• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.355-357
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• 2002

고객 관리를 위한 CRM시스템이 인터넷 환경에서 eCRM시스템으로 발전하게 됨에 따라 보다 효과적이고 인터넷 환경에 맞는 eCRM시스템을 개발하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 CRM시스템은 고객을 분석하고 분석한 결과를 일괄적으로 캠페인에 적용하고 또한 한꺼번에 캠페인 결과를 피드백하여 분석함으로써 다음 캠페인에 이용할 수 있도록 하고 있다. 그러나 eCRM 시스템은 24시간 캠페인을 가능하게 하였고 그때 그때 수집되는 데이터를 모아 일정한 시간을 주기로 하여 피드백하여 결과에 반영하고 있다. 보다 개인화(personalization)된 eCRM을 설계하고 이를 효과적으로 이용하기 위해서는 좀더 지능적인 피드백과 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 이용하여 단순히 일정 시간주기가 아닌 의미있는 데이터량을 정함으로써 그 데이터량이 되었을 때 피드백을 수행하도록 하고 있다. 그럼으로써 개인화를 수행하는데 있어서 좀더 적시에 정확한 정보를 추천할 수 있도록 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.306-309
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• 2009

일반적으로 이벤트는 발생 시점이라는 시간 속성을 갖는다. 그리고 고객 단위로 이벤트를 축적한 데이터베이스가 있다면 데이터 마이닝을 통하여 유용한 정보를 탐사할 수 있다. 특히 이벤트 발생의 원인과 결과에 대한 관계 규칙을 찾아낼 수 있다면 과거의 정보를 바탕으로 미래를 예측할 수 있는 예측 판단 정보로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 데이터 스트림 시스템에서 시간 관계 규칙을 탐사하고 시간 관계 규칙을 구성하는 이벤트 간의 영향력을 측정하기 위한 SM-EC(data Stream Mining for Exploration of Causality)기법을 제안한다. 실험을 통하여 SM-EC가 제공하는 영향력 정보는 다양한 비상 상황에 대처하는 중요한 척도가 될 수 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제5권2호
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• pp.1-8
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• 2005

최근 새로운 공격기법에 대한 대응방법의 하나로 네트워크 상황 즉, 네트워크 사용량을 분석을 통한 외부 공격 예방기법이 연구되고 있다. 이를 위한 네트워크 분석을 데이터 마이닝 기법을 통하여 네트워크 이벤트에 대한 연관 규칙을 주어 외부뿐만 아니라 내부 네트워크를 분석할 수 있는 기법이 제안되었다. 대표적인 데이터 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 이용한 네트워크 트래픽 분석은 과도한 CPU 사용시간과 메모리 요구로 인하여 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 네트워크 이벤트 감사 모듈을 개발하였다. 새로운 알고리즘을 적용한 결과, Apriori 알고리즘을 적용한 시스템에 비해 CPU 사용시간과 메모리의 사용량에 있어 큰 향상을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.111_112
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• 2009

복잡하고 대규모화된 전력계통의 최적계획 및 경제적 운용을 위해서는 시간별 전력 부하에 대한 단기간의 전력 부하 예측이 필요하다. 이러한 단기 부하 예측의 정확성을 높이기 위해서는 전력 부하를 유형별 특성에 맞게 적절하게 분류하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 보다 효율적이고 체계적으로 전력 부하 패턴을 분류하고, 분류된 그룹의 특징을 분석하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.307-316
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• 2009

이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.77-83
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• 2015

