• 제목/요약/키워드: 연관규칙분석

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연관 규칙을 이용한 네트워크 기반 침입 탐지 패턴생성 기술 (Pattern Generation Technique for Network-based Intrusion Detection using Association Rules)

  • 소진;이상훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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    • pp.619-621
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    • 2002
  • 네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 현대사회에 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에 이들은 정보 범죄들로부터 안정적이면서 효율적인 환경을 제공하는 것은 매우 중요한 일이다. 현재의 침입탐지 시스템은 네트워크 상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 탐지속도가 떨어지고, 새로운 침입유형에 대한 대응방법이나 인지능력에도 한계가 있기 때문이다. 따라서 다양한 트래픽 속에서 탐지율을 높이고 탐지속도를 개선하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 생성하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴생성을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하였다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 본 논문에서 제안한 방법에 따라 적용한 결과이다.

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연관규칙을 이용한 개인화 시스템 설계 (Design of Personalized System using an Association Rule)

  • 윤종찬;윤성대
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.1089-1098
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    • 2007
  • 최근 웹상에서 사용자들의 요구가 다양해지고 있다. 또한, 웹 사용자들은 보다 편리하고 빠르게 찾고자 하는 자료나 상품을 검색하기를 원하고 있다. 이것은 웹 사용자들마다 검색 기준이나 성향이 다르기 때문에 웹 설계자가 구현한 환경을 사용하려면 불필요한 반복 작업이 따르기 때문이다. 본 논문에서는 로그파일 분석기법을 이용하여 웹 상에서 일어나는 사용자 패턴을 분석하여 웹사이트의 정보를 사용자에게 보다 효과적으로 전달하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 고객 데이터(로그파일분석)은 데이터마이닝의 툴 중의 하나인 EC-Miner를 통해 이뤄지고 각 이동경로에 가중치를 줘서 개인화에 맞도록 적절한 레이아웃을 제공하고자 한다.

모바일 러닝에서의 신규 융합서비스 도출을 위한 분석: 사회연결망 분석과 연관성 분석 사례 (An Analysis for Deriving New Convergent Service of Mobile Learning: The Case of Social Network Analysis and Association Rule)

  • 백헌;김진화;김용진
    • 경영정보학연구
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    • 제15권3호
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    • pp.1-37
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    • 2013
  • 본 연구는 모바일 러닝의 활성화를 위한 서비스 융합의 가능성을 보고자 하였다. 이를 위해 모바일 러닝의 유형 및 특성을 분석 하였다. 먼저 현재 모바일 러닝 서비스는 어떤 서비스를 중심으로 활성화되고 있으며, 이러한 서비스를 중심으로 사용자의 활용도가 높은 서비스는 무엇인지 알아 보았다. 두 번째로는 모바일에서 주로 이뤄지고 있는 서비스와 이러닝에서 주로 이뤄지고 있는 서비스의 복합적 융합가능성을 살펴 보았다. 세 번째로는 모바일에서의 서비스와 이러닝에서의 공통된 서비스를 중심으로 앞으로 융합이 활성화 될 가능성을 살펴보았다. 분석을 위하여 포털 사이트에서 관련 웹페이지를 통하여 변수를 추출하였으며, 사회 네트워크 분석과 연관성 분석을 사용하였다. 이는 웹페이지마다 변수의 종류와 수가 다르기 때문에 전체적인 웹 상에서 각각의 변수들의 위치와 네트워크상에서의 복잡한 연결 정도를 살펴보기 힘들다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사회 네트워크 분석을 하였으며, 변수들 간의 연관규칙을 발견하고자 연관성 분석을 하였다. 규칙의 해석을 위해서는 사회 네트워크 분석 결과와 연관규칙을 함께 고려하여 살펴보았다. 분석 결과, 모바일에서 제공되는 서비스와 이러닝에서 제공되고 있는 공통된 서비스 중에서 빈도수가 높은 서비스로는 게임과 SNS로 나타났으며, 이외 결제, 광고, 메일, 이벤트, 동영상, 클라우드, 전자책, 증강현실, 취업 등으로 발견되었다. 이러한 서비스를 중심으로 이러닝의 다양한 서비스와 융합하여 이뤄지고 있음을 알 수 있었다. 공통된 서비스와 함께 모바일에서는 검색, 뉴스, GPS 등의 서비스가 활성화 되고 있으며, 이러닝에서는 시뮬레이션, 교양, 공교육 등의 서비스가 활성화 되고 있음을 알 수 있었다. 모바일과 이러닝의 공통된 변수를 기반으로 각각의 서비스의 융합이 높게 나타난 변수로는 모바일에서는 게임과 SNS, 게임과 스포츠, SNS와 광고, 게임과 이벤트, SNS와 전자책, 게임과 커뮤니티가 융합이 높게 나타났으며, 이러닝에서는 게임, 동영상, 상담, 전자책을 전항으로 하여 시뮬레이션, 말하기, 공교육, 출결관리 등의 서비스의 융합정도가 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 다음으로 모바일서비스와 이러닝서비스의 공통된 서비스중에서, 모바일 러닝 서비스에서 활성화가 높은 서비스와 사용자를 기반한 모바일 러닝 서비스의 활성화가 높은 서비스인 게임, SNS, 전자책을 기준으로 서비스 융합 활성화 가능성을 예측했다. 본 연구결과를 통해 모바일을 활용한 이러닝 서비스의 관련 서비스 융합으로, 모바일 러닝의 활성화에 대한 전략적 방향성을 제안할 수 있을 것이다.

