• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.5
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• pp.489-500
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• 2002

As the interest in business interest is increased, data mining is increasingly used in BI as the core technique. To support Business Intelligence in e-business environment, the integrated data mining system which included in various mining operations should be able to flexibly integrate with database system and also it must provide the easy and efficient interface to implement the marketing process in various business applications. In this paper, we have implemented the EC-DaMiner system to support business intelligence in e-business area. The implemented system can be integrated with the conventional database system with the standard interface. Business applications can use MQL mining query language to discover the rules and mining result is modeled in marketing database, and the EC-DaMiner system make the implementation of business marketing process more easy.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.151-153
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• 2001

멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 다중 데이터큐브 구축기술을 통해 멀터미디어데이타의 마이닝을 구현하는 시스템에 대해 제안한다. 제안 시스템은 멀티미디어 데이터에 내용기반의 정보추출 시스템을 적용하여 성분백터를 추출하고 이를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이타베이스로부터 지식을 마이닝할 수 있도록 다차원 데이터큐브를 구축하여 빠른 데이터검색과 마이닝결과을 이용자에게 보여주는 모듈로 구성된다. 다차원 데이터큐브는 다중 어레이 구조로써 다차원 데이터를 저장하고, 저장된 여러 데이터 레벨 정보에서 가장 중요한 주제를 통합 생성하여 효율적으로 처리하므로 멀티미디어 데이터를 마이닝하는데 효과적인 방법이다. 또만 다차원데이타큐브를 다중으로 생성하는 방법은 데이터 마이닝 속도를 높이는데 효율적이다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.3
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• pp.365-380
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• 2002

Temporal data mining, the incorporation of temporal semantics to existing data mining techniques, refers to a set of techniques for discovering implicit and useful temporal knowledge from large quantities of temporal data. Temporal knowledge, expressible in the form of rules, is knowledge with temporal semantics and relationships, such as cyclic pattern, calendric pattern, trends, etc. There are many examples of temporal data, including patient histories, purchaser histories, and web log that it can discover useful temporal knowledge from. Many studies on data mining have been pursued and some of them have involved issues of temporal data mining for discovering temporal knowledge from temporal data, such as sequential pattern, similar time sequence, cyclic and temporal association rules, etc. However, all of the works treated data in database at best as data series in chronological order and did not consider temporal semantics and temporal relationships containing data. In order to solve this problem, we propose a theoretical framework for temporal data mining. This paper surveys the work to date and explores the issues involved in temporal data mining. We then define a model for temporal data mining and suggest SQL-like mining language with ability to express the task of temporal mining and show architecture of temporal mining system.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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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.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.1 no.1 s.1
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• pp.5-18
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• 1999

Recently, the necessity of automatic knowledge extraction from spatial data stored in spatial databases has been increased. Spatial data mining can be defined as the extraction of implicit knowledge, spatial relationships, or other knowledge not explicitly stored in spatial databases. In order to extract useful knowledge from spatial data, an object management system that can store spatial data efficiently, provide very fast indexing & searching mechanisms, and support a distributed computing environment is needed. In this paper, we designed and implemented an open object management system for spatial data mining, that supports efficient management of spatial, aspatial, and knowledge data. In order to develop this system, we used Open OODB that is a widely used object management system. However, the lark of facilities for spatial data mining in Open OODB, we extended it to support spatial data type, dynamic class generation, object-oriented inheritance, spatial index, spatial operations, etc. In addition, for further increasement of interoperability with other spatial database management systems or data mining systems, we adopted international standards such as ODMG 2.0 for data modeling, SDTS(Spatial Data Transfer Standard) for modeling and exchanging spatial data, and OpenGIS Simple Features Specification for CORBA for connecting clients and servers efficiently.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.101-108
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• 2000

기업에서 보유한 전문 지식 정보가 급속도로 증가함에 따라 대량의 문서에 저장된 지식 정보를 효과적으로 탐색하여 기업 경영에 활용하기 위한 지식경영시스템 도입이 확산되고 있다. 이러한 지식경영시스템에서 핵심적인 구성 요소는 전문 분야의 지식 정보를 체계적으로 분류하고 효율적으로 검색하기 위한 지식 탐사 기법이다. 본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 문서를 자동적으로 분류하기 위한 새로운 모델을 제안하였다. 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 학습용 문서 집합으로부터 세부 분야를 대표하는 색인어 집합을 구성하였다. 세부 분야별 색인어 집합에 대하여 전체 문서에 대한 비중에 따라 가중치 배열을 구성하여 문서를 자동으로 분류하기 위한 기준으로 삼았다. 임의의 문서를 자동적으로 분류하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 검정하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.3
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• pp.154-166
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• 2009

Database query and reporting tools, OLAP tools and data mining tools are typical front-end tools in Business Intelligence environment which is able to support gathering, consolidating and analyzing data produced from business operation activities and provide access to the result to enterprise's users. Traditional reporting tools have an advantage of creating sophisticated dynamic reports including SQL query result sets, which look like documents produced by word processors, and publishing the reports to the Web environment, but data source for the tools is limited to RDBMS. On the other hand, OLAP tools and data mining tools have an advantage of providing powerful information analysis functions on each own way, but built-in visualization components for analysis results are limited to tables or some charts. Thus, this paper presents a system that integrates three typical front-end tools to complement one another for BI environment. Traditional reporting tools only have a query editor for generating SQL statements to bring data from RDBMS. However, the reporting tool presented by this paper can extract data also from OLAP and data mining servers, because editors for OLAP and data mining query requests are added into this tool. Traditional systems produce all documents in the server side. This structure enables reporting tools to avoid repetitive process to generate documents, when many clients intend to access the same dynamic document. But, because this system targets that a few users generate documents for data analysis, this tool generates documents at the client side. Therefore, the tool has a processing mechanism to deal with a number of data despite the limited memory capacity of the report viewer in the client side. Also, this reporting tool has data structure for integrating data from three kinds of data sources into one document. Finally, most of traditional front-end tools for BI are dependent on data source architecture from specific vendor. To overcome the problem, this system uses XMLA that is a protocol based on web service to access to data sources for OLAP and data mining services from various vendors.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.5
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• pp.416-427
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• 2005

Web navigation mining is a method of discovering Web navigation patterns by analyzing the Web access log data. However, it is admitted that the log data contains noisy information that leads to the incorrect recognition of user navigation path on the Web's hyperlink structure. As a result, previous Web navigation mining systems that exploited solely the log data have not shown good performance in discovering correct Web navigation patterns efficiently, mainly due to the complex pre-processing procedure. To resolve this problem, this paper proposes a technique of amalgamating the Web's hyperlink structure information with the Web access log data to discover navigation patterns correctly and efficiently. Our implemented Web navigation mining system called SPMiner produces a WebTree from the hyperlink structure of a Web site that is used trl eliminate the possible noises in the Web log data caused by the user's abnormal navigational activities. SPMiner remarkably reduces the pre-processing overhead by using the structure of the Web, and as a result, it could analyze the user's search patterns efficiently.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.9
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• pp.843-849
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• 2003

Web usage mining is the technique of data mining that analyzes web users' usage patterns by large web log. To use the web usage mining technique, we have to classify correctly users and users session in preprocessing, but can't classify them completely by only log files with standard web log format. To classify users and user session there are many problems like local cache, firewall, ISP, user privacy, cookey etc., but there isn't any definite method to solve the problems now. Especially local cache problem is the most difficult problem to classify user session which is used as input in web mining systems. In this paper we propose a heuristic method which solves local cache problem by using only click stream data of server side like referrer log, agent log and access log, classifies user sessions and completes session.