• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.54-56
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• 2000

데이터 마이닝 작업에서 사용되는 데이터의 크기는 그 특성상 대규모를 이루고 있다. 이러한 대규모의 데이터로부터 규칙을 추출하는 작업은 많은 배용이 소모된다. 또한 급변하는 데이터는 이미 발견된 마이닝 패턴에 대하여 현저한 패턴은 약한 패턴으로, 반면 약한 패턴은 현저한 패턴으로 변화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 동적 환경에서는 기존의 데이터베이스 특정시간의 스냅 샷 형태의 데이터를 이용하였던 마이닝 방법으로는 적당하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 동적인 환경에서 적용할 수 있는 점진적 마이닝 방법을 제시하고, 점진적 마이닝 작업이 효과적으로 수행 가능한 능동시스템 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.27-30
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• 2003

웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.105-108
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• 2004

데이터 양이 급증함에 따라 축적된 데이터로부터 의미있는 지식을 추출해 내고자 하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히 최근, 환경이 이동 분산화 되어감에 따라 감시${\cdot}$모니터링 시스템, 기상 관측 시스템, GPS 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 방대한 양의 시공간 데이터가 발생하게 되었고, 이른 효율적으로 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 데이터 마이닝 기법의 경우 문자나 숫자 데이터를 대상으로 최적화 되어있기 때문에 시${\cdot}$공간 속성을 동시에 가지는 데이터를 분석하기에는 한계가 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 SOM(Self-Organizing Map)을 적용하여 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능 및 클러스터링 정확성을 다른 세 가지 군집분석 알고리즘과 비교, 분석하였다. 또한 가시화 모듈을 개발하여 입력 데이터의 특성과 결과를 더욱 정확하게 분석할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.66-71
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• 2010

BPMS, ERP, SCM 등 프로세스 인식 정보시스템들이 널리 쓰이게 되면서 프로세스 마이닝에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실행되는 동안 저장된 이벤트 로그로부터 정보를 추출하는 기법이다. 추출된 로그정보는 비즈니스 프로세스의 분석 및 재설계에 사용될 프로세스 모델을 생성하게 된다. 프로세스 마이닝 기법은 프로세스의 자동화 및 기업의 업무정보들을 관리하는 프로세스 기반 정보시스템의 정확성 및 효율성을 위한 중요한 부분을 차지하지만 현재까지의 연구는 생성된 이벤트 로그로부터 프로세스 모델을 재설계하는 프로세스 발견 기법 (Process Discovery Technique)을 적용한 부분에서만 활발히 진행되었다. 프로세스 마이닝은 프로세스 발견 기법 외에도 프로세스 적합성검사 기법 (Process Conformance Checking Technique) 및 프로세스 확장 기법 (Process Extension Technique)이 존재한다. 이들은 많은 프로세스 발견 기법에 대한 연구들이 진행되고 나서야 최근 프로세스 마이닝의 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 프로세스 적합성 검사를 위해 수집된 이벤트 로그와 기존에 나와 있는 여러 가지 프로세스 발견 알고리즘을 통해 생성된 프로세스를 수치적으로 비교할 수 있는 두 가지 애트리뷰트를 제시하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.15-37
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• 2004

With the growth in the size of datasets, data mining has recently become an important research topic. Especially, interests about spatio-temporal data mining has been increased which is a method for analyzing massive spatio-temporal data collected from a wide variety of applications like GPS data, trajectory data of surveillance system and earth geographic data. In the former approaches, conventional clustering algorithms are applied as spatio-temporal data mining techniques without any modification. In this paper, we focused to SOM that is the most common clustering algorithm applied to clustering analysis in data mining wet and develop the spatio-temporal data mining module based on it. In addition, we analyzed the clustering results of developed SOM module and compare them with those of K-means and Agglomerative Hierarchical algorithm in the aspects of homogeneity, separation, separation, silhouette width and accuracy. We also developed specialized visualization module fur more accurate interpretation of mining result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.144-146
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• 1999

데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화 함으로서 유용한 지식을 추출하는 방법이다. 데이터 마이닝을 이용한 이 시스템은 데이터를 비슷한 특성을 가지는 집단으로 분류하여 집단의 특성을 찾아내고 데이터 항목간의 연관성을 유출해 내어 학생들의 적절한 학습지도 영역을 찾아내는데 목적이 있다. 본 논문에서는 개발한 시스템에서 수학 학습 능력에 대한 특성을 도출해 내는 방법을 알아보고, 어떻게 기존의 학원의 역할을 대신할 수 있는지 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.49-51
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• 2004

최근 GPS시스템, 감시 시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 시공간 속성을 가진 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝에 대한 연구는 문자.숫자 데이터를 기반의 마이닝 기법을 그대로 적용하고 있기 때문에 데이터의 시공간 속성을 충분히 고려한 분석으로는 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스터링 능력이 뛰어나다고 알려진 SOM을 기반으로 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능과 클러스터링 정확성에 대하여 K-means, 응집 계층 알고리즘(Average Linkage, Ward)과 비교함으로써 시공간 데이터 마이닝을 위한 각 알고리즘들의 성능을 분석하였다 또한 입력 데이터의 특성과 클러스터링 결과를 더욱 정확하게 나타내어 가시적인 분석을 도울 수 있도록 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.283-291
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• 2000

인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.43-45
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• 2001

마이닝 시스템은 그 특성에 따라 매우 다른 형태의 구현 방법이 존재한다. 그러므로 마이닝 시스템간 호환성이나 재사용성은 매우 낮다. 본 노문에서는 이 문제를 시계열 데이터베이스를 통한 RDB와 강 결합함으로써 표준화에 대한 문제를 해겨라고자 시도하였다. RDB와의 강 결합은 표준화 문제를 해결함과 더불어 마이닝 시스템에 DBMS의 관련 기술을 이용함으로써 성능을 극대화시킨다. 특히 DBMS의 인텍스 기능을 이용함으로써 마이닝 시스템의 성능 향상을 시도하였다. 본 논문에서는 기존의 순차패턴 탐사의 시간개념 부재, 트랜잭션 데이터베이스 기반구조, 그리고 알고리즘 수행에 있어서 메모리 한계에 따른 문제등의 단점을 지적하고, 이를 수정하고 보완하기 위해서 시간 거리와 패턴 길이의 개념을 확장하였으며 그에 따른 연관규칙의 관련 공식을 수정 보완하여 제안한다. 또한 RDB와의 강 결합되어 기존의 트랜잭션 데이터베이스 구조를 벗어나 시계열 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있는 절차와 알고리즘을 제안한다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.2
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• pp.65-70
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• 2011

Advertizing postal system combined with GIS and temporal/spatial mining techniques has been developed to activate advertizing service and conduct marketing campaign efficiently. In order to select customers accurately, this system provide purchase propensity information using sequential, cyclicpatterns and lifesytle information through RFM analysis and clustering technique. It is possible for corporate mailer to do customer oriented marketing campaign with the advertizing postal system as well as 'one-stop' service including target customer selection, mail production, and delivery request.