• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.768-771
• /
• 2021

시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
• /
• pp.130-132
• /
• 2002

기존의 여러 동적 추천 시스템에서는 웹 페이지들 사이의 유사도와 로그 파일 안에들어 있는 사용자들의 패턴을 이용하였기 때문에 연관된 페이지 뿐 아니라 단순히 순차적으로 연결되는 문서를 추천 페이지로 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 기존의 방식에 각 페이지가 점유하는 시간의 분석을 더하려 한다. Data를 여러 분야로 나눌 수 있는 전자상거래의 특성을 이용하여 개개의 클러스터로 분류된 사이트들의 로그파일을 분석하여 점유시간의 크기와 무의미하게 보내어 지는 시간을 가중치를 주어 구별해내는 결과를 바탕으로 사용자가 주로 방문하는 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 추천하는 방법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.49-63
• /
• 2009

시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
• /
• pp.38-39
• /
• 2010

수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.325-328
• /
• 2001

본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
• /
• pp.298-300
• /
• 2004

기존의 생물정보학 연구는 전체 서열들의 매칭을 통한 상동성 연구에 중점을 두고 진행되어 왔다 최근에 서열 데이터베이스의 급격한 증가와 게놈 정보가 축적됨에 따라 서열로부터 다양한 정보를 얻기 위해 서열 데이터 분석에 마이닝 기법을 접목시키고자 하는 다양한 기술들이 제안되고 있다. 단백질과 DNA의 서열 비교는 생물정보학의 기본 작업 기운데 하나이다. 신속하고 자동화 된 서열 비교 능력은 새로운 서열에 대한 기능 판별 및 분석 등 모든 작업을 용이하게 한다 본 논문에서는 동종의 단백질 서열들을 다중 정렬하여 일치하는 구간을 찾아내고, 그 구간에서 아미노산 코드와 위치정보를 이용해 동종 서열들 간의 특정한 패턴 규칙을 찾아내고, 새로운 서열에서 어떤 서열 필턴 특징이 발생하는지를 찾아냄으로써 서얼을 분류하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
• /
• pp.460-464
• /
• 2010

SSD는 뛰어난 성능으로 인해 서버 시장에서 HDD를 빠르게 대체하며 각광받고 있다. 우리는 기존 SSD의 성능 분석이 단일한 I/O 패턴에 대해서만 이루어진 점을 주목하여, 다양한 패턴의 I/O가 동시에 수행 될 경우, 성능에 어떠한 영향이 있는지 평가해보고자 한다. 이를 위해 4KB부터 64MB까지 다양한 블록크기로 순차적/임의적 읽기/쓰기 연산을 수행함과 동시에 4KB 단위의 읽기/쓰기 I/O를 수행시켜 성능에 미치는 영향을 알아보았다. 이러한 평가를 네 가지 리눅스 I/O 스케줄러에 대해 각각 수행함으로써 스케줄러에 의한 영향 또한 평가하였다. 그 결과로 우리는 새로운 SSD의 성능 특성을 발견할 수 있었으며, 이는 새로운 I/O 스케줄러 및 SSD의 FTL 개발의 기반이 되리라 예상된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
• /
• pp.153-170
• /
• 2008

Customers' needs change every moment. Profitability of stores can't be increased anymore with an existing standardized chain store management. Accordingly, a personalized store management tool needs through prediction of customers' preference. In this study, we propose a recommending procedure using dynamic customers' preference by analyzing the transaction database. We utilize self-organizing map algorithm and association rule mining which are applied to cluster the chain stores and explore purchase sequence of customers. We demonstrate that the proposed methodology makes an effect on recommendation of products in the market which is characterized by a fast fashion and a short product life cycle.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.2125-2128
• /
• 2003

알려진 공격 방법에 대해서는 다양한 방법으로 공격을 탐지하여 적절한 대응을 할 수 있는 반면 알려지지 않은 방법에 의한 공격은 침입탐지 시스템에서 공격 자체를 인식하지 못하므로 적절한 대응을 할 수 없게 된다. 따라서 비정상행위에 대한 탐지를 위해 데이터마이닝 기술을 이용하여 새로운 유형의 공격을 추출하고자 하였다. 특히 대용량의 데이터에 공통적으로 나타나는 순차적인 패턴을 찾는 순차분석 기법 중 PrefixSpan알고리즘을 적용하여 비정상 행위 공격을 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제16D권2호
• /
• pp.237-248
• /
• 2009

최근 이동 객체의 동적인 위치나 이동성에 기반하여 여러 분야에 적용가능한 위치 기반 서비스를 개발하고자 다양한 객체의 이동 패턴들로 부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 패턴 탐사 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-6,8-11] 중 일부는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제시하였으나, 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양을 최소화하는데 있어 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 새로운 시공간 이동 패턴 탐사기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 이동 객체의 이력 데이터로부터 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 $83%{\sim}93%$ 감소시키고, 시간 및 공간 속성을 가진 상세 수준의 이력 데이터들을 공간 및 시간 개념 계층을 이용하여 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화함으로써 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시켜 보다 효과적인 패턴 탐사를 유도한다.