• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.247-249
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• 2001

한 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천 기법이 필요하다. 기존의 연관규칙이나 순차패턴 기법은 모든 규칙을 찾으므로 필요한 개수 이상의 연산을 한다. 연산 개수가 많아지면 연산 시간이 길어져 갱신되는 데이터베이스를 매번 적용시켜 계산하기가 어렵다. 제안하는 기법은 현재 사용자의 경로 정보를 기준으로 데이터베이스를 변형시키고, 기존 사용자의 경로정보가 저장된 데이터베이스를 검색하여 경로 정보의 패턴을 분석한다. 분석된 결과 중 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 현재 사용자에게 추천한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.146-159
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• 2015

본 연구의 목적은 순차분석방법(Sequential analysis)을 적용하여 한국 베이비붐 세대 근로자의 최근 15년 동안의 직업이동 패턴과 유형의 특징을 탐색하는데 있다. 이러한 탐색은 한국 근로자의 후기 경력패턴을 확인함으로써 효과적인 퇴직 지원 전략을 탐색하는데 중요한 시사점을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 특히, 본 연구에서는 근로자의 직업이동 유형과 빈도분석, 직업별 변환확률분석, 유의도검사 등을 활용하여 근로자 직업이동 간의 관계를 제시하였다. 분석을 위해 노동패널의 15년차 직업력 자료를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 베이비붐 세대 남성 근로자는 전문가 및 준전문가의 비중에 비해 단순 기술 기능 조립직의 종사자와 농업임업 및 어업 숙련종사자의 비중이 높아지는 특성을 보였다. 둘째, 베이비붐 여성근로자의 서비스종사자, 판매종사자, 기능 종사자 및 단순노무 근로비중이 상당히 높은 특성을 보였다. 이러한 특징은 베이비붐 세대가 퇴직 후 귀농을 선택하거나, 단순노무직과 같은 낮은 일자리로의 직업이동을 하고 있음을 시사한다. 연구 결과를 토대로 다양한 형태의 전직 및 퇴직지원 서비스가 필요함을 제안하였다.

• 한국습지학회지
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• 제11권2호
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• pp.107-121
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• 2009

현재 홍수예보를 위하여 많은 강우-유출 모형이 사용되고 있으나, 이러한 모형의 매개변수를 결정하는 것은 매우 난해하다. 본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 미호천 유역에 대하여 홍수모의 예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 최적화 방법을 적용하여 매개 변수 산정을 수행하였으며, 패턴탐색과 유전자 알고리즘의 최적화 방법을 적용 시, 보정과정 내에서 매개변수 간 민감도를 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 매개변수 군집을 이용한 보정 방법을 비교한 결과, SSR에 소군집을 이용한 순차보정 방법을 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제27권4호
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• pp.109-130
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• 2010

본 연구의 목적은 기자직의 웹 행동 분석을 통해 웹 정보탐색행위 패턴의 특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기자직 23명을 대상으로 트랜잭션로그를 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위하여 분석 대상의 컴퓨터에 웹 트래킹 소프트웨어를 설치하였으며, 2주 동안 총 39,860개의 웹 로그가 수집되었다. 세션의 시작과 종료 패턴, 단계별 이행 패턴, 순차규칙 모형이 분석되었으며, 기자직과 일반인의 웹 이용 패턴을 비교하였다. 이를 토대로 기자직의 웹 정보탐색행위 패턴을 사실확인형 탐색, 사실확인형 검색, 조사형 탐색, 조사형 검색 등 4가지 형태로 유형화하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.172-174
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• 2001

침입 탐지란 컴퓨터와 네트워크 지원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량의 데이터를 지능적으로 분석하여 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 지능적이고 자동화된 탐지를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 학습 데이터를 각각 사례로 데이터베이스에 저장한 후, 실험 데이터가 입려되면 가장 가까운 거리에 있는 학습 데이터의 크래스로 분류하는 사례 기반 학습을 이용하여 빠르게 사용자의 이상 행위에 대해 판정한다. 그러나 많은 사례로 인해 기억 공간이 늘어날 경우 시스템의 성능이 저하되는 문제점을 고려하여, 빈발 에피소드 알고리즘을 수행하여 발견한 순차 패턴을 사례화하여 정상 행위 프로파이로 사용하는 순차패턴에 대한 사례 기반 학습을 제안한다. 이로써, 시스템 성능의 저하율을 낮추고 빠르며 정확하게 지능적인 침입 탐지를 수행할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.112-114
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• 2004

