한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.295-302
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2001
최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.
연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.
본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서의 정답 추출 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 개념 정보를 이용하여 해답을 추출하는 시스템을 말하며, 질의분석을 통해 분류되고 추출된 개념 그에 따른 정답 추출 규칙을 이용하여 정답을 추출하는 방법과 시스템에 대하여 연구하였다. 질의에 대한 정답이 들어 있는 문서들을 분석하여 정답 추출 규칙을 작성한다. 규칙은 개념과 구문정보를 포함하고 있으며 작성된 규칙을 통하여 문서로부터 정답후보를 생성하고 정답을 선택한다.
본 논문의 목적은 기계 학습 방법을 이용하여 정보 추출 규칙의 패턴을 학습할 수 있는 인터페이스 에이전트의 개발에 있다. 인터페이스 에이전트는 사용자와 상호작용이 가능한 지능형 에이전트이다. 사용자는 인터페이스 에이전트와 상호작용을 하게 되며 에이전트는 이 상호 작용에서 사용자가 원하는 정보 추출 규칙을 학습하게 된다. 사용자는 웹 문서에서 원하는 정보의 위치를 지정하여 데이터를 인터페이스 에이전트에게 학습시킨다. 인터페이스 에이전트는 학습된 추출 규칙으로부터 사용자가 원하는 정보를 추출한다.
본 논문에서는 임상의들의 진료데이터를 토대로 진료경로를 동적으로 생성하는 방법을 기술한다. 각 진료단계에서 추출된 규칙들을 토대로 진료경로를 생성하는데, 이를 위해 전자의무기록으로 구성된 임상 데이터를 기반으로 연관규칙마이닝을 이용하여 진료단계별 규칙을 추출하였다. 신뢰성 있는 진료경로의 추출이 이루어지면 의료 서비스의 질을 높이고, 병원 경영의 효율성 증대에 도움을 줄 수 있다.
소프트웨어의 성공적인 개발을 위해서는 체계적이고 명확한 요구분석이 이루어져야 한다. UML에서는 유스케이스 모델링을 통해 사용자 또는 고객의 요구사항을 파악하고 업무 시스템의 범위를 결정하는 방법을 제공하고 있다. 본 논문에서는 효율적이며 정확한 유스케이스 모델링을 위한 연구의 일환으로, 요구사항 기술서로부터 정형화된 규칙을 적용해 가면서 단계적으로 유스케이스 다이어그램을 추출하는 기법을 제시하였다. 요구사항 기술서 관련규칙( $R_{A}$; Rules for Requirements Specification)을 적용하여 요구사항 기술서를 변경하고, 변경된 요구사항 기술서에 액터 추출 규칙( $R_{A}$ ; Rules for Actors), 유스케이스 추출 규칙( $R_{U}$ ; Rules for Use Cases), 관계 추출 규칙( $R_{R}$ ; Rules for Relationships)을 각각 적용하여 액터, 유스케이스, 관계를 추출하여 최종적으로 유스케이스 다이어그램(Use Case diagram)을 작성하게 된다. 본 논문에서 제시한 규칙을 인사관리 요구사항 기술서에 적용해 본 결과, 정형화된 규칙이 없이 서술적인 몇몇 조언을 바탕으로 유스케이스 다이어그램을 추출해야하는 기존의 어려움을 줄일 수 있는 효과를 확인하였다.확인하였다.
연관규칙 탐사는 대표적인 데이터 마이닝 기법 중의 하나로, 트랜잭션 데이터에 포함된 항목들 간의 인과 관계를 의미하는 연관규칙의 추출을 목적으로 한다. 연관 규칙 탐사의 주된 문제 중 하나는 추출된 연관규칙의 수가 많을 경우, 이들을 적절히 해석하고 활용하는 것이 어렵다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 구조화된 연관맵이라는 새로운 시각화 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석/설계단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였다. 또한 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 본 논문에서는 제안한 체계적인 규칙추출 방법론을 이용하여 아군 화력자산의 파괴율을 고려하고, 지휘관의 의도에 부합하는 아군 화력자산을 배분하는 STAFS 전문가시스템의 지식베이스 모듈 개발에 관한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 텍스트 형태로 구성된 특정 생물에 대한 문헌 데이터에서 해당 생물의 주요 단백질간의 이진(binary) 관계를 추출하여 이들을 특징별로 계층적으로 군집화 함으로써 특정 현상을 나타내는 단백질간의 주요 관계를 추출하는 방법을 제시한다. 텍스트 데이터에서 단백질간의 이진관계는 기본적인 데이터마이닝 기법을 사용하여 연관규칙(association rule)의 형태로 추출하게 된다. 본 논문에서는 실험을 위해 PUBMED에서 추출한 Yeast의 주요 단백질간의 관계를 포함하고 있는 논문 데이터인 MEDLINE Abstract와 몇몇 공개 데이터베이스를 사용하였다. 실험 결과 SH3와 같이 기존에 알려진 단백질간의 단일 관계를 추출하는 것 이외에 이러한 관계들을 이용하여 클러스터링을 행한 결과 공통 현상에 작용하는 주요 단백질간의 관계들이 서로 군집화 됨을 확인 할 수 있었다. 또한 단순 이진관계가 아닌 클러스터링을 이용한 보다 상위 단계에서 단순 규칙들 간의 관계를 살펴봄으로써 단백질간의 이진관계를 추출하기 위한 데이터로 사용한 문헌 데이터에 나타나 있지 않은 1차 이상의 관계를 고찰 해 볼 수 있었다. 논문에서는 규칙 추출의 전체 과정과 함께 사용된 추출 시스템의 각 부와 데이터에 대한 설명을 다룬다.
기존의 정보 추출에서는 웹 문서의 구조가 변경되었을 때 Wrapper가 원하는 정보를 추출할 수 없었다. 또한 웹 문서의 구조가 바뀌는 경우 동일한 정보를 Wrapping함에도 불구하고 사용자는 정보를 추출 할 수 없었던 이유를 찾지 못하는 경우가 대부분이었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Web 페이지를 시각적 블록 단위로 잘라 인접한 블록들을 통해 그래프를 형성하여 웹 문서의 구조가 일부 변경되어도 기존의 Wrapper를 통해 정보를 추출할 수 있도록 보다 효율적으로 Wrapper를 생성하고 유지관리 하는 방법을 제안한다. 또한 웹 문서를 블록 단위로 분할하여 그래프를 생성함으로써 블록 내부에 추출하고자 하는 정보에 대한 규칙이 좀 더 유연하게 표현 될 수 있으며 문서의 구조가 아닌 추출하고자 하는 정보를 중심으로 규칙을 생성함으로써 그래프의 구조뿐 아니라 그래프를 구성하고 있는 블록 내부의 구조가 일부 변하더라도 기존의 규칙을 이용하여 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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