다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.
데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.
생성규칙(Produstion rule)전문가시스템에서 전문가의 전문지식((expertise)를 표현 하는 지식표현방법이다. 본 논문에서는 페트리네트(Petri-net)를 규칙베이스를 모형화하고, 규칙베이스 검증을 위해 페트리네트가 가지고 있는 체계적이고 구조적인 속성을 이용하여 규칙베이스(rule base)의 무결성(integrity)를 검증하는 방법을 제안한다. 이프러시져는 규칙베이스를 지역적 및 전역적 내부검증을 수행한다.
본 논문은 수학적으로 모델링하기 어려운 비선형 시스템을 위한 새로운 계층적 규칙 기반 퍼지 시스템 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 규칙 기반 구조를 상위 규칙 기반과 하위 규칙 기반으로 나누어 계층화시키는 새로운 모델링 방법이다. 본 논문에서 제안한 계층적 퍼지 규칙을 적용함으로써 퍼지 규칙을 효율적이고 논리적으로 이용할 수 있음은 물론, 퍼지 규칙의 효율적, 논리적 사용은 퍼지 시스템의 정확성을 높일 수 있고 구조를 명료화시킬 수 있음을 보인다. 유전알고리즘은 제안된 퍼지 규칙의 파라미터 최적화 과정에 이용된다. 마지막으로, 복잡한 비선형 시스템에 대한 퍼지 모델링 결과를 통해서 제안된 기법의 타당성 및 효용성을 검증하고 타 기법의 결과와 비교한다.
본 논문에서는 아동이 그린 그림에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 색채 정보를 군집화하고, 군집화 된 색채 정보의 중심 벡터 값들을 퍼지화 한다. 퍼지화 된 색채 정보의 소속도를 퍼지 추론 규칙에 적용한 후에 비퍼지화 한다. 비퍼지화 된 결과를 적용하여 아동의 심리 상태를 분석한다. 제안된 방법을 실험하여 알슐러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 심리 상태와 비교한 결과, 제안된 심리 분석 방법이 알슐러와 해트윅의 색채에 따른 심리 상태 분석 결과와 거의 일치하는 것을 확인하였다.
현재 유니코드에서 한글텍스트의 정규화 기법은 완성형 현대한글 음절과 옛 한글을 표현하는 조합형 한글 그리고 호환 자모등과 같이 사용할 경우 원래의 글자와는 전혀 다른 글자의 조합을 만들어내는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 호환 한글 자모 및 기호들의 잘못된 정규화 변환과 유니코드의 한글자모 조합 규칙에서 자모와 완성형 현대한글 음절을 다시 조합하여 한글음절로 사용 할 수 있게 허용한 때문이다. 이는 정규화 형식을 처음 작성할 당시 옛 한글의 사용을 고려하지 않았거나, 한글에 대한 올바른 이해가 부족한 상태에서 작성 된데 따른 결과라 하겠다. 따라서 본 연구에서는 유니코드 환경에서의 한글코드와 특히 최근 들어 Web을 비롯하여 XML과 IDN에서 필연적으로 사용하는 정규화에 따른 문제점을 파악하고 이들을 올바르게 처리하기 위한 정규화의 수정 방안과 조합형 한글의 조합규칙에 대한 수정 방안을 제안한다.
본 논문은 금융 사용자의 거래 행태를 반영한 이상거래 탐지 규칙 개선방안을 제시하고, 실제 적용된 사례를 분석하여 효과성을 검증하였다. 이상거래를 정상거래로 판단한 미탐분석은 전자금융사고 사례를 분석하여 사고유형과 거래행위를 파악하였고, 반대로 정상거래를 이상거래로 판단한 오탐 분석은 특정 기간 추가 인증 또는 차단 후 아웃바운드 안내 전화 실시 내역 전수 조사를 통해 수행하였다. 또한, 이상거래와 정상거래 행태 간 분류 기준을 정교화하기 위해 추가적인 탐지 규칙을 도출하였다. 특히, 아웃바운드 안내 전화 과정 중 탐지 규칙 정교화를 위한 추가 질의를 실시하여 금융 사용자의 거래 행태에 대한 다양한 통찰을 획득하였고, 이를 기반으로 기존 탐지규칙을 개선하였다. 그 결과 정상거래를 이상거래로 오탐하여 추가 인증 또는 차단하는 비율과 이상거래를 정상거래로 분류하여 실제 사고가 발생한 비율이 동시에 감소하였다. 본 논문에서 제안한 거래 행태에 기반한 이상거래 탐지 규칙 개선 방법은 이상거래 탐지의 효과성을 향상시키고 지속적인 탐지규칙 개선 방법론을 제공할 것으로 기대한다.
본 논문은 대표적인 믿음의 정도 갱신 규칙인 조건화를 다룬다. 지금껏 조건화는 다양한 형태로 제시되었다. 그 중 가장 단순한 것이 베이지안 조건화다. 하지만 베이지안 조건화는 그 적용 범위가 넓지 않기 때문에, 여러 방식으로 일반화되었다. 본 논문은 그 중에서 제프리 조건화와 이차 조건화라고 불리는 것을 고차 믿음의 정도와 관련해 비교 평가한다. 우선 2절에서 제프리 조건화와 이차 조건화가 명시적으로 제시된다. 3절과 4절에서 고차 믿음의 정도의 갱신과 관련해 제프리 조건화와 이차 조건화 중요한 차이점 두 가지가 언급된다. 나는 3절에서 제프리 조건화는 반영 원리와 충돌하지만, 이차 조건화는 그렇지 않다는 것을 보일 것이다. 그리고 4절에서 제프리 조건화는 무어의 부조리를 야기할 수 있지만, 이차 조건화는 그렇지 않다는 것을 증명한다. 결과적으로 나는 고차 믿음의 정도와 관련해 이차 조건화가 제프리 조건화보다 더 훌륭한 규칙이라고 주장할 것이다.
지능형 디지털 재설계 기법의 중요한 가정은 퍼지 IF-THEN 규칙의 발화도가 샘플링 구간에서 샘플링 순간의 값으로 근사화 된다는 점이다. 본 논문은 퍼지 IF-THEN 규칙 발화도의 근사화 가정을 배제한 경우에 대하여 기존의 지능형 디지털 재설계 기법에 의하여 재설계된 디지털 제어기의 안정화 가능성을 조사한다.
As recently the network environment and application services have been more complex and diverse, there has. In this paper we introduce a scheme the extract useful information for network management by analyzing traffic data in user login file. For this purpose we use classification and association rule based on episode concept in data mining. Since login data has inherently time series characterization, convertible data mining algorithms cannot directly applied. We generate virtual transaction, classify transactions above threshold value in time window, and simulate the classification algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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