• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.91-96
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• 2003

연관규칙은 데이터베이스에 잠재되어 있는 유용한 정보를 탐사하는 방법으로 데이터마이닝의 한 분야이다. 이는 항목의 발생유무만을 고려하는 이진연관규칙에 대한 연구가 주였으나, 최근에는 항목의 수량까지 고려하는 수량연관규칙 탐사가 소개되고 있다. 수량연관규칙은 수량속성 항목을 임의의 방법으로 여러 개의 소구간 항목으로 분할한 후, 각각을 이진항목으로 취급하여 연관규칙을 탐사하는 방법이다. 본 논문에서는 분할된 여러 소구간 분할항목들 중에서 필요 소구간 항목만을 선택적으로 탐사하는 방법을 제안한다. 제안방법은 블린항목제약식을 사용하여 수량항목의 탐사범위를 제한함으로써 모든 분할을 탐사하지 않고 필요 소구간만을 탐사하기 때문에 탐사시간을 단축할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문에서는 연관 규칙 탐사 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 관계형 데이터베이스의 표준 질의어를 이용하여 사용자가 제시한 질의 조건을 만족하는 항목집합에 대해 다양한 형태의 연관규칙을 탐사하기 위한 시스템이다. 질의처리 모듈에서는 사용자가 제시한 조건을 만족하는 질의를 동적으로 구성하여, 연관 규칙 탐사를 위해 사용되는 대상 트랜잭션 데이타베이스의 범위를 조절할 수 있다. 연관 규칙을 발견하기 위한 후보 항목집합을 생성하기 위해 연관 규칙 탐사 알고리즘을 사용하였다. 연관 규칙 알고리즘에서는 한 트랜잭션 데이타에 대해 생성될 수 있는 후보 항목집합을 배열을 이용하여 처리하는 효율적인 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.195-197
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• 2000

데이더는 다양한 빈도 형태와 속성을 가지고 있으며 데이터의 연관 규칙 탐사 시 이러한 데이터의 빈도수를 고려할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘은 지지도와 신뢰도만을 가지고 데이터의 연관성을 발견하며 데이터들의 발생 빈도는 고려하지 않는다. 본 논문에서는 하위 단계의 데이터나 동일한 단계지만 상대적으로 발생 빈도가 적은 데이터들의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터의 상대 지지도를 이용한 다단계 연관 규칙 탐사 기법을 수행함으로써 데이터의 발생 빈도를 고려한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 그리고 탐사된 연관 규칙은 마케팅 분야 등의 여러 응용에서 유용하게 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.229-231
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• 1998

시간지원 데이터베이스내에는 다양한 유형의 시간 정보가 내포되어 있다. 이 논문은 다양한 시간 정보를 기반으로 하는 시간 연관규칙 탐사에 관한연구이다. 기존의 연관규칙 탐사에 관한 연구는 현실세계에 존재하는 사건을 탐사 대상으로 하면서도 시간 개념을 지니지 않은 형태의 데이터 집합을 대상으로 하고 있다. 그리고 단순히 단일 시점의 트랜잭션 시간마을 고려하여 순차패턴을 추출해내는 연구가 진행되었다. 이러한 연구는 시간 데이터의 시간 간격 특성과 시간 위상 특성을 간과하게 된다. 또한 시간 종속적인 데이터에 관한 정보의 탐사 시에는 한계점을 지니게 된다. 따라서 이 논문에서는 시간 간격과 시간 위상을 지니는 시간지원 데이터베이스로부터 추출될 수 있는 시간 정보 유형을 제시하고 이에 기반한 다양한 유형의 연관규칙을 제시한다. 또한 시간 연관규칙을 정의하고 이를 탐사하는 과정을 설명하며 궁극적으로 시간지원 데이터베이스에서의 시간 연관규칙 탐사 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.395-399
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• 2003

본 논문에서는 인문 사회과학 분야의 방대한 설문 데이터를 처리하기 위해 기존의 설문 항목들간의 평면적 관계에만 국한 되었던 연구에 대해 설문데이터 다차원 연관규칙 마이닝 시스템을 설계하고 데이터 간의 연관규칙을 탐사한다. 즉, 직관적으로 분류될 수 있는 기준에 따라 클러스터링을 실행하여 데이터를 분류한 후 각 클러스터로부터 다차원 연관 규칙을 탐사하는 시스템을 제안함으로써 보다 강력한 연관규칙을 탐사한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.325-326
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• 2015

