• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.152-155
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• 2010

실시간 데이터 마이닝 기법은 다양한 종류의 센서에서 수집된 다차원 스트림 데이터들 사이에 존재하는 의미있는 정보를 탐사할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템에서의 마이닝 기법은 정적인 데이터베이스에 기초하므로 실시간으로 수집되는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 인터벌 이벤트로 요약되어야 한다. 이 논문은 다차원 스트림 데이터 환경에서 스트림 데이터를 요약하고 이들 사이에 존재하는 인과 관계를 탐사하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서에서 수집되는 데이터의 대부분이 객체의 정상적인 상태 데이터임을 고려하여 의미있는 이상 이벤트를 선별하여 전송한다. 그리고 스트림 데이터의 연속성을 고려하며 스트림 데이터를 세 가지 상태의 이벤트로 요약하고 인과 관계 규칙을 탐사한다. 인과 관계 규칙은 시간에 따라 이벤트 발생에 영향력을 미치는 원인 이벤트를 발견함으로써 이벤트의 발생을 미리 예측할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.673-682
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• 2009

웹상에서 데이터 교환과 표현을 위한 표준으로 XML 데이터가 널리 사용되고 있으며 유비쿼터스 환경에서 XML 데이터의 형태는 연속적이다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발 구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반으로 하여 XML 스트림 데이터로부터 최근 윈도우 범위에 속하는 데이터에 대한 빈발 패턴 구조를 추출하기 위한 마이닝방법을 제안한다. 제안된 방법은 XML 스트림 데이터를 트리집합 모델, XFP_tree로 표현하고 이를 이용하여 최근의 데이터에 대한 빈발구조 패턴을 빠르게 추출한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.28-30
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• 2003

컴퓨팅 환경의 발달로 방대한 양의 정보들이 매우 빠른 속도로 생성되고 있다. 구성 요소가 지속적으로 발생되는 무한 집합으로 정의되는 데이터 스트림에 대한 마이닝 방법은 이들 정보로부터 중요한 지식을 효과적으로 얻을 수 있는 방법으로 최근 들어 다양한 방법들이 활발히 제안되고 있다. 이러한 마이닝 방법에서는 지속적으로 확장되는 데이터 스트림의 특성으로 수행과정에서 메모리 사용량을 가용 범위 내로 제한하는 것이 중요한 고려 사항이 되고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 빈발 항목을 탐색하는데 있어서 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최상의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량 최적화 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.335-344
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• 2005

근래들어 구성 요소가 빠른 속도로 지속적으로 발생되는 무한 집합으로 정의되는 데이터 스트림에 대한 개방 데이터 마이닝 방법들이 활발히 제안되고 있다. 데이터 스트림에 내재된 정보들은 시간 흐름에 따른 변화의 가능성이 매우 높다. 따라서, 이러한 변화를 빠른 시간에 분석할 수 있다면 해당 데이터 스트림에 대한 분석에서 보다 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개방 데이터 마이닝 환경에서 효율적인 최근 빈발 항목 탐색을 위한 이동 윈도우 기법을 제시한다. 해당 기법에서는 데이터 스트림이 지속적으로 확장되더라도 지연 추가 및 전지 작업을 적용하여 마이닝 수행과정에서의 메모리 사용량이 매우 작게 유지되며, 분석 대상 범위의 데이터 객체들을 반복적으로 탐색하지 않기 때문에 각 시점에서 마이닝 결과를 짧은 시간에 구할 수 있다. 더불어, 해당 방법은 데이터 스트림의 최근 정보에 집중한 분석을 통해 해당 데이터 집합의 변화를 효율적으로 감지할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.383-393
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• 2013

데이터 스트림 마이닝 기술은 실시간으로 발생하는 데이터를 분석하여 유용한 정보를 얻는 기술이다. 데이터 스트림 마이닝 기술 중에서 빈발항목 마이닝은 전송되는 데이터들 중에서 어떤 항목이 빈발한지 찾는 기술이며, 찾은 빈발항목들은 다양한 분야에서 패턴분석이나 마케팅의 목적으로 사용된다. 기존에 제안된 데이터 스트림 빈발항목 마이닝은 악의적인 공격자가 전송되는 데이터를 스니핑할 경우 데이터 제공자의 실시간 정보가 노출되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제는 전송되는 데이터에서 원본 데이터를 구별 못하게 하는 더미 데이터 삽입 기법을 통해 해결가능하다. 본 논문에서는 더미 데이터 삽입 기법을 이용한 프라이버시 보존 데이터 스트림 빈발항목 마이닝 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 기법은 암호화 기법이나 다른 수학적 연산이 요구되지 않아 연산량 측면에서 효과적이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.53-59
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• 2016

최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.34-37
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• 2007

