• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1323-1334
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• 2011

민감한 정보 숨기기 알고리즘은 민감한 정보를 보호하기 위하여 트랜잭션 데이터베이스를 삭제한다. 데이터 변경은 삭제 접근 방법들 중 하나이다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 서로 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 감소시키는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 경계기반의 HSFI(Hiding Sensitive Frequent Itemsets) 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서 FP-Tree의 노드 정보는 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 줄이기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 HSFI를 적용한 결과, 손실 항목을 크게 감소시킴으로써 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 보다 개선된 데이터베이스의 품질을 유지할 수가 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.475-484
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• 2008

최근에는 데이터를 획득 및 처리하는 방법의 향상으로 인하여 연속적이고 실시간으로 발생되는 데이터를 처리하는 응용이 증가하고 있다. 그러한 응용에서 연관규칙을 추출하기 위해서는 새로운 방식을 사용하여 빈발항목집합을 찾아내야 한다. 기존의 빈발항목을 발견하는 방식에서는 전체 데이터베이스를 반복적으로 읽으면서 처리해야 한다. 그러나 실시간이고 연속적으로 발생하는 데이터를 처리하는 응용에서는 반복적으로 여러 번 데이터를 읽을 수 없기 때문에 일정 구간의 데이터를 한 번만 읽고 처리해야 한다. 따라서 본 논문에서는 입력되는 데이터 구간을 한 번만 읽고 최대 빈발항목 집합의 크기와 해당 빈발항목을 추정함으로써 필요한 연관규칙탐사를 가능하게 하는 빈발항목 추정 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.392-394
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• 2003

연관 규칙 마이닝은 일반적으로 않은 빈발항목집합과 연관 규칙을 생성하며, 생성된 연관 규칙은 상호 포함관계에 있거나 중복되는 경우가 많다. 이는 효과적인 마이닝 뿐 아니라 마이닝의 활용 효용성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위하여 연관 규칙 마이닝과 동일한 성능을 가지며 생성되는 규칙의 수를 줄일 수 있는 빈발 폐쇄 항목집합 마이닝이 제안되었다. 본 연구에서는 연관규칙 마이닝 방법 중 가장 우수한 성능을 가지는 ARCS 알고리즘을 개선한 빈발 폐쇄 항목집단 마이닝을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.136-139
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• 2002

연관규칙 마이닝과정에서의 빈발항목 탐색의 대표적인 방법으로 알려진 Apriori 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터베이스(TDB)에서 생성되는 각 패스의 k-itemset들에 대해 각각 트랜잭션 ID List(TIDist)를 유지하고 이를 이용해 (k+1)-itemset을 효율적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 이 방법은 frequent (k+1)-itemset(k>0)의 빈도수 및 TIDList를 TDB 에 대한 스캔이 전혀 없이 k-itemset의 TIDList로부터 직접 구한다. 이는 빈발항목집합을 찾기 위한 탐색 complexity는 크게 줄여줄 뿐 아니라 시간 변화에 따른 빈발항목집합의 분포 정보를 제공해 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1061-1063
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• 2013

기존의 많은 빈발 패턴 마이닝은 단일 최소 임계치를 전체 트랜잭션 데이터베이스의 각 아이템에 똑같이 적용하고 빈발 패턴을 마이닝해왔다. 단일 최소 임계치를 설정함으로써, 모든 아이템이 동일한 임계치가 적용되므로 레어 아이템 문제가 발생한다. 한편, 일정 주기마다 발생하는 정규 패턴이라고 한다. 실 세계에서는 빈발한 아이템 뿐만 아니라 주기적으로 발생하는 패턴정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 레어 아이템 문제를 해결하는 빈발한 정규 패턴을 마이닝하는 기법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.817-828
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• 2005

