• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.97-106
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• 2014

빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 보다 정확하게 예측하고 효율적으로 작동하도록 정보를 제공하는 동시에 과거에는 불가능 했던 기술을 가능케 하였다. 이러한 빅 데이터 분석 기법은 국가 차원에서의 사회, 경제, 정치, 문화, 과학 기술 등 여러 분야에 활용될 수 있다. 빅 데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터 마이닝 기술로 방대한 양의 데이터 속에서 가치 있는 정보를 찾는 것이 선행 되어야 하는데, 빅 데이터와 관련된 데이터 마이닝 기법으로는 텍스트 마이닝, 평판 분석, 군집 분석, 연관성 규칙 등이 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중에서 많이 활용되고 있는 연관성 규칙의 평가 기준으로 코사인 순수 신뢰도를 제안한 후, Piatetsky-Shapiro가 제안한 흥미도 측도의 기준에 대한 충족여부를 점검하는 동시에 여러 가지 특성을 살펴보았다. 또한 예제를 통하여 고찰한 결과, 기존의 신뢰도와 코사인 유사성 측도는 모두 양의 값을 가지므로 연관성의 방향을 알 수 없어서 그 값만으로는 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안한 코사인 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 알 수 있으므로 신뢰도와 코사인 유사성 측도가 가지고 있는 약점을 보완할 수 있는 측도라는 사실을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.47-57
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• 2013

인터넷의 활용으로 기업활동의 많은 영역이 온라인을 통해 이루어지고 있다. 온라인 쇼핑몰에서는 고객이 웹사이트 방문 후에 어떤 활동을 하는지를 파악하고 이를 경영활동의 성과로 연계하기 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 온라인 뉴스 사이트에서도 방문자의 활동을 파악하고 어떤 기사에 관심이 많은지, 어떤 분야의 기사를 많이 보는지 등을 파악하여 독자에게 서비스하는 것이 필요하다. 그러나 언론사의 웹사이트 로그를 분석하는 연구는 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 온라인 뉴스 웹사이트에서 수집된 로그를 이용하여 방문자의 웹사이트 내에서의 활동을 파악하고 뉴스 기사간 연관규칙을 도출한다. 연구는 크게 방문자의 세션(session)을 파악하는 첫 번째 단계와 방문자가 읽은 뉴스 기사간의 연관규칙을 살펴보는 두 번째 단계로 이루어져 있으며 두 차례에 걸쳐 수집된 웹사이트 로그를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 규칙의 의미와 온라인 뉴스 사이트에서 고려해야 하는 함의를 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.495-503
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• 2011

데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1115-1118
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• 2001

네트워크에 대한 활용 범위가 방대해 지면서, 신뢰성 및 효율성을 가지는 네트워크 관리가 필요하게 되었다. 특히 네트워크 관리에 데이터 마이닝을 이용해 네트워크의 운용 상태에 대한 유용한 정보를 추출하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 최적화를 위한 하나의 방법으로, 특정 노드의 트래픽 집중 현상을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 노드별 트래픽 정보를 표현하고, 수집된 정보들간의 연관성을 가지는 규칙들을 찾으며, 이들 규칙들 중 중복되거나 유용하지 않은 규칙들을 제거하고, 마지막으로 네트워크의 구성 정보를 반영하여 트래픽의 분산에 도움이 되지 않는 정보를 담고 있는 규칙들을 제거한다. 이러한 과정으로 얻어진 규칙들은 새로운 라우팅 정책에 반영하여 병목 현상을 제거하는데 효과적으로 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1563-1566
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• 2008

본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권4호
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• pp.341-350
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• 2019

건설업은 전체 산업 중에서 가장 많은 재해자를 발생시키는 산업 분야이다. 각 재해에서 발견되는 반복되는 요인들로 인해 재해가 발생하기 때문에 기존의 기술통계 분석 및 통계적 검정으로 업무상 재해 유형을 분석하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 건설현장에서 발생하는 재해 유형 중 낙하물에 기인한 안전사고에 대하여 사망과 부상 사고로 구분하여 사고 원인들을 도출한다. 또한, 기계학습 기법 중 연관 규칙 분석 방법을 통하여 낙하물에 기인한 안전사고의 규칙을 발견하고, 낙하물의 요인들을 군집하여 중점 재해요인을 도출한다. 본 연구에서 제안한 낙하물에 기인한 사망과 부상 사고에 대한 규칙을 감안하여 낙하물에 기인한 안전사고에 대한 대처방안을 모색하면 보다 정확한 사고예방이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.4-6
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• 2002

네트워크의 광역화와 새로운 공격 유형의 발생으로 침입 탐지 시스템에서 새로운 시퀀스의 추가나 침입탐지 모델 구축의 수동적인 접근부분이 문제가 되고 있다. 특히 기존의 침입탐지 시스템들은 대량의 네트워크 하부구조를 가진 네트워크 정보를 수집 및 분석하는데 있어 각각 전담 시스템들이 담당하고 있다. 따라서 침입탐지 시스템에서 증가하는 많은 양의 감사데이터를 분석하여 다양한 공격 유형들에 대해서 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 최근, 침입 탐지 시스템에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 능동적인 침입탐지시스템을 구축하고자 하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 이 논문에서는 대량의 감사 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위한 마이닝 시스템을 설계하고 구현한다. 감사데이터는 트랜잭션데이터베이스와는 다른 특성을 가지는 데이터이므로 이를 고려한 마이닝 시스템을 설계하였다. 구현된 마이닝 시스템은 연관규칙 기법을 이용하여 감사데이터 속성간의 연관성을 탐사하고, 빈발 에피소드 기법을 적용하여 주어진 시간 내에서 상호 연관성 있게 발생한 이벤트들을 모음으로써 연속적인 시간간격 내에서 빈번하게 발생하는 사건들의 발견과 알려진 사건에서 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙을 생성한 수 있다. 감사데이터의 마이닝 결과 생성된 규칙들은 능동적인 보안정책을 구축하는데 활용필 수 있다. 또한 데이터양의 감소로 침입 탐지시간을 최소화하는데도 기여한 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.313-322
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• 2009

최근 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 연관규칙(association rule)에 따라 분석하였다. 본 논문에서 제시하고자 하는 바는 기존 고객에 대한 분류 및 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 연관규칙을 수행하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다. 본 논문의 분석 사례를 통하여 자동차 분야의 특성에 따라 효과적인 분석 및 의사결정과 더 나아가 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 분석할 수 있는 사례로 활용될 수 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.135-140
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• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.