• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.91-96
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• 2003

연관규칙은 데이터베이스에 잠재되어 있는 유용한 정보를 탐사하는 방법으로 데이터마이닝의 한 분야이다. 이는 항목의 발생유무만을 고려하는 이진연관규칙에 대한 연구가 주였으나, 최근에는 항목의 수량까지 고려하는 수량연관규칙 탐사가 소개되고 있다. 수량연관규칙은 수량속성 항목을 임의의 방법으로 여러 개의 소구간 항목으로 분할한 후, 각각을 이진항목으로 취급하여 연관규칙을 탐사하는 방법이다. 본 논문에서는 분할된 여러 소구간 분할항목들 중에서 필요 소구간 항목만을 선택적으로 탐사하는 방법을 제안한다. 제안방법은 블린항목제약식을 사용하여 수량항목의 탐사범위를 제한함으로써 모든 분할을 탐사하지 않고 필요 소구간만을 탐사하기 때문에 탐사시간을 단축할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.126-129
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• 2003

최근 대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하여 이를 활용하는 단계에서 이러한 연관규칙을 수량항목에도 적용할 수 있도록 확장하는 연구가 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량 항목을 이진항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합(Large Interval Itemsets)을 생성할 때 수량 항목이 특정 영역에 집중하여 발생하거나 골고루 분포되어 있지 않은 경우, 이러한 지역성(locality)을 고려하여 빈발구간 항목집합을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 의미 있는 구간을 중심으로 빈발구간 항목들이 순서대로 생성되기 때문에 세밀도를 판단하여 활용할 수 있으며, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화할 수 있는 특징이 있다 또한 인구센서스등 실 데이터를 사용한 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.945-957
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• 2007

수량 연관규칙은 대량의 데이터베이스에 존재하는 데이터 중 수량적 속성이 강한 데이터를 항목으로 만들어 이진 연관규칙에 적용한다. 만약 중요한 의미를 내포하는 수량 데이터의 정의역 범위가 넓을 경우 정의역을 최소지지도에 만족하는 적정 구간으로 분할하여 빈발구간 항목을 생성하는 작업이 필요하다. 이러한 빈발구간 항목은 어떻게 생성되었느냐에 따라 생성된 규칙의 신뢰도에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 빈발구간 항목을 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법들에 비해 의미가 있는 구간을 분실하지 않고 최소지지도에 근접하는 세밀한 빈발구간을 생성하기 때문에 데이터가 가진 특성의 손실을 최소화할 수 있는 효율적인 방법이다. 또한 병합이 불필요한 곳에서는 병합을 시도하지 않고 빈도가 높은 구간만을 취해 병합하므로 수량의 정의역이 넓을 경우 기존 방법에 비해 실행속도가 월등히 빠른 효율적인 방법이다. 그리고 인구센서스와 같은 실제로 사용되는 데이터를 이용하여 클루닉스 HPC 시스템에서 병렬처리 수행을 통하여 제안 방법이 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.402-407
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• 2001

대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하고자 하는 연구가 활발하며, 수량 데이터의 항복에도 적용할 수 있도록 이들 방법을 확장하는 연구가 최근에 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량 데이터 항목을 이진 항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합을 생성할 때, 수량 데이터 항목의 정의 영역 내에서 특정 영역에 집중하여 발생하는 특성인 지역성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 세밀의 정도를 판단하여 활용할 수 있는 생성순서 정보도 포함하고 있어, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화한 수 있는 특징이 있다. 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.465-475
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• 2001

최근에 대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하고자 하는 연구가 활발하며, 수량항목에도 적용할 수 있도록 이들 방법을 확장하는 연구도 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량항목을 이진 항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합을 생성할 때, 수량 항목의 정의 영역 내에서 특정 영역에 집중하여 발생하는 특성인 지역성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 세밀도를 판단하여 활용할 수 있는 생성순서 정보도 포함하고 있어, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화할 수 있는 특징이 있다. 인구센서스 등 실 데이터를 사용한 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.207-210
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• 2003

In this paper, we explore a new data mining capability that is based on Quantitative Attribute and Time Series. Our solution procedure consists of two steps. First, We derive an algorithm to contain the Quantitative Attribute into a set of candidate item. Second, We redefine the concepts of confidence and support for composite association rules. It is shown that proposed methode is very advantageous and can lead to prominent performance improvement.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2597-2607
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• 1999

본 논문은 기존의 수량적 연관규칙탐사를 위한 고빈도항목열 생성방법이 가지고 있는 문제점을 해결하는 효율적인 고빈도항목열 생성기법을 제안한다. 제안된 생성기법은 분할과정에서 최소분할지지율을 이용하여 분할간격을 유동적으로 결정하는 방법과 데이타의 집중도를 우선 순위로 하여 분할된 소간격을 병합하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법보다 세밀한 고빈도항목열을 생성할 수 있는 것과 데이타들의 특성을 잃어버리지 않는 특징을 갖는다. 성능평가를 통하여 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 효율적인 고빈도항목열을 생성함을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권50호
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• pp.183-193
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• 1999

The problem of discovering association rules has received considerable research attention and several fast algorithms for mining association rules have been developed. In this paper, we propose an efficient algorithm for mining quantitative association rules with item constraints. For categorical attributes, we map the values of the attribute to a set of consecutive integers. For quantitative attributes, we can partition the attribute into values or ranges. While such constraints can be applied as a post-processing step, integrating them into the mining algorithm can reduce the execution time. We consider the problem of integrating constraints that are boolean expressions over the presence or absence of items containing quantitative attributes into the association discovery algorithm using Apriori concept.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-8
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.