Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.235-243
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2011
데이터 마이닝 기법 중에서 가장 많이 이용되고 있는 기법은 연관성 규칙을 탐색하는 것으로, 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 각 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 연관성을 평가하기 위한 기준으로 많은 흥미도 측도가 개발되어 있다. 그 중에서도 신뢰도가 가장 많이 활용되고 있으나 신뢰도는 연관성의 방향을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도가 개발되었으나, 이 또한 양의 신뢰도의 값과 음의 신뢰도의 값이 동일한 경우에는 순수 신뢰도의 값이 같아지므로 이러한 경우에는 순수 신뢰도로는 차이를 알 수 없다. 이에 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가기준인 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 예제를 통하여 그 유용성을 알아본 결과, 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 순수 신뢰도에 의해서는 구분할 수 없는 상황도 해석 가능하게 할 수 있다는 사실을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.601-609
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2014
빅 데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 연관성 평가기준을 기반으로 하여 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 기본적인 연관성 평가기준들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 신뢰도는 연관성의 방향 (음 또는 양)을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나, 이는 전항과 후항이 바뀌면 그 값이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도, 그리고 기여 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가 기준으로 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 신뢰도와 기여 순수 신뢰도, 그리고 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 예제를 통하여 비교 분석하였다. 그 결과, 대칭적 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 전항과 후항이 바뀌어도 그 값이 변하지 않으므로 연관성 규칙을 생성하는 데 매우 유익한 평가 기준이라는 사실을 확인할 수 있었다. 이들 네 가지 대칭적 기여 순수 신뢰도 중에서는 두 종류의 기여 순수 신뢰도의 분자의 합과 분모의 합의 비로 나타나는 측도가 가장 바람직한 것으로 예제를 통하여 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.495-503
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2011
데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.523-532
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2013
데이터 마이닝은 빅 데이터에 잠재되어 있는 지식이나 패턴을 찾아내는 기술이며, 대표적인 기법 중의 하나가 연관성 규칙 마이닝이다. 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 연관성을 평가하기 위한 기준으로 여러 가지 흥미도 측도가 개발되어 있는데, 그 중에서도 신뢰도가 가장 많이 활용되고 있으나 연관성의 방향을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도가 개발되었으나. 양의 신뢰도과 음의 신뢰도의 값이 동일한 경우에는 이 측도의 값이 같아지므로 정확한 연관성 규칙을 발견할 수 없게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 기여 순수 신뢰도와 비교 신뢰도가 개발되었는데 이들은 이들 측도들이 취할 수 있는 값의 범위에 대한 문제를 제외하고는 흥미도 측도로서는 매우 바람직하다고 할 수 있으나 값의 범위에 대한 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기여 순수 신뢰도와 비교 신뢰도의 크기를 동시에 고려한 비교 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 예제를 통하여 그 유용성을 알아본 결과, 비교 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 그 값의 범위가 [-1, +1]의 값을 가지므로 행태적 해석이 가능한 것으로 확인되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.939-948
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2012
데이터 마이닝 기법들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 연관성 규칙은 방대한 데이터베이스에서 항목간의 관계를 흥미도 측도에 의해 명확히 수치화함으로써 그들간의 관련성을 표시해주는 기법이다. 양의 연관성 규칙 마이닝이 임의의 한 항목이 발생하면 다른 항목도 발생한다는 규칙을 생성하기 위한 기법인 반면에, 음의 연관성 규칙은 어느 항목이 발생하면 다른 항목은 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 기법이다. 음의 연관성 규칙은 양의 연관성 규칙의 활용과 마찬가지로 고객의 구매 경향 및 마케팅 정책을 제시할 수 있고 교차판매와 매장 진열 등과 같이 타겟 마케팅에 활용 가능하다. 양의 연관성 규칙에 음의 연관성 규칙을 추가하게 되면 어떤 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만 마케팅 하는 것뿐만 아니라 더 나아가 그 제품이 아닌 어느 제품을 마케팅 하는것이 필요한지를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 음의 신뢰도의 단점을 보완할 수 있는 음의 기여 순수 신뢰도를 제안한 후, 이에 대해 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 조사하였으며, 예제 데이터를 활용하여 음의 기여 순수 신뢰도의 유용성을 고찰하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.263-270
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2010
데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 체계적이고도 자동적으로 찾아내는 기법이다. 데이터마이닝의 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 연관성 규칙은 항목 집합으로 표현된 트랜잭션에서 각 항목간의 연관성을 반영하는 규칙으로서, 항목 집합간의 관계를 지지도, 신뢰도, 순수 신뢰도 등과 같은 흥미도 측도에 의해 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목집합간의 관련성을 표시해주기 때문에 현업에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존에 많이 활용되고 있는 흥미도 측도인 신뢰도와 순수 신뢰도의 문제점을 보완하여 연관성 규칙을 올바르게 생성하기 위한 새로운 의사결정과정을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의사결정과정은 특히 스트리밍 데이터베이스에서의 연관성 규칙을 탐색하는 데 효율적이다.