오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.658-660
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• 2001

본 논문에서는 사건흐름을 기능 별로 묶어 패턴화하는 방법을 통해 사건흐름 명세서를 표기하고, UML의 노트표기를 이용해 패턴 번호를 순차도에 적용하는 방법을 제시한다. 이와 더불어 설계 산출물 상에 표시되는 웹 페이지의 표현을 스테레오타입을 이용해 표기함으로써 시스템에 대한 이해도를 높이도록 하였고, 요구사항 명세서에 요구사항에 따른 사용사례와 사용자와의 관계를 표시하여 요구사항이 어떻게 반영되었는지를 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 제안한 방법은 실제 영화 예매 시스템의 분석 및 설계 사례를 통해 그 사용 예를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.25-27
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• 2004

대용량 웹 데이터베이스로부터 필요한 관련 정보를 탐색하고, 다양한 형태의 정보로부터 지식을 창출하는 일은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 복잡하고 다양한 형태의 패턴이 존재하고, 연속된 입력을 갖는 웹 데이터베이스에서 발생되는 빈발 패턴들을 효과적으로 저장할 수 있는 FP-Tree를 기반으로 하여 변화된 정보들을 능동적으로 유지하고 새로운 정보들에 U해 FP-Tree를 재구성하여 웹 페이지에 대한 유용한 패턴 정보와 사용자의 웹 사용 패턴 분석을 용이하게 한다. 그 결과 새로이 발견된 웹 사용 패턴들을 통해 웹 페이지의 구조적 정보와 구조적 연판 정보를 효과적으로 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권7호
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• pp.945-952
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• 2001

인터넷 사용 인구의 증가로 전자상거래는 새로운 상거래 형태로 빠르게 발전하고 있으며, 대다수 인터넷 쇼핑몰들은 사용자에게 더 많은 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공함으로써 보다 많은 고객을 확보하려고 노력하고 있다. 편리한 인터페이스 중의 하나는 상품을 추천해주는 서비스이며, 이를 위해서는 쇼핑몰에서의 구매정보, 행동 그리고 장바구니 등 사용자로부터 특정 행동패턴을 추출하고 분석하는 방법이 필요하다. 이러한 방법 중에서 상품간의 연관성 추출을 위하여 주로 연관규칙과 순차패턴이 이용되고 있는데, 대부분의 온라인 전자상거래에서는 사용자의 정보 또는 구매이력을 가지고 카테고리를 중심으로 수행하고 있다. 그러나 이는 단일한 구매패턴에 의한 연관성만을 나타낼 뿐이며, 상품 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또한 단일 구매패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 갖는, 다중 구매패턴을 고려하는 마이닝 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.547-550
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• 2011

플래시 메모리는 낮은 전력 소비와 높은 성능으로 인해 휴대용 기기에 널리 사용되고 있다. FTL은 플래시 내 자료를 관리하는 소프트웨어 계층으로 플래시 전체의 성능에 영향을 끼친다. 그 중 페이지 레벨 매핑 기법을 적용한 FTL은 유연성이 높고 속도가 빠르나 주소 변환 테이블의 크기가 큰 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 자주 접근되는 영역의 매핑 주소만을 매핑 테이블 캐시에 올려놓는 Demand-based FTL(DFTL)이 제안되었다. DFTL 에서는 CMT(Cache Mapping Table)의 참조율이 떨어지는 경우 빈번한 플래시 메모리 접근 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 문제는 흔히 발생하는 일반적인 순차 접근에서조차 문제가 된다. 이에 본 논문에서는 저장 장치의 접근 패턴을 예측하여 CMT의 참조 엔트리를 미리 읽어오는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 저장 장치 접근 패턴의 순차성을 판단하여 연속된 매핑 주소를 미리 CMT에 올려놓고, 읽어오는 매핑 주소 엔트리의 양은 동적으로 관리한다. 추가적으로 CMT에서 발생하는 스래싱(thrashing) 을 파악하기 위해 쫓겨나는 희생 엔트리의 접근 여부를 분석하여 이를 활용하였다. 실험 결과에서 본 기법은 기존의 DFTL에 비해 약간의 공간 오버헤드와 함께 평균 50% 증가한 참조율을 보였다.