Recently open data mining methods focusing on a data stream that is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate are proposed actively. Knowledge embedded in a data stream is likely to be changed over time. Therefore, identifying the recent change of the knowledge quickly can provide valuable information for the analysis of the data stream. This paper proposes a sliding window technique for finding recently frequent itemsets, which is applied efficiently in open data mining. In the proposed technique, its memory usage is kept in a small space by delayed-insertion and pruning operations, and its mining result can be found in a short time since the data elements within its target range are not traversed repeatedly. Moreover, the proposed technique focused in the recent data elements, so that it can catch out the recent change of the data stream.
Process mining in big data environment utilize a number of data were generated from the business process. It generates lots of knowledge and insights regarding implementation and improvement of the process through the event log of the company's enterprise resource planning (ERP) system. In recent years, various research activities engaged with the audit work of company organizations are trying actively by using the maximum strength of the mining process. However, domestic studies on applicable sales auditing system for the process mining are insufficient under big data environment. Therefore, we propose process-mining methods that can be optimally applied to online and traditional auditing system. In advance, we propose continuous monitoring information system that can early detect and prevent the risk under the big data environment by monitoring risk factors in the organizations of enterprise. The scope of the research of this paper is to design a pre-verification system for risk factor via practical examples in sales auditing. Furthermore, realizations of preventive audit, continuous monitoring for high risk, reduction of fraud, and timely action for violation of rules are enhanced by proposed sales auditing system. According to the simulation results, avoidance of financial risks, reduction of audit period, and improvement of audit quality are represented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.12
no.1
/
pp.459-466
/
2011
In this paper, we proposed a data mining framework for the management of alerts in order to improve the performance of the intrusion detection systems. The proposed alert data mining framework performs alert correlation analysis by using mining tasks such as axis-based association rule, axis-based frequent episodes and order-based clustering. It also provides the capability of classify false alarms in order to reduce false alarms. We also analyzed the characteristics of the proposed system through the implementation and evaluation of the proposed system. The proposed alert data mining framework performs not only the alert correlation analysis but also the false alarm classification. The alert data mining framework can find out the unknown patterns of the alerts. It also can be applied to predict attacks in progress and to understand logical steps and strategies behind series of attacks using sequences of clusters and to classify false alerts from intrusion detection system. The final rules that were generated by alert data mining framework can be used to the real time response of the intrusion detection system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2012.06c
/
pp.142-144
/
2012
소셜 미디어가 확산되고 사용자가 증가하면서, 사용자들은 소셜 미디어를 통해 의견을 공유한다. 소셜 미디어는 실시간 정보에 대한 전달이 빠르며 데이터를 수집, 분석할 수 있다. 오피니언 마이닝은 텍스트로부터 사용자의 의견이 포함된 패턴을 추출하여 특정 제품이나 서비스에 대한 의견의 긍정, 부정 표현의 정도를 측정한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 기반으로 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품, 서비스와 관련된 사용자의 의견을 분석하여 긍정, 부정인지를 판단한다. 그리고 부정 패턴의 빈도를 통해 기업의 위기 상황을 인지하며, 위기 대응을 위한 4단계의 위기관리 모델을 제시한다. 또한 소셜 미디어에서 기업의 위기관리 사례를 확인하고, 표본조사를 통하여 평가 및 분석을 수행한다. 이 모델을 이용하여 방대한 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품이나 서비스에 대한 부정적 의견을 초기에 감지하고, 체계적으로 대응 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2007.10c
/
pp.200-204
/
2007
최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.
Data Mining is widely used to discover knowledge in many fields. Although there are many methods to discover association rule, most of them are based on frequency-based approaches. Therefore it is not appropriate for stream environment. Because the stream environment has a property that event data are generated continuously. it is expensive to store all data. In this paper, we propose a new method to discover association rules based on stream environment. Our new method is using a variable window for extracting data items. Variable windows have variable size according to the gap of same target event. Our method extracts data using COBJ(Count object) calculation method. FPMDSTN(Frequent pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) discovers association rules from the extracted data items. Through experiment, our method is more efficient to apply stream environment than conventional methods.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.23
no.5
/
pp.61-76
/
2018
Everything is coming into the world of network where modern people are living. The Internet of Things that attach sensors to objects allows real-time data transfer to and from the network. Mobile devices, essential for modern humans, play an important role in keeping all traces of everyday life in real time. Through the social network services, information acquisition activities and communication activities are left in a huge network in real time. From the business point of view, customer needs analysis begins with SNS data. In this research, we want to build an automatic collection system of SNS contents of web environment in real time using Python. We want to help customers' needs analysis through the typical data collection system of Instagram, Twitter, and YouTube, which has a large number of users worldwide. It is stored in database through the exploitation process and NLP process by using the virtual web browser in the Python web server environment. According to the results of this study, we want to conduct service through the site, the desired data is automatically collected by the search function and the netizen's response can be confirmed in real time. Through time series data analysis. Also, since the search was performed within 5 seconds of the execution result, the advantage of the proposed algorithm is confirmed.
As smart-phone usage increases, the number of Social Networking Service (SNS) users has also exponentially increased. SNS allows people to efficiently exchange their personal opinion, and for this reason, it is possible to collect the reaction of each individual to a given event in real-time. Nevertheless, new methods need to be developed to collect and analyze people's opinion in real-time in order to effectively evaluate the impact of a TV advertisement. Hence, we designed and constructed a system that analyzes the effect of an advertisement in real-time by using data related to the advertisement collected from SNS, specifically, Twitter. In detail, Hadoop is used in the system to enable big-data analysis in parallel, and various analyses can be conducted by conducting separate numerical analyses of the degrees of mentioning, preference and reliability. The analysis can be accurate if the reliability is assessed using opinion mining technology. The proposed system is therefore proven to effectively handle and analyze data responses to divers TV advertisement.
In order to provide useful services for user in ubiquitous environment, a technique that can get the helpful information considering user activity and preference is needed and also user's interest actually changes as time passes. Therefore, the discovering method which reflects the concern degree of service information is needed. In this paper, we present the finding method of frequent pattern with dynamic weight on individual item based on service ontology we design. Our method can be applied to provide interested service information for user depending on context.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2019.05a
/
pp.238-241
/
2019
In this paper, a "Vehicle Analysis System(VAS) using cloud and data mining" is proposed that store all the sensor data measured in the vehicle in the cloud, analyze the stored data using the classification model, and provide the analyzed data in real time to the driver's display. The VAS consists of two modules. First, Sensor Data Communication Module(SDCM) stores the sensor data measured in the vehicle in a table of the cloud server and transfers the stored data to the analysis module. Second, Sensor Data Analysis Module(SDAM) analyzes the received data using the genetic algorithm and provides analyzed result to the driver in real time. The VAS stores sensor data collected in the vehicle in the cloud server without accumulating it in the vehicle, and stored data is analyzed in the cloud server, so that the sensor data can be quickly and efficiently managed without overloading the vehicle. In addition, the information desired by the driver can be visualized on the display, thereby increasing the stability of the autonomous vehicle.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.