1394 상에서 AV 콘텐츠를 공유할 때 발생하는 문제점을 설명하고, 이를 해결하기 위한 AV 콘텐츠의 전송과 공유 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 기법의 DLNA 호환성 검증을 통하여, 댁내에서 가전기기 및 정보기기의 제조사 및 전송매체에 구애받지 않는 AV 콘텐츠 공유가 가능함을 보인다.

새집증후군과 같이 실내공기의 오염은 최근에 많은 관심을 갖는 영역중 하나이다. 이 오염을 제거하는 효과적인 방법중의 하나가 친환경적인 식물의 공기정화 기능을 활용하는 것이다. 이러한 식물들은 잎사귀를 통하여 오염물질을 흡수하며 동시에 음이온을 발생시켜 실내환경을 개선시킨다. 여기서는 건물의 공기오염원에 따른 적절한 식물의 선택, 배치, 및 관리정보를 제공하는 실내공기정화용 정보시스템에 대하여 기술하고자 한다.

본 연구는 RFID를 이용하여 특수의약품의 생산, 유통, 병원으로 이어지는 약품의 흐름을 추적 관리하는데 목적이 있다. 이는 유통과정에서 약품의 위변조를 막고, 유통흐름의 투명성을 제고하기 위해 의약품의 생산시점에 RFID Tag를 부착하여, 유통과정 각 단계에서 의약품의 흐름을 추적 관리하여 최종 사용자가 안심하고 사용할 수 있도록 한다. 또한 부가적으로 유통흐름상의 각 단계의 주체들에게 재고관리 정보를 제공하여 의약품 수급 및 관리에 대해 편의성을 제공하고 입출고 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 한다. 본 연구는 의약품 분야에 FRID 적용가능성을 검토하는 연구로서 약품코드에 대한 RFID코드 표준안의 적용과 국산 미들웨어의 적용을 시도하였고 향후 의약품 분야의 이력관리를 할 수 있는 E-pedigree의 기초를 마련하고자 한다 또한 기술적으로 유통분야에 많이 쓰이는 90Mhz 대역의 리더 적용 및 약품에 적합한 RFID Tag의 설계 및 선정 결과를 제시한다.

인터넷 기술의 발전에 따라 분산 지리정보 시스템 환경이 웹 기반 서비스로 변화되고 있는 추세이다. 기존의 웹 지리정보 서비스의 지리정보는 다양한 지도 포맷을 지원하여 상호운용하지 못하도록 독립적으로 개발되어 왔다. 동일한 지리정보임에도 불구하고 이러한 정보는 서로 다른 목적에 따라 개별적인 지리정보 시스템에 의해 중복된다 이는 중복된 지리정보 객체를 식별하는 문제와 중복된 지리정보 객체들 중에 클라이언트에게 가장 적합한 복사본을 선정하기 위한 지능적인 전략이 요구되고 있다. 그리고 중복 객체를 관리하기 위해 OMG와 GLOBE 그리고 GRID 컴퓨팅에서 관련 프레임워크를 제안하고 있다. 그러나 지리정보 객체에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서 이름 또는 속성으로 중복된 서비스 객체들의 효율적인 관리와 중복 서비스 객체들 중 가장 적합한 객체를 선정하기 위한 위치 서비스 모델을 제시하였다. 위치 서비스 모델은 세 개의 주요 서비스로 구성되어 있다. 첫 번째로 바인딩 서비스는 사용자가 객체의 이름과 속성으로 정의하여 서비스 오퍼 단위로 저장하고 클라이언트가 서비스 오퍼를 검색 할 수 있다. 두 번째는 위치 서비스로 컨택 레코드를 갖는 위치 정보를 관리한다. 그리고 컨택 주소를 갖는 독립적인 시스템상의 LSF에 의해 성능 정보를 획득한다. 세 번째는 지능형 선정 서비스로 바인딩/위치 서비스로부터 기본/성능 정보를 획득하고, 러프집합 기반의 지능형 모델에 의한 규칙에 의해 보다 빠르게 접근하고 성능이 우수한 특징을 제공한다. 본 논문에서 제시한 위치 서비스 모델에 대한 검증을 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 서비스의 처리 과정을 보였다.효과를 나타냈다.\alpha}-amylase$ 활성을 고려한 적정 종자수분 함량은 단옥수수는 15%, 초당옥수수는 12%이었다.미관련(食味關聯) 미질특성(米質特性)을 이용한 토요식미치 추정(推定) 중회귀식(重回歸式)에 채택(採擇)된 주요 특성은 단백질함량, 알칼리붕괴도 및 최저점도(最低粘度)였으며 결정계수(決定係數)로 보아 약 49%의 적중율(的中率)을 나타내었다. 생물학적 기능의 상관관계를 이해하는데 활용될 수 있을 것이다.V는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.>$300^{\circ}C$ 이하, 공정압력 1 Torr, 그리고 bias전압과 기체 혼합비를 변화시키면서 증착하였다. 증착시 in-situ OES 분석결과 플라즈마 내의 질소종의 함유량 변화에 따라 증착속도가 크게 변화됨을 알 수 있었고, 많은 질소기체를 인입하면 질소종이 많아지지만 증착률은 급격히 감소하였고 박막내 탄소의 함량이 커지면서 막질이 비정질로 바뀌고 미세경도 또한 감소함을 알 수 있었다. 이는 in-situ 플라즈마 진단분석이 전체 PEMOCVD 공정에 있어서 대단히 중요하고, Ti(C,N)과 Hf(C,N) 코팅막의 탄소함량과 미세경도는 플라즈마내의 CH과 CN radical종의 세기에 크게 의존함을 의미한다. 그리고 Hf(C,N) 박막의 경우도 Ti(C,N) 박막의 경우와 유사하게 최대 미세경도값$(2460\;Hk_{0.025})$이 -600 V bias 전압과 10% 질소기체 혼합비를 사용한 경우에 얻어졌고, 이는 박막이 주로(111) 방향으로 성장됨에 기인한 것으로