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전자상거래 이용시 연관성 분석을 통한 맞춤형 상품추천 모델 설계 (Design of customized product recommendation model on correlation analysis when using electronic commerce)

  • ;박기용;최상현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.203-216
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    • 2022
  • 본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교·분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.

데이터마이닝을 이용한 모바일앱 구분 별 촉진 전략에 관한 연구 (A Study on Promotion Strategy of Categorized Mobile Apps using Datamining)

  • 정태석;신용재;임명성
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권5호
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    • pp.339-349
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    • 2012
  • 모바일 컨버전스로 대표되는 스마트폰의 등장 이래 급속한 보급으로 국민의 절반이상이 사용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에서 구동되는 모바일앱 시장도 빠른 속도로 성장하고 있다. 하지만 스마트폰과 모바일앱에 대한 기존 연구는 대부분 기술 수용 또는 기능 향상 등에만 초점을 맞춰 연구가 진행되었다. 따라서 본 연구는 모바일앱 각각에 대한 촉진 전략을 제시하기 위해 세 단계에 걸쳐 분석이 진행된다. 첫째, 빈도분석을 통해 가장 많이 사용하는 모바일앱을 도출하고 둘째, 연관성 규칙을 통해 모바일앱 간 관계에 대해 알아본다. 마지막으로 규칙유도기법은 앞선 두 단계에서 획득된 5개 모바일앱을 목표 변수로 설정하여, 각 모바일앱별 스마트폰 사용 특성을 도출하였다. 연구에 사용된 변수는 모바일앱 구분 20개와 인구통계학적 변수 및 PC, 영화, 음악, 도서, 게임의 사용 시간 그리고 지불 금액을 변수로 선정하여 총 35개가 사용되었다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 환경공간정보 연구 동향 분석 (Analysis of the Research Trends by Environmental Spatial-Information Using Text-Mining Technology)

