• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.145-155
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• 2004

인터넷 쇼핑몰을 구성하는 관리자 입장에서는 사용자 중심의 편리한 검색 기능과 시스템 중심의 빠른 검색 기능을 가지는 것이 매우 중요하다. 전자는 사용자의 다양한 요구를 만족시킬 수 있는 최적화된 입력 매개 변수를 찾아내는 것이며, 후자는 속성이 다른 다양한 입력 변수들을 효과적으로 정규화 하여 빠른 검색 해를 찾아내는 것이다. 본 연구에서는 기본적으로 사용자의 다양한 요구를 최대한 반영하기 위해 다중 속성을 가진 검색 기능은 물론 보다 빠른 검색 기능을 가지기 위한 데이터베이스 최적화 구성에 초점을 두고 있다. 이를 위해 인터넷 쇼핑몰의 검색 특성을 반영할 수 있는 연관 규칙의 척도인 지지도와 신뢰도를 고려한 수정된 연관 알고리즘을 제시하며, 빠른 검색 기능을 가지기 위한 모델관리 시스템을 제안한다. 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 고객의 검색 트랜잭션 수가 증가할수록 전체 평균 검색 시간은 상대적으로 줄어든다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.125-134
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• 2009

웹을 통한 생물 데이터 접근 방식은 많은 과학자들에게 대화식으로 서로 다른 형식의 생물 데이터베이스 내용을 검색할 뿐만 아니라, 한 데이터베이스에서 다른 분자생물 데이터베이스로의 연결을 위한 강력한 도구를 제공한다. 본 논문에서의 생물 개념 모델은 생물 데이터 제어를 위한 4가지 통합 레이어를 기반으로 각 생물 데이터 소스 간의 연관성에 따른 규칙 속성을 적용하고 데이터 소스 중에 관심 대상이 되는 개체를 표현하여 하이브리드 생물 데이터 모델을 구성하였다. 특정 사용자의 응용 서비스 요구가 발생하면 해당 생물 데이터베이스와 웹 서비스를 통한 데이터 소스로부터 정보를 획득한다. 본 논문에서는 통합 레이어를 기반으로 웹 데이터 소스 상에서 정보를 탐색하기 위해 메타 규칙을 적용한 질의어 처리 모형과 수행구조를 정형화하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8S호
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• pp.2688-2699
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• 2000

본 논문에서는 시간속성과 능동특성을 지원하는 관리객체의 동적특성 표현언어 BDL(Behaviour Description Language)을 이용하여 시스템 망관리 모델의 관리기능을 정형적으로 표현하였다. 그리고 BDL로 표현된 관리기능을 CORBA IDL로 변환하는 BDL＿to＿IDL 컴파일러를 설계·구현하였다. 특히, 망 관리 정보베이스에 저장되어있는 관리객체를 안전하게 보호하기 위해 ITU-T 권고안에 정의된 강제적 접근제어 모델과 역할기반 접근제어 모델을 상호연동한 접근제어모델을 정의하였다. 또한, 관리속성값을 제어하는 관리연산을 연관된 유형별로 묶어 역할로 정의하고 관리자와 관리객체에 인가등급과 보안등급을 부여하여 역할배정규칙과 제약조건에 따라 관리정보의 접근을 제어함으로써 보다 무결성을 보장받도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.736-738
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• 1999

본 논문에서는 ITU-T 권고안에 정의된 장제적 접근제어 모델과 역할기반 접근제어 모델을 상호연동한 모델의 관리객체 상호관계구조를 정의하였다. 또한 관리속성값을 제어하는 관리연산을 연관된 유형별로 묶어 역할로 정의하였으며 관리자와 관리객체에 보안등급을 부여함으로써 무결성을 보장하고 관리자 관리객체 사이에 역할을 배정하므로써 실생활에 적용될 수 있는 접근제어 모델을 제시하였다. 그리고 역할배정규칙과 제약조건을 기반으로 하여 'rule' 관리객체 클래스의 접근제어 결정함수와 접근제어 집행함수의 동작과정을 동적특성 기술언어를 체계적이고 정형적으로 기술하였다.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제4권2호
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• pp.29-40
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• 2011

본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.12-23
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• 2003

