• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.1
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• pp.81-88
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• 2011

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. In order to improve the efficiency of existing mining algorithms, constraints were applied during the mining process to generate only those association rules that are interesting to users instead of all the association rules. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. This can find rule that direct relativity by intervening variable does not exist. In this study we try to discovery an insignificant rule in association rules by intervening variable. Result of this study can understand relativity about rule that is created in relation rule more exactly.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1345-1352
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• 2014

Data mining is the representative methodology to obtain meaningful information in the era of big data.By Wikipedia, association rule learning is a popular and well researched method for discovering interesting relationship between itemsets in large databases using association thresholds. It is intended to identify strong rules discovered in databases using different interestingness measures. Unlike general association rule, inverse association rule mining finds the rules that a special item does not occur if an item does not occur. If two types of association rule can be simultaneously considered, we can obtain the marketing information for some related products as well as the information of specific product marketing. In this paper, we propose a balanced attributable relative accuracy applicable to these association rule techniques, and then check the three conditions of interestingness measures by Piatetsky-Shapiro (1991). The comparative studies with rule accuracy, relative accuracy, attributable relative accuracy, and balanced attributable relative accuracy are shown by numerical example. The results show that balanced attributable relative accuracy is better than any other accuracy measures.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.121-129
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• 2012

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Currently, study of the constraint-based association rules are underway by many researchers. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. Of this rules, we can find rule that direct relativity by marginally conditional variables (intervening variable, external variable) does not exist. In such a case, this association rule can be considered insignificant. In this study, we want to study for association rules creation using marginally conditional variable. The result of this study can find meaningless association rules. Also, we can understand more exactly the relationships between variables.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.01a
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• pp.115-120
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• 2006

제 7차 교육과정부터 규칙성 영역의 학습이 도입되고 중요하게 다뤄지고 있지만, 학생들이 규칙성을 찾거나 도형 패턴을 나타내는 데 어려움을 겪고 있기 때문에, 본 논문에서는 규칙성을 LOGO 프로그래밍 언어를 통해 학습하고 그 효과를 분석하였다. 수학적 패턴의 유형은 생성방식에 따라서 (1) 반복패턴, (2) 대칭패턴, (3) 증가패턴, (4) 회전패턴, (5) 혼합패턴의 다섯 가지이다. 논 논문에서는 규칙성 영역에 대한 LOGO 수업의 효과를 분석하기 위해서, 각각 패턴에 대하여 평가 문항을 만든 후 수업전과 LOGO를 통한 수업 후에 평가를 실시하여 분석하였다. 사전평가 M 4.74에서 LOGO 수업을 실시 한 후에 평가에서 M 5.22로 LOGO 수업의 효과가 유의미(p<.05, p=0.016)하게 나타났다. 특히, 도형패턴에서 높은 향상도를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.611-613
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• 1999

테스터의 간섭없이 테스트를 수행할 수 있는 새로운 테스트 도구인 테스트 에이전트 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서 테스터는 테스터 이름, 테스트 시간을 입력하고, 테스트 대상을 선택 후, 그 밖에 테스트에 필요한 정보를 입력하고 나면 테스트 에이전트 시스템이 스스로 테스트를 수행한 후 각 테스트 레벨에 대한 테스트 항목의 테스트케이스와 Quality 측정치를 테스트결과로 받아 볼 수 있다. 이 테스트 에이전트 시스템은 3개의 에이전트로 구성이 되어 있고 각 에이전트들은 에이전트의 특성인 자율성, 사회성, 지능성을 가지고 있다. 특히 지능성을 나타내 주는 것을 규칙 기반 시스템을 이용하여 구현하였다. 'User Interface Agent'에는 '리그래션 테스트 대상 판단 규칙'과 'Test History 크기 관리 규칙'이 있고, 'Test Case Selection '||'&'||' Testing Agent'에는 테스트케이스를 선택하는 데에 적용하는 '중복성 제거 규칙'과 '일관성 있는 테스트케이스 선택 규칙'이 있다. "Regression Test Agent'에서는 리그래션 테스트 관련 항목 찾는 규칙'이 있어 각 에이전트들의 지능성을 뒷받침해 준다. 본 논문에서는 각 규칙들을 술어 논리로 표현하여 제시하였고, 구현한 테스트 에이전트 시스템의 Prototype을 기술한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.2
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• pp.179-188
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• 2011

Association rule represents the relationship between items in a massive database by quantifying their relationship, and is used most frequently in data mining techniques. In general, association rule technique generates the rule, 'If A, then B.', whereas negative association rule technique generates the rule, 'If A, then not B.', or 'If not A, then B.'. We can determine whether we promote other products in addition to promote its products only if we add negative association rules to existing association rules. In this paper, we proposed the negatively pure association rules by negatively pure support, negatively pure confidence, and negatively pure lift to overcome the problems faced by negative association rule technique. In checking the usefulness of this technique through numerical examples, we could find the direction of association by the sign of the negatively pure association rule measure.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.317-324
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• 2000

주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.517-519
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• 2002

침입탐지 시스템은 정밀성자 적응성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 이와 같은 조건을 포함하면서 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 우리는 더욱 구조적이며 지능적인 IDS(Intrusion Detection Systems) 개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 데이터 마이닝(Data mining)을 통해 입 패턴, 즉 침입 규칙(Rules)을 생성한다. 데이터 마이닝 기법 중 분류(Classification)에 초점을 맞추어 분석과 실험을 하였으며, 사용된 데이터는 KDD데이터이다. 이 데이터를 중심으로 침입 규칙을 생성하였다. 규칙생성에는 유전자알고리즘(Genetic Algorithm : GAs)을 적용하였다. 즉, 오용탐지(Misuse Detection) 기법을 실험하였으며, 생성된 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙으로 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다. 규칙은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model" 이 세 가지 모듈에서 각각 상이한 침입 규칙을 생성하게 된다. 본 시스템에서 도출된 침입 규칙은 430M Test data set에서 테스트한 결과 평균 약94.3%의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.327-330
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• 2002

네트워크와 컴퓨터시스템의 보안을 강화하기 위해서는 보안상의 취약성이 발견되는 대로 파악하고 점검해 주어야 한다. 그러나 대부분의 네트워크기반 침입탐지 시스템은 취약성을 파악하기 위해서는 국내외 관련 사이트들을 수동적인 방법으로 검색하기 때문에, 취약성 규칙을 갱신하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 에이전트가 스스로 관련 사이트에서 취약성 정보를 검색하여 새로운 취약성 정보를 추출한 후, Snort의 최적 규칙 형태로 변환하고 취약성 규칙을 갱신해주게 된다. 본 에이전트에 의해 갱신된 취약성 규칙 DB는 많은 규칙이 추가될지라도 침입을 탐지하는 속도가 떨어지지 않고, 확장성 및 이식성이 용이하다는 특징을 가진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.145-148
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• 2004

규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.