  • 오관영;이명진;박보영;이정호;윤정호
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.113-126
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 환경 분야의 환경공간정보 활용 연구 동향을 정량적으로 분석하는 것이다. 분석에 활용된 자료는 NDSL (National Digital Science Library)을 통하여 획득한 국내 논문으로 총 869편을 대상으로 하였다. 논문에서 추출된 단어들은 "환경일반", "기후", "대기", 등 환경 분야 10개, "위성영상", "수치지도", "재난재해" 등 환경공간정보 20개로 설정된 분류체계에 따라 재분류 되었다. 재분류된 분류 키워드를 통해, 논문에서 해당 키워드의 출현 빈도 및 시계열 변화를 파악하였으며, 상호 간 연관분석을 수행하였다. 첫째, 빈도 분석 결과 환경 분야에서는 "환경일반"(40.85%)이 환경공간정보에서는 "위성영상" (24.87%)이 가장 높은 활용 빈도를 나타냈다. 둘째, 환경 분야에 대한 시계열 분석 결과 1996년부터 2000년까지는 "기후"에 대한 연구 비중이 높았으나, 2001년부터는 "환경일반"에 대한 연구가 증가하였다. 환경공간정보에서는 "위성영상"에 대한 수요가 전 기간에 걸쳐 가장 높았으며, 활용 비율 또한 점차적으로 증가하고 있었다. 셋째, 환경 분야와 환경공간정보에 대한 연관분석 결과 총 80개의 연관 규칙이 생성되었으며, 환경 분야 중 "환경일반"이 "위성영상", "전자지도" 등 총 17개의 환경공간정보와 가장 많은 수의 연관 규칙을 생성하였다.

사회연결망 분석을 활용한 연관규칙 확장기법 (Extension Method of Association Rules Using Social Network Analysis)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.111-126
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    • 2017
  • 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

다층 형태론과 한국어 형태소 분석 모델 (Multi-level Morphology and Morphological Analysis Model for Korean)

  • 강승식
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.140-145
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    • 1994
  • 형태소 분석은 단위 형태소를 분리한 후에 변형이 일어난 형태소의 원형을 복원하고, 분리된 단위 형태소들로부터 단어 형성 규칙에 맞는 연속된 형태소들을 구하는 과정이다. 이러한 일련의 분석 과정은 독립적인 특성이 강하면서 각 모듈이 서로 밀접하게 연관되어 있으므로 Two-level 모델에서는 형태론적 변형뿐만 아니라 형태소 분리 문제를 통합 규칙으로 처리하고 있다. 그러나 한국어에 Two-level 모델을 적응해 보면 형태소 분리와 형태론적 변형이 복합되어 있어서 교착어의 특성과 관계되는 단어 유형을 분석할 때 비효율적인 요소가 발견된다. 따라서 본 논문에서는 교착어인 한국어의 형태소 분석시에 발생하는 문제점들을 해결하는데 적합한 방법론으로 다층 형태론(multi-level morphology)과 다단계 모델(multi-level model)을 제안한다.

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인문전산학 활용을 위한 데이터마이닝기법 (Data Mining Technology for Application in Humanistic Computing)

  • 곽호형;방혜자
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.593-596
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    • 2005
  • 데이터마이닝은 대량의 실제 데이터로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업으로, 본 논문은 최근 인문학 정보 자료가 전산화되고 있는 가운데 대량의 정보와 특정 체계를 갖춘 ‘조선왕조실록’ 전산자료를 분석하고 기존의 단순한 정보 검색이 아닌 데이터마이닝 기법을 적용한 상세하고 예측가능 한 정보자료 추출법을 제시한다. 먼저 텍스트화 되어 있는 컨텐츠를 형태소분석기법을 사용하여 색인어를 추출하고 집계를 낸다. 질의어와 유관한 색인어의 군집정도와 출현시점을 분석하는데, 사용된 마이닝 기법은 연관규칙분석과 클러스터링 분석기법이다. 최종 결과치는 기존의 인문학연구 결과물과 비교하여 그 정확도를 분석해 보인다.

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웹 로그(WEB LOG) 데이터 분석 방법에 관한 연구 (Web Log Data Analysis)

  • 김석기;안정용;한경수
    • 응용통계연구
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    • 제14권2호
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    • pp.261-271
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    • 2001
  • 정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.

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