연관규칙 탐사는 대표적인 데이터 마이닝 기법 중의 하나로, 트랜잭션 데이터에 포함된 항목들 간의 인과 관계를 의미하는 연관규칙의 추출을 목적으로 한다. 연관 규칙 탐사의 주된 문제 중 하나는 추출된 연관규칙의 수가 많을 경우, 이들을 적절히 해석하고 활용하는 것이 어렵다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 구조화된 연관맵이라는 새로운 시각화 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.337-339
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 거래(사건) 속에 포함된 품목(항목)간의 연관관계를 발견하고자 할 때 사용하는 기법이며, 독특한 형태의 자료구조를 사용하는 다양한 연관규칙 알고리즘들이 제안되었다. 다양한 특성을 갖는 대용량의 데이터에 대해 효율적으로 연관규칙 탐사를 수행하기 위해서는 저장공간과 실행시간을 모두 고려해야 한다. 본 논문에서는 후보항목집합 발생과정 없이 압축빈발항목집합과 동적링크집합을 이용하여 저장공간 축소와 실행시간 개선을 동시에 고려한 연관규칙 알고리즘을 제안하며, 그 우수성을 증명하기 위해 연관규칙 탐사의 대표적인 자료 구조인 FP-struct, H-Struct와의 저장공간 비교 및 이들 저장구조를 사용하는 FP-growth, H-mine 알고리즘과의 실행시간을 비교한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.4
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• pp.339-346
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• 2001

A problem for mining association rules under the interactive environments is to mine repeatedly association rules with the different minimum support. This problem includes all subproblems except on the facts that mine repeatedly association rules with the s믇 database. This paper proposed the efficient algorithms to improve the performance by using the information of the candidate large itemsets which calculate the previous association rules. The proposed algorithms were compared with the conventional algorithm with respect to the execution time. The comparisons show that the proposed algorithms achieve 10∼30% more gain than the conventional algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.83-86
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• 2000

공간 데이터가 증가함에 따라 이를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기술로, 기존의 데이터 마이닝 방법에 공간의 개념을 추가하여 확장함으로써 공간 패턴, 공간 객체들의 연관 관계 둥을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 마이닝의 기법 중의 하나인 공간 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간 관계를 포함한 공간 연관 규칙뿐만 아니라 공간 객체의 비공간 속성도 함께 고려함으로써 보다 확장되고 다양한 공간 연관 규칙을 탐사할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.43-45
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• 2001

데이터로부터 숨겨진 패턴을 추출하는 데이터마이닝 기법 중에서 연관규칙은 대용량의 데이터베이스에서 단위 트랜잭션 당 동시에 발생할 확률이 높은 항목들의 유형을 발견하는 기법이다. 연관규칙 탐사에서 개념계층(taxonomy)을 사용하여 보다 포괄적인 의미를 갖는 규칙을 찾아내는 연구가 일반화된 연관규칙이며 이를 통해 일반화 이전에는 간과될 수 있는 중요한 규칙을 발견할 수 있다. 일반화된 연관규칙에 관한 기존의 접근방법은 후보항목집합의 각 항목에 대한 개념계층상의 모든 조상들을 트랜잭션에 추가한 후 확장된 트랜잭션에 대해 지지도를 계산하는 방법이며. 이렇게 되면 연관규칙의 단점중의 하나인 계산량 문제가 더욱 두드러지게 된다. 이에 본 연구에서는 모든 개념계층 레벨이 아닌, 사용자가 관심 있는 레벨로 제한된 환경에서 연관규칙 탐사를 수행하여 규칙생성의 복잡도를 줄이는 시스템을 구현하였다. 그러나 모든 항목을 한 레벨로 일반화하는데는 무리가 따르기 때문에 관심있는 항목의 경우 일반화 레벨을 따로 명시할 수 있도록 하여 사용자가 원하는 규칙을 발견하도록 하였다.