정보산업의 급속한 발전은 축적되어 있는 대규모의 데이터로부터 보다 가치 있는 정보 생성 및 정확한 데이터 분석 능력을 요구하고 있다. 특히 데이터마이닝 기법을 이용하여 주어진 데이터간의 연관관계를 도출하고, 얻어진 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법은 주목을 받고 있다. 이 연구에서는 속성중심 귀납방법과 분류규칙을 통합한 일반화 기반의 분류기법을 제안하였고, 간결한 모델의 구축 및 규칙 추출을 수행하였다. 또한 일반화 기반 분류 예측시스템에 산불데이터를 적용하여, 기상 데이터와 산불발생 사이의 관련성을 분석하고 효율적인 예측을 수행하였다. 이 연구에서 제시한 기법은 반복적으로 발생하는 자연재해에 대한 분석 및 예측, 에너지의 수요량 예측등과 같이 실생활의 중요한 부분들에 다양하게 응용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제3권1호
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• pp.75-88
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• 2005

최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 연관성 (association), 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본 속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제17권4호
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• pp.3-61
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• 1995

기업활동의 범세계화(汎世界化), WTO 출범 등으로 세계경제(世界經濟)의 통합(統合)과 무국경화(無國境化)가 진행되고 있다. 이에 따라 자본 고급인력 등 국제이동성(國際移動性)이 높은 자원들이 유동화(流動化)할 것이고, 그 결과 토지, 사회간접자본, 미숙련 노동력, '경기규칙', 사회 전반적인 과학기술수준, 문화 등 국제이동성(國際移動性)이 낮은 광의(廣義)의 생산요소(生産要素)들이 한 나라의 경제적 특성을 결정하고 경제 기반을 이룰 것이다. 무국경시대(無國境時代)에는 자원배분뿐 아니라 자원유치(資源幽致)가 한 나라의 경제성과에 큰 영향을 미칠 것이며, 따라서 자원유치가 경제운영의 중요한 과제로 등장할 것으로 예상된다. 자원의 국제적(國際的) 유동화(流動化)는 국제이동성(國際移動性)이 높은 생산요소들이 국제이동성이 낮은 생산요소들을 찾아 경제활동의 근거지를 선택하는 것이므로, 무국경시대(無國境時代)에는 저이동성(低移動性) 생산요소(生産要素)들의 양적(量的) 확충(擴充)및 질적(質的) 수준(水準) 제고(提高)를 통한 자원유치(資源誘致)의 가능성이 커지며, 따라서 일부 첨단기술산업의 육성보다는 전반적인 과학기술(科學技術) 수준(水準) 제고(提高)가, 소수의 고급인력 확보보다는 다수(多數) 미숙련(未熟練) 인력(人力)의 질적(質的) 수준(水準) 제고(提高)가 경제성과를 높이는 데 상대적으로 더 중요해진다. 또한 경제적(經濟的) 무국경화(無國境化)는 국적에 관한 속인주의(屬人主義)의 퇴조와 속지주의(屬地主義)의 보편화, 한 나라 국경 안에 상이한 특성을 가진 지방경제(地方經濟)들의 부상, 국내 산업들 사이의 산업연관관계(産業聯關關係) 약화(弱化) 등의 변화를 수반할 것으로 예상된다. 이같은 변화로 개방주의(開放主義) 및 무차별주의(無差別主義)의 확대(擴大)가 불가피하게 되고 특정 산업에 대한 정부지원 및 보호의 근거가 약화되는 반면, 자원배분의 참고단위로서 개별(個別) 경제주체(經濟主體)들의 중요성이 높아지며 그만큼 시장경쟁을 지배하는 '경기규칙(鏡技規則)'의 올바른 정립이 중요해진다. 그러므로 정부는 자원배분에 대한 개업을 축소하고, 저이동성(低移動性) 생산요소(生産要素)들의 양적 질적 수준 제고, 특히 '경기규칙(競技規則)'의 공정성(公正性) 및 투명성(透明性)을 높여야 한다. 즉 정부가 폐쇄성 높은 경제의 지배인으로부터 개방(開放)된 시장경제(市場經濟)의 후견인으로 바뀌어야 한다. 이것이, 시장질서(市場秩序)가 우리를 먹여 살리는 손이라는 인식이나 국제분업(國際分業)이 살 길이라는 확신이 부족한 우리 사회에 무국경시대(無國境時代)가 던지는 어려운 도전(挑戰)이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.