• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권1호
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• pp.1-8
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• 2007

발달된 인터넷 환경과 데이터 교환 표준 언어로서 확정되고 있는 XML을 기반으로 하여 대량의 웹 문서들이 생산되면서 정보 추출의 대상은 자연스럽게 웹 문서로 이동하게 되었다. 이에 따라 급속히 증가하고 있는 XML 문서에 대한 구조, 통합 및 검색을 위한 연구들이 있다. 이 논문에서는 XML 문서들에 대한 질의 처리, 검색 등을 효율적으로 처리하기 위한 기반으로써 빈발구조 중심의 XML 문서를 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 첫째 XML 문서를 트리 구조로 표현하여 분리하고 분리된 구조들을 대상으로 빈발하게 발생하는 구조들을 추출한다. 둘째 각 XML 문서에서 추출된 빈발 구조들을 트랜잭션의 항목으로 취급하여 클러스터링을 수행한다. 클러스터링을 수행할 때 각 클러스터의 생성 및 생성된 전체 클러스터의 응집도를 함께 고려하는 주요항목 가중치를 이용한다. 셋째 기존연구와의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.326-329
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• 2021

데이터베이스에서의 빈발 패턴 탐색은 일정 횟수 이상 같이 등장하는 항목들의 집합을 찾는 문제이다. 본 논문은 다수의 2 차원 배열들이 주어졌을 때, 이들 내부에서 빈번히 같이 등장하는 부분 구역들을 찾는 문제를 다룬다. 하지만 기존 빈발 패턴 탐색 기법들은 배열 내 원소들의 위치 관계까지 고려하지는 않기 때문에 본 문제에 바로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 논문은 다수의 2 차원 배열 내에서 빈번히 같이 발생하는 부분 구역들을 효율적으로 찾는 기법을 제안한다. 본 논문의 선행 연구에서는 주어진 배열들을 두 번 스캔하여 빈발 부분 구역 집합을 찾는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 이를 개선하여 배열들을 한 번만 스캔하고도 빈발 부분 구역 집합을 찾는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법은 지금까지 탐색된 부분 구역들에 대한 정보를 메모리에 효율적으로 유지한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 수행시간을 약 30% 단축함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.367-372
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• 2008

최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1357-1360
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• 2012

온라인 쇼핑객의 구매 규칙을 예견하기 위해 기업은 데이터 마이닝 기법을 사용하는데, 최대 빈발 패턴은 특정한 고객의 구매 원칙을 드러내기 때문에, 최대 빈발 패턴에 대한 마이닝은 최근 시장 분석에서 핵심적 이슈가 되고 있다. 본 논문에서 우리는 오리지널 데이터세트로부터 널 트랜잭션(Null Transaction)을 제거한 후, 최대 빈발 패턴을 발생시키기 위한 BRE-트리(Bottom-up Row Enumeration Tree)를 적용시켰다. 다음으로 온라인 거래 데이터베이스에서 고객 구매 규칙의 마이닝을 위한 항목들 간의 거리를 계산하기 위해, SCL(Sequence Close Level)의 변형된 버전을 사용하였다. 실험결과는 합리적인 시간 내에 고객의 구매 규칙을 더 정확하게 예견할 수 있음을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.768-774
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• 2016

본 논문에서는 개인화 서비스를 제공하기 위해 책, 음악, 영화 등과 같이 단일 항목을 추천하는 기존 방법의 한계를 극복하고, 패션, 요리 등과 같이 연관성에 따른 항목의 조합, 즉 그룹을 추천하는 방법을 다룬다. 협업 필터링은 사용자 간의 유사도를 측정하여 비슷한 성향의 사용자들이 선택한 항목을 추천하는 방법이며, 사용자의 성향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 협업 필터링과 연관 규칙을 바탕으로 빈발 항목 집합을 생성하고, 그룹 간의 유사도에 따라 그룹을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위하여 의류 전자상거래에서 4개월 동안 소비자가 구매한 목록 데이터로 실험을 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권1호
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• pp.139-148
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• 2001