빈발 항목집합 마이닝 분야의 주된 연구 주제는 수행과정에서의 메모리 사용량을 줄이고 짧은 수행 시간에 마이닝 결과 집합을 얻는 것으로서, 빈발항목 탐색을 위한 다수의 방법들은 Apriori 알고리즘에 기반을 둔 다중 탐색 방법들이다. 또한 최대 빈발 패턴의 길이가 길어질수록 마이닝 수행 시간이 급격히 증가되는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 이전의 연구에서 마이닝 수행 시간을 단축하기 위한 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만, 다수의 이들 방법들은 희소 데이터 집합에서는 다소 비효율적인 성능을 나타낸다. 본 논문에서도 효율적인 빈발항목 탐색 방법을 제안하였다. 먼저 빈발항목 탐색을 위한 새로운 트리 구조인 $L_2$-tree 구조를 제안하였으며, 더불어 $L_2$-tree를 이용하여 빈발 항목집합을 탐색하는 $L_2$-traverse 알고리즘을 제안하였다. $L_2$-traverse 구조는 길이가 2인 빈발 항목집합 $L_2$에 기반하여 생성되는 것으로서 크기가 매우 작으며, 이를 활용한 $L_2$-traverse 알고리즘은 $L_2$-tree를 단순히 한번 탐색함으로써 전체 빈발 항목집합을 빠른 시간에 구한다. 또한 수행 시간을 보다 단축할 수 있는 방법으로 길이가 3인 빈발 항목집합 $L_3$가 될 수 없는 $L_2$ 패턴들을 미리 제거하는 $C_3$-traverse 알고리즘도 제안하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법들은 특히 $L_2$가 상대적으로 적은 희소 데이터 집합 환경일 때 기존의 다른 방법들보다 우수함을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.117-120
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• 2000

데이터 마이닝이란 대량의 실제 데이터로부터, 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이라 정의한다. 데이터 마이닝 기술 중에서 현재 가장 활발하게 연구되고 있는 것들 중의 하나가 연관 규칙 탐사이다. 연관 규칙이란 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미한다. 기존의 연관 규칙을 발견하기 위한 알고리즘들은 k-빈발 항목집합을 추출하기 위하여 k-후보 항목집합의 개수를 줄이거나 데이터베이스의 크기를 줄이는데 많은 연구가 이루어져 오고 있다. 본 논문에서는 상대적으로 많은 후보 항목집합의 데이터베이스 스캔을 통하여 추출되는 2-빈발 항목집합은 해쉬 기법을 사용하여 추출하고 k(k>2)-빈발 항목집합은 데이터베이스를 전처리하여 트랜잭션의 길이에 따라 두 개의 트랜잭션 집합으로 분리하고 분리된 데이터베이스에 다른 알고리즘을 사용하여 빈발 항목집합을 찾는 알고리즘을 제안한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 성능 및 타당성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.301-302
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• 2013

연관 규칙 탐사는 이산적인 항목들을 포함하는 트랜잭션 데이터에 존재하는 항목 간 동시 발생 관계를 찾아내는 데 그 목적을 두고 있다. 연관 규칙은 {전항}${\rightarrow}${후항}의 형태를 갖고, 전, 후항은 모두 사전에 정의된 지지도 하한을 만족하는 빈발 항목 집합으로 구성된다. 연관 규칙 탐사에서 문제가 되는 것은 일반적으로 탐사되는 빈발 항목 집합의 개수가 많아지면서 규칙의 개수도 많아지고, 이들 사이에 중복성이 존재한다는 점이다. 따라서 단순히 지지도나 신뢰도 순으로 빈발 항목 집합이나 규칙을 나열하기보다는 항목들의 연관성을 고려하는 것이 분석자에게 보다 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 연관 규칙 탐사와 함께 계층 군집 분석을 실시하여 항목들 간 연관성을 정리하고, 이를 토대로 빈발 항목 집합들을 나열하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.109-111
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• 2011

대부분의 빈발 부분그래프를 이용한 그래프 분류 알고리즘들은 빈발 부분그래프를 마이닝하여 개별적인 빈발 부분그래프의 포함 여부를 특징 벡터로 구성하는 단계와 기계학습 알고리즘들을 훈련시켜 분류 모델을 수립하는 단계로 구성된다. 이와 같은 그래프 분류 알고리즘들은 부분그래프의 개별적인 존재 여부만을 이용하여 특징을 구성하기 때문에 변별력이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빈발 부분그래프들이 동시 발생하는 특징 벡터의 변별력을 반영할 수 있는 특징선택 기법을 적용한 모델 기반 탐색트리 기법을 제안한다. 동시 발생 부분그래프를 특징으로 사용하여 변별력을 향상시킬 수 있으며, 모델기반 탐색 트리를 사용하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 보이는 것을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.145-147
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• 2005

최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터가 매우 빠르게 증가되고 있다. 또한, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.