• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.169-174
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• 2001

최근 정보기술 분야의 급속한 발전과 더불어 기업 및 사회 각 분야의 데이터베이스에 쌓이고 있는 데이터의 양도 급격히 증가하고 있으며, 이러한 관점에서 데이터마이닝이 큰 주목을 받고 있다. 따라서 다양한 데이터마이닝 기법들이 연구되고 있으며 데이터마이닝을 보다 손쉽게 수행할 수 있는 여러 상용화된 소프트웨어들이 개발되어 있다. 이들 데이터마이닝 소프트웨어들은 여러 가지 관점에서 서로 다른 모습을 가지고 있는데, 따라서 이들의 기능과 성능은 많은 사용자들의 큰 관심이 되고 있다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 몇 가지 데이터마이닝 소프트웨어들에 대해 기능상의 차이점 및 실제 사용에 있어서의 효율 등을 비교하고자 한다.

• Digital Contents
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• no.5 s.60
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• pp.89-93
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• 1998

지난호에서의 데이터마이닝이 무엇인가에 대한 개략적인 소개에 이어 이번호에서는 보다 구체적인 데이터마이닝의 접근방법과 기법들에 대해 살펴봄으로써 데이터마이닝에 대한 이해를 돕자고 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.15-27
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.

• Digital Contents
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• no.2 s.57
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• pp.77-84
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• 1998

IMF 시대, 세계적인 기업들과의 심화된 경쟁환경에서 살아남기 위한 방안으로 정보기술을 활용한 전략적인 의사결정이 그 어느 때보다 중요한 이슈가 되고 있다. 엄청난 노력과 비용이 드는 데이터웨어하우스 혹은 통합 데이터베이스 구축은 기업내 축적된 데이터베이스를 효과적으로 활용하여 보다 나은 의사결정을 위한 전략 정보를 추출하는 것이 주요 목적이다. 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 중요 기술중의 하나가 바로 데이터마이닝이다. 그러나 데이터마이닝이 마치 마술상자로 오인되어 마이닝 툴만 가지고 있으면 모든 것이 저절로 해결될 것처럼 잘못 알려져 있는 경향이 있는 것도 사실이다. 본지에서는 데이터마이닝에 대한 정확한 이해를 돕기 위해 데이터마이닝에 대한 기본 이론과 기법, 실제 활용사례를 5회에 걸쳐 자세히 다루고자 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.155-161
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• 2001

최근의 많은 기업에서는 방대한 고객 데이터베이스를 활용하여 자사의 경쟁력을 갖추는 방안으로써 데이터마이닝을 선택하고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝을 활용해 손해보험사의 데이터베이스를 분석하여 자동차보험 고객의 이탈을 방지하는 이탈고객 스코어링 모델을 개발하였다. 분석방법론으로는 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 사용하였으며 기업에서의 데이터마이닝을 위한 일련의 과정을 상세히 기술하고 기업의 데이터베이스가 가지고 있는 문제점을 지적하였다.

• Digital Contents
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• no.3 s.58
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• pp.74-86
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• 1998

지난호에서의 데이터마이닝이 무엇인가에 대한 개략적인 소개에 이어 이번호에서는 보다 구체적인 데이터마이닝의 접근방법과 기법들에 대해 살펴봄으로써 데이터마이닝에 대한 이해를 돕고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.123-123
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• 1999

본 연구는 여러 가지 데이터마이닝 기법으로부터 도출된 지식이 어떻게 인간의 판단에 영향을 미치는 가를 지식구조별, 자료특성별, 전문가지식의 일관성별로 실증적 연구를 하여 궁극적으로 전문가 의사결정에 도움이 되는 데이터마이닝 기법의 활용방안을 제시하고자 한다. 분석결과 전문가들의 판단은 데이터마이닝의 지식표현형태에 의한 영향을 많이 받고 있는 것으로 나타났으며, 특히 IF-THEN의 형태로 표현되는 명제형 지식구조에 가장 많은 신뢰를 갖는 것으로 나타났다. 특히 자료의 특성, 또는 전문가의 판단 일관성과 데이터마이닝 기법 사이에 상호작용효과가 있어 향후 데이터마이닝 기법을 활용하여 전문가의 의사결정을 돕고자 할 때는 이러한 차이점을 고려해야 하는 것으로 밝혀졌다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.125-143
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• 1999

본 연구는 여러 가지 데이터마이닝 기법으로부터 도출된 지식이 어떻게 인간의 판단에 영향을 미치는 가를 지식구조별, 자료특성별, 전문가지식의 일관성별로 실증적 연구를 하여 궁극적으로 전문가 의사결정에 도움이 되는 데이터마이닝 기법의 활용방안을 제시하고자 한다. 분석결과 전문가들의 판단은 데이터마이닝의 지식표현형태에 의한 영향을 많이 받고 있는 것으로 나타났으며, 특히 IF-THEN의 형태로 표현되는 명제형 지식구조에 가장 많은 신뢰를 갖는 것으로 나타났다. 특히 자료의 특성, 또한 전문가의 판단 일관성과 데이터마이닝 기법 사이에 상호작용효과가 있어 향후 데이터마이닝 기법을 활용하여 전문가의 의사결정을 돕고자 할 때는 이러한 차이점을 고려해야 하는 것으로 밝혀졌다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.201-211
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• 2002

Data is being generated at an ever increasing rate in recent years, mainly due to technological advances in system architecture, processor speed, and storage structures. In this respect, data mining has attracted considerable attention and many commercial softwares for data mining have been developed. In this study, we compare the differences of functions and efficiency of application about several commercial data mining softwares which are widely used in real field.

• Digital Contents
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• no.4 s.59
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• pp.90-94
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• 1998

이번 호에서는 여러 적용 분야 중에서 데이터마이닝 기법이 가장 잘 이용되고 있는 분야이고 또 최근 관심이 고조되고 있는 데이터베이스(DB) 마케팅에 초점을 두어 설명하고자 한다. 흔히 사람들은 데이터마이닝과 데이터베이스 마케팅을 따로 생각하는 경향이 있는데, 이 둘은 서로 밀접한 관계를 가지고 있다.