간 및 낮은 메모리 사용량을 요구한다. 이러한 데이터 스트림에서의 데이터 마이닝은 전체 데이터에 대한 분석 보다는 사용자가 관심을 갖는 영역에 대한 마이닝에 초점이 맞추어져 있어, 사용자 관심영역에 대한 분석 데이터 탐색을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 분석 데이터 탐색 기법인 빙산 질의 및 상위-k 질의에 대하여 알아보고, 이를 보완하기 위한 확률에 기반한 데이터 탐색법인 확률기반 빙산 질의를 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-9
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• 2015

데이터 스트림 마이닝에서 대부분의 정보 중요성 차별화 기법들은 오래된 정보에 비해 최근에 발생한 정보에 보다 큰 가중치를 부여한다. 하지만, 오래 전에 발생한 정보 중에도 매우 중요한 의미를 갖는 정보들이 존재하기도 한다. 예를 들어, 도소매 상점에서 과거에는 단골 고객이었으나 일정 기간 동안 방문하지 않은 경우, 해당 고객의 구매 기록 등이 포함된 오래된 정보들은 집중 마케팅을 통한 판매실적 증대에 매우 중요한 자료가 될 수 있다. 본 논문에서는 하나의 데이터 스트림에서 최근에는 자주 발생되지 않으나 과거에 빈번히 발생했던 것으로서 관심도가 큰 항목집합을 의미하는 고관심 정보 HAI(Highly Attention Itemsets)를 정의하고, 이를 효율적으로 탐색하기 위한 양방향 감쇠 기법 및 데이터 스트림 마이닝 기법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.447-458
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• 2003

기존의 데이터 마이닝 방법들은 기본적으로 지식 발견의 대상이 되는 데이터 집합이 마이닝 작업 시작 이전에 명확히 정의되는 것으로 가정하며 이러한 가정은 고정적으로 정의된 특정 데이터 집합에 내재된 정보 추출이 데이터 마이닝의 목적이 될 때 유효하다. 또한, 기존의 데이터 마이닝 방법들은 대용량의 데이터 집합에 대한 마이닝 결과를 얻는데 있어서 상당한 처리 시간을 요구한다. 따라서, 새로운 트랜잭션 데이터가 지속적으로 추가되는 데이터 스트림에서 추가된 트랜잭션의 정보들을 포함하는 최신의 마이닝 결과를 최대한 빠른 시간 안에 얻기를 기대하는 실시간 처리 환경에서는 기존의 데이터 마이닝 방법을 적용하는 것이 거의 불가능하다. 이러한 목적에 부합하기 위해서 본 논문에서는 새로운 데이터 마이닝 개념인 개방 데이터 마이닝을 제안한다. 개방 데이터 마이닝에서는 새로운 트랜잭션이 발생함에 따라 이전에 발생한 트랜잭션들에 대한 마이닝 결과가 새롭게 갱신되며 따라서 확장된 전체 트랜잭션 집합에 대한 마이닝 결과를 빠르게 얻을 수 있다. 이러한 방법을 효과적으로 구현하기 위해서는 새롭게 출현한 항목에 대한 지연추가와 이전 데이터 집합에 출현한 항목들 중에서 중요하지 않는 항목에 대한 전지작업이 병행되어야 한다. 논문에서 제안하는 알고리즘은 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 일련의 다양한 실험을 통해서 검증된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.4183-4191
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• 2011

구성요소가 지속적으로 생성되고 시간 흐름에 따라 변화되기도 하는 데이터 스트림의 특성을 고려하여 데이터 스트림 구성요소의 중요성을 발생 시간에 따라 차별화하기 위한 기법들이 활발히 제안되어 왔다. 기존의 방법들은 최근에 발생된 정보에 집중된 분석 결과를 제공하는데 효과적이나 보다 유연하게 다양한 형태로 정보 중요성을 차별화하는데 한계가 있다. 퍼지 개념에 기반한 정보 중요성 차별화는 이러한 한계를 보완하는 좋은 대안이 될 수 있다. 퍼지 개념은 기존의 뚜렷한 경계를 갖는 접근법의 문제점을 극복하고 실세계의 요구에 보다 부합되는 결과를 제공할 수 있는 방법으로 여러 데이터 마이닝 분야에서 널리 적용되어 왔다. 본 논문에서는 퍼지 개념을 적용하여 데이터 스트림 마이닝에서 정보 중요성 차별화에 효율적으로 활용될 수 있는 퍼지 윈도우 기법을 제안한다. 퍼지 캘린더를 포함한 기본적인 퍼지 개념에 대해서 먼저 기술하고, 다음으로 데이터 스트림 마이닝에서 퍼지 윈도우 기법을 적용한 가중치 패턴 탐색에 대한 세부 내용을 기술한다.