• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.194-210
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• 2022

최근 정부가 지향하고 있는 이용자 중심의 충전인프라 구축방향은 실제 전기차 이용자들의 편의를 높이며, 새로운 전기차 이용자를 시장으로 유입할 수 있는 중요한 정책이다. 본 연구는 이러한 정책의 수립에 기초자료로 활용될 수 있는 실제 전기차 이용자들의 충전행태에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 것을 목적으로 수행되었다. 일주일 동안 수집된 충전일지 자료에 기반하여 전기차 이용자들의 충전행태를 일단위 및 주단위로 분석하였으며, 순차패턴 분석과 잠재계층 분석을 활용하였다. 그 결과, 5가지 일단위 충전 프로파일과 4가지 주단위 충전 프로파일을 도출하였으며, 이는 향후 이용자 중심 충전인프라 정책 수립뿐만 아니라 잠재 전기차 이용자들의 의사결정에 핵심적인 정보를 제공하여 전기차 시장을 활성화하는데도 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.553-566
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• 2004

최근 XML 저장 기법, 질의 최적화, 인덱싱 등의 XML 관련 기술이 활발히 연구되고 있다. 이와 관련하여 하나의 DTD나 XML Schema로 정의된 고정 구조를 공유하는 문서 집합이 아니라 다양한 구조를 가진 문서 집합인 경우 다중 문서간의 구조적 유사성이나 차이점 등을 파악할 필요가 있다. 예를 들어 서로 다른 사이트나 문서 관리 시스템에서 도출된 문서들을 합병하거나 분류할 필요가 있을 때, 문서를 처리하기 위해 공유 구조를 발견하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 다양한 문서들의 구조를 구성하는 경로들간의 유사성을 파악하기 위해 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘(1)을 변형하여 두 XML 문서간 최대 유사 경로를 추출한다. 몇 가지 실험을 통해 본 논문에서 제안한 변형된 순차패턴 마이닝 알고리즘이 두 문서간의 최대 유사 경로를 찾아내고 또한 두 문서간의 정확한 공유 경로 및 최대 유사 경로를 정확히 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험 결과 분석을 위해 최대 유사 경로를 기반으로 정의된 유사성 척도가 XML 문서를 정확하게 분류할 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.87-99
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• 2009

SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.217-225
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• 2019

대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모형과 조건적 모형으로 구분한다. 잠재성장모형의 무조건적 모형 성장궤적은 선형으로 가정하여 분석하는 경우가 많다. 본 연구는 선형 성장궤적으로 가정하여 모형 적합도가 미달하는 경우 연관규칙기법을 이용하여 모형 적합도를 제고하는 방법론을 제안한다. 방법론은 연관규칙 마이닝의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용한다. 이를 위하여 종단자료를 분위별로 나누고, 각 분위에 속한 종단자료의 기간 변화를 산출한 뒤 이를 순차 패턴 화하였다. SPSS AMOS를 이용하여 한국고용정보원의 2001년부터 6년간 조사한 청년 패널 자료로 효과성을 검증하였다. 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 모형 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.205-213
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• 2010

연관규칙 마이닝 기법 중에 하나인 FP-트리 알고리즘을 이용하는 추천시스템이 시도되고 있다. 본 논문에서는 트랜�Ъ� 데이터베이스로부터 빈발 2-항목집합만을 추출하여 연관규칙을 생성하는 변형된 FP-알고리즘을 사용하는 추천시스템을 제안하였다. 제안된 추천시스템은 전처리 모듈, 학습 모듈, 추천 모듈 및 평가 모듈로 구성되었다. 제안된 추천시스템의 실험을 통하여 상품 추천의정확률과 재현율과 F-Measure와 성공률과 추천실행시간을 수행하였으며, 순차패턴 마이닝 기법을 사용하는 추천시스템과의 성능을 비교분석 하였다. 순차패턴 마이닝기법을 사용하는 추천시스템과 학습 성능, 추천 성능을 비교한 결과 학습 성능은 5배 이상 향상되었으며, 추천 성능은 20%이상 향상 되었다. 결론적으로, 순차패턴 추천시스템과 같은 데이터를 가지고 실험하여 추천시스템 성능의 타당성에는 보다 나은 시스템임을 입증 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.97-99
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• 2005

웹 문서 수의 급격한 증가는 사용자로 하여금 방대한 양의 웹 문서들로부터 필요한 정보를 선별하기 위한 시간과 비용을 낭비하게 만들었다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구의 필요성이 점차 증가하였는데, 그 중 웹 서버 로그 데이터에 마이닝 기법을 적용하여 사용자들의 사이트 내 문서의 접근 패턴을 분석하고, 그 데이터를 이용하여 동적으로 변화하는 적응형 웹 사이트를 제공하려는 것이 대표적인 연구 사례이다. 본 논문에서는 웹 서버 로그 마이닝을 이용하여 사용자가 필요로 하거나, 관심을 가지고 있는 페이지를 예측하여 추천해 주는 시스템에 대해 소개한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해 순차 패턴 마이닝이나 빈발 에피소드 발견 기법 등의 알고리즘을 사용할 수 있다. 제안하는 시스템에서는 사용자 접근 패턴을 분석할 때 순차 패턴 마이닝 기법을 사용하고, 사용자의 이동 패턴을 근거로 웹 문서를 예측하여 추천해줄 때에는 에피소드 발견 기법에서의 window 개념을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 웹 문서를 사용자가 머물었던 시간에 따라 관심 있는 문서와 지나간 문서로 구분하여 관심 있는 문서에 대해서안 마이닝을 수행한다. 또한 일정한 크기를 갖는 History window에 의해 다음 문서를 추천해주기 때문에 사용자의 모든 로그를 저장하지 않으므로 보다 효율적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.376-377
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• 2023

스마트홈은 기술 시스템, 자동화 프로세스, 원격 제어 기기 등을 아파트나 주택에서 사용하는 것을 말한다. 주요 목적은 가정에서 삶의 질과 편의성을 높이는 것이다. 현재의 스마트홈은 사용자의 원격 제어 방식을 사용하고 있다. 이러한 방식은 고정된 시간에만 스마트홈이 작동하도록 한다는 문제가 있었다. 연관분석과 순차분석을 통해 AI가 상황과 사용자의 취향을 학습한다면, 스스로 최적화된 패턴을 제공할 수 있을 것이다.

• 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.