본 연구는 스마트폰 맛집 앱에 대한 순수성, 유용성, 과장성, 동의성이 신뢰 및 지각된 위험과 최종적으로 이용의도에 미치는 영향관계를 검증하여 모바일 애플리케이션의 유용한 정보를 제시하고자 하였다. 편의표본추출법(convenience sampling)에 의해 스마트폰 맛집 앱 이용자 275명을 분석에 사용하였다. 분석결과, 첫째, 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성과 동의성은 신뢰에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 과장성은 신뢰에 부(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성만이 지각된 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰는 지각된 위험보다 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 신뢰와 지각된 위험 모두 스마트폰 맛집 앱 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성, 사용후기 동의성과 이용의도 간에 매개역할을 하는 것으로 볼 수 있다.
데이터 마이닝 분야에서 개발된 기법에는 연관성 규칙, 군집분석, 의사결정나무, 신경망 등 여러 가지가 있는데 이들 중에서 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등 여러 가지 연관성 평가 기준을 이용하여 항목들 간에 특정한 연관성을 탐색하는 기법이다(Park, 2014). 이러한 연관성 규칙은 Agrawal et al.(1993)이 처음 제안하였으며, 그 이후로 여러 연구자들에 의해 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 교차 엔트로피와 관련된 연구들이 발표되고 있다(Park, 2016b). 본 논문에서는 기존에 발표된 J 측도에 방향성과 순수성을 고려한 순수 대칭적 J 측도를 제안하고 예제를 활용하여 그 유용성에 대해 알아보았다. 그 결과, 동시발생빈도가 증가함에 따라 순수 대칭적 J 측도가 기존의 J 측도와 대칭적 J 측도, 순수 교차 엔트로피 측도보다 훨씬 분명하게 변하는 것을 알 수 있었으며, 불일치빈도의 크기에 따라서도 순수 대칭적 J 측도가 변화하는 폭이 더 커짐에 따라 연관성 유무를 더 분명하게 파악할 수 있었다. 따라서 순수 대칭적 J 측도는 데이터가 존재하는 어느 분야에서든지 연관성 규칙의 평가에 적용이 가능할 것으로 생각된다.
현재 많이 사용되고 있는 P2P 개념으로는 순수 F2P와 변형 F2P구조가 있다. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 Ktella 등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 순수 P2P 모델의 경우에는 정보 공유에서 연결성을 장점으로 Gnutella의 형태를 응용한 형태로 많이 사용되고 있지만 정보를 검색하거나 제공하기 위해 많은 트래픽을 소모하게 된다. 이와는 달리 변형 P2P모델들 중 정보 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 사용자에게 효율적이고 빠른 검색과 색인을 제공하기 위해 기존의 서버/클라이언트 형태를 취하고 있지만 제공하는 서버의 능력에 의존할 수 밖에 없다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail로 인한 비 연결성에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 프로토콜 기법에서의 접근과 계층적 구조를 적용하고 Backup 시스템을 포함해서 효율적인 그룹관리와 동적인 서버의 지정으로 신뢰성을 유지하기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.179-188
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2011
연관성 규칙은 방대한 데이터베이스에서 항목간의 관계를 명확히 수치화 함으로써 그들간의 관련성을 표시해주는 기법으로 데이터 마이닝 기법들 중에서 가장 많이 활용되고 있다. 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생한다는 규칙을 발견하기 위한 기법이 연관성 규칙이라면 음의 연관성 규칙 마이닝은 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 기법이다. 기존의 연관성 규칙에 음의 연관성 규칙을 추가하게 되면 어떤 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만 마케팅 하는 것 뿐 만 아니라 더 나아가 그 제품이 아닌 어느 제품을 마케팅 하는 것이 필요한지를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 음의 연관성 규칙의 단점을 보완할 수 있는 음의 순수 연관성 규칙의 측도들을 제시하고 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 조사하였으며, 예제 데이터를 활용하여 음의 순수 연관성 규칙의 유용성에 대해 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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