• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1011-1014
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• 2002

최근 대규모 네트워크 데이터에 대한 패턴을 분석하기 위한 연구에 대하여 관심을 가지고 침입탐지 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이러한 광범위한 네트워크 데이터 중에서 침입을 목적으로 하는 데이터에 대한 탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 그 다음에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 빠르게 인지하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴인식을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였으며, 생성된 새로운 규칙과 학습된 자료를 바탕으로 침입탐지 모델을 제안하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하여 규칙을 생성한 사례를 보고한다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스 기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 분석하여 제안한 방법에 따라 적용한 산출물이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.155-159
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• 2003

데이터마이닝 작업의 대표적 방법 중의 하나인 의사결정목의 자료 단편화 및 소집단 자료에 대한 경시성 문제를 보완할 수 있는 방법으로 연관규칙 알고리즘을 활용한 기술적 규칙집합을 찾는 방법을 기술한다. 이를 위해 연관규칙 발견 알고리즘의 원리를 다루고 이를 테이블 형태의 데이터베이스에 효율적으로 적용하는 방법을 기술한다. 아울러 이러한 방법은 원 연관규칙 알고리즘을 이용할 때보다 효율적 작업이 가능함을 실험 데이터에 대한 분석을 통해 살펴보았다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.1-14
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• 2002

연관규칙 탐사는 지지도와 신뢰도를 바탕으로 연관성 있는 강한 항목들을 탐사한다. 탐사된 연관규칙은 장바구니 분석 등과 같이 전자 상거래 및 대형 소매점 등의 판매 패턴에 대한 분석에 유용하게 적용될 수 있다. 이와 같은 연관규칙 탐사는 대규모로 축적되어 트랜잭션 데이터를 대상으로 하는 기법으로서 대규모 데이터에 대한 반복적 스캔연산을 수반한다. 그러므로 매우 높은 연산 부하를 안고 있으며 이로 인해 동적 환경에서 실시간 제한사항을 탐사에 대한 시도를 하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 연관규칙 탐사의 비 실시간적 제한사항을 위하여 트리거와 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제안하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제한하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 연산의 구현 모델을 제시하고 이의 구현 및 실험을 통해 성능 특성을 분석하였다.

• 대한지리학회지
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• 제41권3호
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• pp.319-330
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• 2006

본 연구의 목적은 1990년대부터 급속히 증가한 대형할인점에 대하여 입지영향인자를 추출하여 의사결정에 객관성을 확보하고 대량의 데이터베이스를 이용하여 숨겨진 유용한 정보를 입지 선정에 활용하는 것이다. 이를 위해 대형할인점이 입점하는데 미치는 인구학적 변수, 경제학적 변수 그리고 주변환경적 변수에 대한 다양한 인자를 통계자료를 수집하고 연구대상 지역의 공간 자료를 구축하여 공간 연관성 분석을 실시하여 공간 연관규칙을 추출하였다. 결과의 검증을 위해 추출된 규칙과 대형할인점의 매출액을 이용한 적용성 여부를 상호 비교하였다. 검증 결과 추출된 공간 연관규칙이 해당 대형할인점에 많이 부합할수록 매출액도 많은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 공간 연관규칙을 활용하여 객관적이고 매출에 이익을 주는 대형할인점의 최적입지 선정을 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.28-30
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• 2001

현 인터넷상에서 취향에 맞는 항목(상품) 정보를 사용자에게 추천해 주는 개인화 기술은 대부분 특정 사용자와 유사한 선호도를 갖는 다른 사용자들의 특정 항목에 대한 선호도를 바탕으로 항목의 선호도를 추정하는 협력적 추천 기술을 적용하고 있다. 이중 최근접 이웃 방법은 적용하기가 용이한 반면 항목간의 가중치를 고려하지 못함으로써 추천의 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있다. 연관규칙 방법은 다른 항목에 대한 선호도 자료로부터 데이터 마이닝 기법을 적용하여 항목 선호에 대한 연관규칙을 추출하고 그 규칙을 사용하여 어떤 항목의 선호도를 추정한다. 따라서 항목들 간의 중요도가 연관규칙의 지지도나 신뢰도 등으로 나타난다고 할 수 있으나, 단순히 항목들간의 연관관계 즉 표면적인 연관관계에 의하여 선호도를 결정함으로써 항목들간의 어떤 내용적인 공통성 또는 어떤 상위개념에 의한 선호도가 고려되지 않음으로써 역시 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 향상시키기 위한 신경망 추천 방법에 대해 분석하고, 내용기반 추천과 협력적 추천을 병합한 신경망 추천 방법을 제안한다. 또한, 다른 협력적 추천 방법과의 비교를 통하여 본 추천 방법의 장점과 성능의 우수함을 보인다.

