• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.102-102
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• 2004

많은 데이터들이 데이터베이스로 구축되면서, 데이터로부터 의미 있는 정보나 지식을 도출하기 위한 새로운 분석법이 제기 되었는데, 그 중 하나가 데이터 마이닝이다. 데이터 마이닝은 급격하게 증가하는 데이터들을 보다 효과적으로 분석하여 유용하고 의미 있는 정보나 지식을 찾기 위해 수행하는 데이터 분석 방법이다. 하지만 이러한 방법이 공간데이터에 적용될 때는 공간 데이터의 특수성으로 인해 그 효과를 기대하기가 어렵다. (중략)

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.307-316
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• 2009

이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.38-44
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• 2002

고객관계관리(CRM)나 마케팅과 같은 경영방식에서도 대용량의 공간 데이터베이스를 사용하는 지리정보시스템(GIS)과 같은 응용분야를 접목하고 있다. gCRM은 지리정보시스템과 고객관계관리를 결합한 것으로, 이러한 실정을 단적으로 보여 주고 있는 경영방식이다. gCRM은 대용량의 데이터베이스로부터 관심 있는 분야를 찾아내고 분석하게 된다. 그러기 위해서는 데이터마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이닝이 요구된다. 본 논문에서는 gCRM 솔루션들의 기능을 중심으로 다양한 공간데이타마이닝 기법과 어떠한 관계가 있는지를 살펴봄으로써 gCRM과 공간데이타마이닝이 접목할 수 있는 부분에 대하여 정리하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.121-128
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• 2010

최근 마케팅이나 기업전략 분야에서 고객관리 및 점포관리 등의 업무를 위하여 GIS 기법을 적용한 다양한 응용시스템이 개발되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 대부분 개별점포나 고객 담당자의 경험치를 이용하여 이루어져 왔으며, 특정업종이나 특정 고객들에 대한 객관적인 분석시스템이 제시되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 GIS 기법뿐만 아니라 시공간 데이터마이닝 기법을 적용한 gCRMs을 개발하였다. 본 시스템은 상권추출을 위한 새로운 시공간 데이터마이닝 기법을 개발하여 다양한 GIS 응용S/W의 개발이 가능하며, 상권에서 추출된 특성정보와 상권에서 발생하는 매출 등을 정성적, 정량적으로 평가할 수 있으며, 더 많은 다양한 지역에 적용하기 위한 일반화 기술의 원천기술을 획득하여 향후 기술을 이용한 각종 마케팅이 가능하다. 또한 도지시역의 변화를 예측하는 것과 같은 시계열분석 등의 모델링 툴을 개발하는 기초적인 기술을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.101-104
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• 2005

최근 GIS 시스템, 위성사진, 원격 탐사 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 방대한 양의 공간 데이터에서 지식을 발견하는 공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 공간 데이터마이닝에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 시스템은 발견된 지식의 효과성을 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용량의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 특성화 지식 탐사시스템은 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 탐사된 특성화 지식의 효과성을 높였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.493-496
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• 2003

고등학교에서 진학지도 교사 및 담임교사들이 기존의 진학지도 업무를 처리하는데 있어 오프라인상에서 시간적, 공간적 제한으로 진학지도가 어려웠으며, 필요한 자료의 누적과 공유가 어려웠다. 본 논문에서는 진학지도를 위한 방법으로 데이터마이닝 기법을 이용한 진학진로지도 시스템을 도입하여 기존 업무의 문제점을 극복하고 보다 체계적이고 객관적인 진학진로지도와 상담업무를 할 수 있도록 하는데 목적을 두고 있다. 또한 학생들이 각각의 능력에 맞는 진로 설정에 필요한 정보를 웹기반 능동적인 검색으로 학생 본인들의 진로와 관련된 정보를 스스로 취득할 수 있는 기회를 확대하여 진로 설정에 도움을 주고자 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.134-136
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• 2012

u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.128-141
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• 2010

지상관측망 자료를 이용하여 산정한 표준강수지수(SPI)와 파머가뭄지수(PDSI)는 가뭄의 시기와 심도를 설명하는 지수이지만, 가뭄의 공간적인 상세분포를 설명하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 하나인 CART기법과 MODIS NDVI, MODIS LST, 토지피복, 강우량, 평균기온 및 지상관측망 자료로부터 산정한 표준강수지수 및 파머가뭄지수자료를 이용하여 기존 가뭄지수보다 향상된 공간해상도를 가진 가뭄지수를 산정하였다. 2008년 남부지방에 발생한 가뭄에 대한 공간분포를 파악하기 위하여 제안된 방법에 따라 계산된 상세가뭄지수는 기존 가뭄지수보다 공간분포를 잘 나타내는 것으로 판단된다. 원격탐사와 같은 광역 상세 정보에 대한 관측기술의 발달과 다양한 자료가 가용해진 시점에서 데이터마이닝 기법을 활용한 상세 가뭄정보 생산은 가뭄 현황파악과 예측개선에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.81-87
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• 2011

블로그가 웹 공간에서 중요한 정보 전달 매체로 떠오름에 따라, 블로그 공간의 현상들이 중요한 사회 현상으로 취급되게 되었다. 이러한 블로그 공간의 출현은 기업들에게 블로그 공간을 대상으로 하는 새로운 비즈니스 모델 수립의 기회를 제공한다. 블로그 공간은 시간이 경과함에 따라 지속적으로 변화한다. 블로그 공간에서의 성공적인 비즈니스 정책 수립을 위해서는 시간의 흐름에 따른 블로그 공간의 변화에 대한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 한국 블로그 공간 고유의 특징들이 한국 블로그 공간의 특성에 미치는 영향에 중점을 두어 한국 블로그 공간의 변화에 대해 심도 있는 분석을 수행한다. 본 연구의 결과가 효과적인 알고리즘들을 개발 및 새로운 비즈니즈 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.157-163
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• 2013

데이터마이닝은 데이터간의 상호 연관성과 다양한 패턴 분석을 통해서 우리가 알 수 없었던 새로운 발견을 할 수 있는 유용한 기술로서 현재 금융, 마케팅, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 공간 데이터마이닝 분석을 통한 데이터의 효과적인 활용방법을 제안한다. 서울시에 거주하는 외국인들의 기본적인 데이터를 활용하고자 한다. 하지만, 이 데이터는 다른 분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 민감 정보로 분류된다는 것과 개인정보보호 등과 같은 법적인 문제가 있을 수 있다. 따라서 개인정보를 알 수 없는 기본적 통계적 데이터를 활용하고자 한다. 제안된 방법의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 큰 데이터를 여러 질의방법을 통해서 정보로서 이용할 수가 있으며, 정제를 통해서 클러스터링 할 수 있다. 둘째, 이러한 정보들을 새로운 패턴이나 앞으로의 의사결정에 이용할 수 있다. 질의 결과에서 얻은 새로운 정보를 사용자가 보고 판단하여 의사결정에 이용하고자 한다. 제안된 방법의 성능평가에서는 데이터들의 주제별 도식화를 통한 시각적 접근방법을 사용하고자 한다. 제안된 방법의 성능평가 결과는 데이터를 보다 가치 있게 활용하기 위해서 데이터마이닝 기술을 이용한 분석을 통해 우리가 알 수 없었던 새로운 패턴과 결과의 발견이 가능함을 보여준다.