• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.453-462
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• 2006

순차 패턴을 찾는 것은 데이타마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 경제나 과학분야와 같은 많은 분야에서는 정량 정보가 아이템과 같이 기록되어 있으며, 기존의 알고리즘이 처리하지 못하는 이러한 정량 정보는 사용자에게 보다 유용한 정보를 전달하여 줄 수 있다. 본 논문에서는 정량 정보를 포함한 순차패턴 마이닝 문제를 제안하였다. 기존의 순차패턴 알고리즘에 대한 단순한 확장으로는 모든 정량에 대한 후보 패턴들을 모두 생성하기 때문에 확대된 탐색 공간을 효율적으로 탐색할 수 없음을 보이고, 이러한 단순한 확장 알고리즘의 성능을 대폭 향상시키기 위하여 정량 정보에 대해 해쉬 필터링과 정량 샘플링 기법을 제안하였다. 다양한 실험 결과들은 제안된 기법들이 단순히 확장된 알고리즘과 비교하여 수행시간을 매우 단축시켜 줄 뿐만 아니라, 데이타베이스 크기에 대한 확장성 또한 향상시켜줌을 보여 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1365-1368
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• 2012

순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.73-75
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• 2001

데이터베이스에서 질의의 결과로 되돌려지는 레코드의 수가 많을 때, 이를 일정 개수의 레코드 단위로 구분하여 일부만 돌려주는 응용이 많다. 추가의 결과를 요청할 경우, 이를 수행하기 위해 기존에는 다시 동일한 질의를 수행한 후 필요한 레코드 위치까지 순차적으로 접근을 하는 방식을 썼다. 본 논문에서는 인덱스가 정의된 필드를 기준으로 정렬된 결과 집합에서 효율적으로 순위 탐색을 지원하기 위한 Ranking-tree 인덱스 구조를 제안한다. 순위 탐색은 어떤 기준에 의해 정렬된 결과 레코드에서 N번째 순서에 해당하는 레코드부터 탐색하는 것을 말한다. Ranking-tree를 통해 불필요한 질의 결과 탐색 시간을 줄여 성능 향상을 가져올 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권2호
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• pp.51-62
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• 2018

높은 유틸리티 순차 패턴 탐사는 데이터 마이닝에서 중요한 연구 주제로 간주되고 있다. 이 주제에 대해 몇 개의 알고리즘들이 제안되었지만, 그것들은 높은 유틸리티 순차 패턴 탐사의 탐색 공간이 커지는 문제에 부딪히게 된다. 한 시퀀스의 더 엄격한 유틸리티 상한 값은 탐색 공간에서 초기에 유망하지 않은 패턴들을 더 가지치기할 수 있다. 본 논문에서 새로운 유틸리티 상한 값을 제안하는데, 그것은 한 시퀀스와 그 자손 시퀀스들의 최대 예상 유틸리티인 sequence expected utility (SEU)이다. 높은 유틸리티 순차 패턴들을 탐사하는데 필수적인 정보를 유지하기 위해 각 패턴에 대한 시퀀스 유틸리티 리스트를 새로운 자료구조로 사용한다. SEU를 활용하여 높은 유틸리티 순차 패턴들을 찾아내는 알고리즘인 High Sequence Utility List-Span (HSUL-Span)을 제안한다. 서로 다른 영역의 합성 데이터세트와 실제 데이터세트에 대한 실험 결과는 HSUL-Span이 상당히 적은 수의 후보 패턴들을 생성하고 실행 시간 면에서 다른 알고리즘들보다 우수한 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.569-571
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• 2003

순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 찾아 주었다. 하지만 아이템과 관련된 퀀터티 정보가 더욱 유용한 정보를 제공해 주는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 퀀터티가 있는 순차 패턴을 찾는 알고리즘을 소개한다. 기존 알고리즘을 초보적으로 확장한 알고리즘은 탐색 공간을 모두 다 검색하여 결과를 얻는 방법을 사용하기 때문에 결과적으로 나쁜 성능을 나타내었다. 이러한 단점을 없애기 위해 여과 과정과 샘플링 기반 알고리즘을 사용하여 검색해야 하는 후보 패턴의 수를 줄여줌으로써 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 새로운 방법들이 초보적인 확장을 한 기존 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.590-598
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• 2002

효율적인 순차패턴 마이닝을 위해서는 후보패턴의 생성 비용을 줄이고 동시에 생성된 후보패턴에 대한 탐색공간을 줄여야 한다. 그러나 이전에 개발된 알고리즘들은 이러한 문제들을 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 특히 Apriori-like 방법들은 알고리즘은 단순하지만 많은 크기의 후보패턴 집합생성, 대용량 데이터 베이스의 반복적인 탐사 등의 문제점이 있고, PrefixSpan[2]은 단계별로 분할된 프레픽스 프로젝티드(prefix projected) 데이터 베이스들을 구성 하여 후보패턴의 지지도 계산을 위한 탐색 공간을 줄이지만 프로젝티드 데이타베이스들의 구성비용이 크다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 개선을 위해 본 논문에서는 새로운 순차패턴 마이닝 방법인 Suffixspan(Suffix Checked Sequential Pattern mining)을 제 안한다. Suffixspan은 순차패턴 집합의 단계별 분할특성과 서픽스(suffix) 특성을 이용하여 적은 비용으로 작은 크기의 후보패턴 집합을 생성하고, 1-프레픽스 프로젝티드 데이타베이스를 구성하여 후보패턴 검사를 위한 탐색공간을 줄인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.346-348
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• 2002

인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.13-21
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• 2002

퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.565-570
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• 2013

기존의 순차 패턴 마이닝 기법은 주로 시점 기반 이벤트를 중심으로 연구되었다. 그러나 실생활에는 시작 시점과 종료 시점과 같은 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트가 많이 발생한다. Allen 연산자를 기반으로 두 인터벌 이벤트 사이의 인터벌 패턴을 탐사하는 기존의 기법은 세 개 이상의 인터벌 이벤트 사이에서 인터벌 패턴이 여러 의미로 해석될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이 논문은 인터벌 패턴 탐사에서 모호성 제거를 위한 효율적인 순차 탐색 마이닝 기법인 I_TPrefixSpan 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 인터벌 이벤트에 대한 이벤트 시퀀스를 생성함으로써 모호성을 제거하고 이벤트 시퀀스에 존재하는 항목만을 대상으로 순차 탐색함으로써 후보 집합 생성을 최소화 할 수 있다. 성능 평가를 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 효율적임을 보인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.325-332
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• 2000

데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다