형식개념분석기법(FCA: Formal Concept Analysis)은 대상 도메인의 데이터를 사용자의 관점과 해석을 바탕으로 개념화함으로서 필요한 정보의 추출과 접근을 제공하기 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 형식개념분석기법 지원 도구들은 대부분 객체와 속성간의 관계를 나타낸 One-valued context에 대한 분석만을 중점적으로 지원하고 있고, 다종다양한 값을 갖는 데이터들로 구성된 Many-valued context에 대한 분석을 충분히 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 값을 갖는 입력 데이터를 사용자의 목적에 맞도록 해석하여 간결화하기 위한 스케일링(Scaling) 알고리즘과 입력 데이터들로부터 개념을 추출하여 계층구조화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 연구결과를 토대로 개념분석과 계층구조화를 위한 자동화 도구(FCA Wizard)를 개발하여, 실제 의료 분야에서의 적용사례를 소개한다.

그리드 컴퓨팅 기반의 모든 응용 작업은 두 개의 요구사항을 필히 만족해야 하는데 그 중 하나는 가상조직의 동적 변화를 수용할 수 있어야 한다는 것이고, 또 다른 하나는 서로 다른 가상조직 사이에 서로 다른 보안 단계와 정책을 적용할 수 있어야 한다는 것이다. 본 논문에서는 우선 위의 요구사항들에 대한 두 개의 가상 시나리오를 통하여 그 중요성을 부각시키는 동시에 그리드 기반의 정보검색 시스템 시제품 개발을 통하여 그 요구사항들이 만족될 수 있음을 보여주었다. 가상조직의 동적 변화특성은 단지 그 조직에 속한 사용자들의 증가와 감소뿐만이 아니라, 전체 시스템을 구성하고 있는 서브시스템들 간에 컴퓨팅 파워에 대한 동적인 변화 요구에도 적용된다. 이는 어느 한 서브시스템으로부터의 컴퓨팅 파워 증가 요청을 시스템 내의 유휴 자원인 다른 서브시스템이 만족시켜 줄 수 있기 때문에 전체적인 시스템 상의 유연성이 유지된다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 글로버스 3.0에서 제공되는 보안기능과 가상조직을 이용하여 그리드 기반 정보검색 시스템을 구현하였고, 동적 가상조직을 위한 본 시스템의 확장성과 보안성이 어떻게 향상될 수 있는지를 보여 주었다. 이와 더불어 본 논문에서는 서로 다른 가상조직들을 관리하기 위한 가상조직 관리서비스를 구현하여 글로버스에 추가 서비스로 등록하였다.

최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.