본 연구는 교통사고 야기 자들의 운전정밀적성검사기록과 해당 교통사고기록을 비교하여 특정 운전적성상의 결손이 교통사고와 특정유형의 교통사고에 미치는 영향을 계량적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 우리나라에서 가장 빈발하는 인적요인에 의한 교통사고 유형 중에서 교통상충이 빈발하는 지점에서 발생하는 차-대-차 사고를 조사분석대상으로 삼았다. 이와 같이 분석대상사고를 선정한 이유는 교통상충이 교통사고로 발전하는 과정에서 사고 제1당사자의 운전적성의 역할을 파악하고자하는 목적에서이다. 따라서 본 연구의 대상이 되는 교통사고 유형을 1. 교차로 진입부에서의 추돌사고, 2. 교차로내 충추돌사고, 3. 단일로상의 추돌사고로 선정하였다. 판별력이 의문시되는 4개 항목을 제외한 조사분석결과에서 하나의 항목을 제외하고 사고 야기자와 일반인의 운전적성상에 통계적으로 분명한 차이가 있으며 각 항목의 결손자 집단에서의 사고자 비율이 일반운전자 집단에 비해 교통사고를 경험한 확률이 2배 내지 4배 가량 높았다. 또한 특정 유형 사고 야기자와 사고 야기자 전체, 일반운전자 집단간 비교에서도 항목별 결손율이 분명한 다른 형태를 갖고 있다는 사실을 확인했으며, 특정유형의 결손(조합)자 집합에서 특정 교통사고 유형을 야기시켰을 확률이 일반인 집단에 비해 많게는 13배 적게는 3, 4배 정도 높다고 추정되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.127-133
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• 2019

지금까지의 빈발 항목 추출에서는 FP-Tree에 대한 순회와 패턴의 탐색이 필수적인 과정이기 때문에 마이닝 데이터를 트리에 저장하는데 공간이 필요하고 탐색하는데 CPU시간이 필요하기 마련이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 조건부 FP-Tree의 의존하지 않고 트랜잭션 데이터의 각 항목들의 위치 정보를 부여하여 트랜잭션 데이터를 2차원의 위치정보 Look-Up테이블로 변환하여 시간과 공간적인 접근성을 용이하게 한다. 또한 항목과 항목의 위치에 대한 매핑배열을 병행하여 시간 복잡도를 줄이는 방법을 고려하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법은 FIMI 저장소 웹 사이트에서 얻은 데이터 세트를 기반으로 많은 실행 시간과 메모리 사용을 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.302-304
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• 2000

인터넷의 발달로 웹에는 엄청난 데이터가 존재하나, 불규칙적인 구조를 이루고 있는 반구조적 데이터가 대부분이다. 이러한 반구조적 데이터는 데이터들간의 어떤 정확하게 정해진 구조를 갖고 있진 않지만 불완전하고 불규칙한 구조 정보를 포함하고 있는 것으로, 데이터들 간의 관계를 규명할 수 있는 공통 구조 정보를 추출하여 효과적으로 구조화시킴으로써 정보로서의 가치를 높일 필요성이 대두되게 되었다. 또, 데이터 처리 과정에서 기존의 잘 정의된 구조를 가진 데이터베이스의 장점을 수용하기 위해서는 반구조적 데이터 집합의 불완전한 구조 정보로부터 공통 구조를 추출하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 후보 항목 집합의 생성이 없는 빈발 패턴 탐사 기법을 사용하여 반구조적 데이터 집합으로부터 공통구조를 추출하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.337-340
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• 2006

FP-tree(Frequent Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었다. 그런데, FP-tree는 DB에 저장된 거래 내용중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템을 사용해서 메모리 사용 측면에서 F.P. Tree 알고리즘의 타당성과 이에 따른 성능 특성을 관찰하였다. 그 결과, F.P. Tree 알고리즘은 현대 컴퓨터에서 보편화된 512MB${\sim}$1GB의 주메모리 시스템에서 무리는 없으나, 메모리 소요량이 DB의 크기나 빈발 항목 집합의 수 보다는 거래의 길이 등 DB의 특성에 따라 급격하게 증가하는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.139-146
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• 2012

데이터 마이닝은 다양한 분야에서 축적된 데이터로부터 필요한 지식을 탐사하기 위하여 널리 이용되고 있다. 연관규칙을 탐사하기 위하여 이벤트의 빈발 횟수에 기반을 둔 많은 방법들이 존재하지만, 이들은 이벤트가 연속적으로 발생하는 스트림 환경에는 적합하지 않다. 또한 실시간으로 연관규칙을 탐사해야 하는 스트림 환경에 적용하기에는 많은 비용이 든다. 이 논문에서는 스트림 환경에서 연관규칙을 탐사하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 스트림에서 목적 이벤트의 발생 간격에 따른 가변 윈도우로부터 이벤트의 존재 유무에 근거한 COBJ(Count object) 계산법을 이용하여 데이터 항목을 추출한다. 추출된 데이터는 FPMDSTN(Frequent Pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) 알고리즘을 통해 실시간으로 연관규칙을 탐사한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 스트림 환경에 효율적임을 보인다.