데이터 마이닝에서 활발히 연구되고 있는 주요 분야들 가운데 하나인 빈발 패턴 마이닝은 대규모의 데이터 집합 또는 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 추출하기 위한 방법이다. 또한 이 기법으로 얻을 수 있는 결과물을 통해 데이터베이스내의 다양하고 중요한 특징들을 더욱 손쉽게 자동적으로 분석할 수 있기 때문에 많은 응용영역에도 활발히 적용되고 있다. 하지만 이러한 데이터베이스로부터 단순히 사용자에 의해 설정된 최소 지지도 임계값만을 가지고 이를 만족하는 모든 패턴들을 추출하는 기존의 전통적인 빈발 패턴 마이닝 방식은 데이터베이스의 특성과 임계값 설정의 정도에 따라 극도로 많은 수의 결과 패턴을 생성하는 문제를 가지며, 이에 따른 시간 및 공간 자원의 낭비를 초래한다. 또한 과도하게 생성된 패턴에 대한 분석의 어려움 역시 심각한 문제가 된다. 기존의 빈발 패턴 마이닝 접근방법들이 직면한 이러한 문제를 해결하고자, 데이터베이스로부터 가능한 모든 빈발 패턴들을 마이닝하는 것이 아닌, 이들에 대한 대표 패턴들만은 선별적으로 추출할 수 있도록 하는 대표 패턴 마이닝의 개념과 다양한 관련 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 생성되는 각 패턴의 최대성 또는 폐쇄성을 고려하는 패턴 압축 기법들에 대한 특성들을 기술하고, 이에대한 비교 및 분석을 진행한다. 최대 빈발 패턴 혹은 닫힌 빈발 패턴들을 마이닝함으로써, 효과적인 패턴 압축이 가능하며, 더 적은 시공간 자원으로 마이닝 작업을 수행할 수 있다. 또한 압축된 패턴들은 필요시 다시 원래의 패턴 형태로 복구가 가능한 특징이 있으며, 특히 닫힌 패턴 접근 방법을 이용하면 패턴을 압축하고 다시 해제하는 과정에서 어떠한 정보의 손실도 일어나지 않는다. 본 논문에서는 같은 플랫폼 상에서 동일한 구현 수준의 알고리즘에 대해 실세계로부터 축적된 실 데이터셋들을 가지고 상기 기법들에 대한 성능평가를 진행함으로써, 각 기법이 패턴 생성, 수행 시간, 메모리 사용량과 같은 실제적인 마이닝 성능에 대해 어떠한 영향을 미치는지에 대한 심층적 분석결과를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1061-1064
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 원하는 서비스를 다양한 상황에 맞게 서비스를 검색하고 조합하여 적합한 서비스를 제공하는 것은 중요한 일이다. 그러나 기존 연구는 사용자 정보를 이용하여 기본 서비스들로부터 새로운 조합 서비스를 찾아내는 것이 미흡하다. 또한 단순한 기본 서비스들의 나열에 불가하고, 사용 이력에 대한 구체적 방안을 고려하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황 정보 및 서비스 사용 이력을 고려한 데이터 마이닝 기반 서비스 조합 기법을 제안한다. 세부적 연구내용은 최적의 서비스를 동적으로 생성하여 제공하는 COSEP(Context-based Service Provisioning) 시스템 프레임워크에서 데이터 마이닝 기능을 겸비한 온톨로지를 이용한 서비스 조합 기법을 제안한다. 결과적으로 본 연구는 사용자의 시간과 위치와 같은 상황 정보에 능동적으로 반응하여 서비스를 발견하고, 데이터 마이닝 기법을 가진 온토롤지를 이용하여 서비스를 조합함으로써 최적의 서비스를 생성하여 사용자에게 제공하는 것이 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.299-302
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• 2015

사회복지 지표조사는 주민들의 사회복지에 관한 다양한 상태를 전체적으로 파악할 수 있는 조사로 다양한 복지정책 개발에 있어 지역 주민들의 욕구를 반영할 수 있는 장점이 있다. 따라서 사회복지 지표조사는 복지 욕구를 알 수 있는 중요한 척도의 기준이라 할 수 있어 많은 지자체 및 정부기관에서 예산과 시간을 들여 조사를 실시하고 있다. 그러나 조사에 대한 분석 결과가 기초적인 통계 분석 위주로 되어 있어 실제 자료를 제대로 할용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 이용한 분석 방법론을 제시한다. 또한 이를 충청북도의 중장기 사회복지 정책을 위한 지표조사에 적용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.377-380
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• 2004

본 논문에서는 기존의 교통 상황 검지 장비들이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 실제 통행속도 데이터의 해당 도로 속성들을 이용하여 데이터 마이닝을 통한 합리적인 오차범위 내에서의 실시간 교통 정보 예측 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 데이터 파이닝의 분석 기법중 하나인 신경망(Neural Network)분석을 통하여 통행 속도 예측 근사 모델을 개발하는 것이며, 기존의 교통 상황 판단 알고리즘과의 결과 비교를 통해 비용 절감 효과와 속도 정보가 없는 도로까지의 합리적인 통행 속도 예측, 그리고 Off line상에서의 시간대별 교통 정보 제공이 가능함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.