• 서비스연구
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• 제2권1호
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• pp.39-46
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• 2012

기업의 데이터베이스 규모는 계속 증가되고 있는 추세이다. 이런 대량의 데이터베이스에서 유용한 정보를 얻는 데이터마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 줄 수 있다. 분석방법에는 정보의 다양한 분류기법 또한 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 분석할 수 있다. 연관규칙과 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 유용한 정보를 효과적으로 분석할 수 있다. 본 논문에서는 쇼핑몰의 상품을 데이터마이닝 분석 기법중의 하나인 연관규칙을 활용하여 분석하였다. 이를 통하여 기존상품 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하고, 전략적 마케팅 수립을 통해 접근할 수 있는 데이터마이닝 분석에 관한 사례를 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2287-2297
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• 2007

제안한 ANIDS(Advanced Network based IDS)는 네트워크 패킷을 수집하여 연관규칙 마이닝 기법을 이용하여 패킷의 연관성을 분석하고, 연관성이 높은 패킷을 이용해 패턴 그래프를 생성한 후, 생성된 패턴 그래프를 이용해 침입인지를 판단하는 네트워크 기반 침입 탐지 시스템이다. ANIDS는 패킷 수집 및 관리하는 PMM(Packet Management Module), 연관성 있는 패킷들만을 이용해 패턴 그래프를 생성하는 PGGM (Pattern Graph Generate Module), 침입을 탐지하는 IDM(Intrusion Detection Module)으로 구성된다. 특히, PGGM은 Apriori 알고리즘을 이용해 $Sup_{min}$보다 큰 연관규칙의 후보 패킷을 찾은 후, 연관규칙의 신뢰도를 측정하여 최소 신뢰도 $Conf_{min}$보다 큰 연관규칙의 패턴 그래프를 생성한다. ANIDS는 패킷간의 연관성을 분석하여 침입인지를 탐지 할 수 있는 패턴 그래프를 사용함으로써, 침입 탐지의 긍정적 결함 오류를 감소시킬 수 있으며, 완벽한 패턴 그래프 패턴이 생성되기 전에, 이미 침입으로 판정된 패턴 그래프 패턴과 비교하여 유사한 패턴 형태를 침입으로 간주하므로 기존의 침입 탐지 시스템에 비해 침입 탐지속도를 감소시키고 침입 탐지율을 증가시킬 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2909-2911
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• 2005

본 논문에서는 SCORM을 기반으로 하는 LMS 상에 수많은 컨텐츠들이 있을 경우, 적은 노력으로도 원하는 컨텐츠에 접근할 수 있도록 도움을 주는 컨텐츠 추천 기법을 제안하였다. 이 기법은 각 학습자별로 컨텐츠 이용도 성향을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 이용하고 있는 컨텐츠와 가장 연관성이 높다고 판단되는 컨텐츠를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권3호
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• pp.145-154
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• 2016

u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을 주는 시스템으로 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.717-725
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• 2012

데이터 마이닝은 데이터베이스로부터 쉽게 드러나지 않는 의미 있는 정보를 생성하는 기법이다. 이 중에서 연관성 규칙은 일반적으로 발생 여부를 나타내는 자료를 이용하여 지지도, 신뢰도, 향상도 등을 수치화함으로써 항목들 간의 관련성을 나타낸다. 기존의 연관성 규칙은 발생 빈도의 크기를 고려하지 않음으로써 정보 손실에 의한 오류를 범할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 발생 가능한 규칙의 수를 고려한 연관성 평가 기준들을 제안하고 예제를 통하여 기존 연구와 비교한 후, 본 논문에서 제안한 연관성 평가 기준의 유용성을 살펴보았다. 실제 데이터를 통하여 분석한 결과, 기존의 연관성 규칙 평가 기준은 관심항목 수와 트랜잭션의 수를 2배로 하여도 지지도와 신뢰도, 향상도의 값이 동일한 반면에 본 논문에서 제안한 평가 기준은 발생 가능한 규칙의 수를 고려하기 때문에 각각의 평가 기준의 값들이 트랜잭션의 수에 따라 다르다는 것을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안하는 평가 기준이 기존의 연관성 규칙 평가 기준에 비해 좀 더 정확한 정보를 제공하는 것을 알 수 있다. 특히 본 논문에서 제안한 신뢰도의 범위가 기존 연관성 평가 기준에 비해 크므로 좀 더 비교 가능한 정보를 제공하는 동시에 향상도의 비교를 용이하게 한다고 할 수 있다.