• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.53-64
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션들을 대상으로 항목간 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할 수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자 중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 이러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 지역적 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 전역적 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.651-660
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• 2006

Apriori 알고리즘에 기반 한 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 후보 빈발 항목 집합의 계수 관리를 위한 자료구조로 해시 트리를 사용하고, 많은 시간이 그 해시 트리를 검색하기 위해 소요된다. DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘은 해시 트리에 대한 검색 시간을 절약하기 위해 검색 대상인 후보 빈발 항목 집합의 개수를 최대한 줄이고자 노력한다. 이를 위해 사전에 예비 후보 빈발 항목 집합에 대한 간편 계수를 실시한다. 이 때, 예비 계수에 필요한 계산 부담을 줄이기 위해 아주 간단한 직접 해시 테이블 사용을 권고한다. 이 논문에서는 DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 단계 2에서 사전 전지를 위해 사용되는 직접 해시 테이블 $H_2$와 모든 단계에서 후보 빈발 항목 집합의 계수를 위해 사용되는 해시 트리 $C_k$에 적용될 수 있는 효율적인 해싱 메카니즘을 제안하고 검증한다. 검증 결과 일반적인 단순 제산(mod) 연산 방법을 사용했을 때보다 제안 방법을 적용했을 경우 최대 82.2%, 평균 18.5%의 성능 향상이 얻어지는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.741-746
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• 2004

전자상거래가 활성화됨에 따라 고객 개인의 관심에 부합하는 개인화된 정보나 상품 서비스를 제공하기 위하여 시간에 따라 분할하여 연산하는 시간 연관 규칙이 최근에 등장하고 있다. 본 논문은 일반적으로 정의된 연관 규칙에 대해 시간의 변화를 고려하기 위하여 최신 데이터에 가중치를 높여 주는 지수 평활법을 적용한 연관 규칙을 정의하고 이로 탐사하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션과 적용사례를 통하여 시간에 따라 분할하여 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 것보다 실행시간은 다소 많지만 시간을 고려한 정확한 탐색률을 갖으므로 전자 상점 현장 응용에 효과적임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.177-187
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• 2013

연관 규칙 탐사는 다양한 분야에서 널리 쓰이는 데이터 마이닝 기법으로 트랜잭션 데이터에 포함된 이산적인 항목들 간의 인과관계를 추출하는데 목적을 둔다. 하지만 분석자들은 때로 방대한 양의 데이터에서 추출된 많은 연관규칙들을 해석하고 활용하는데 곤란을 겪기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 주어진 트랜잭션 데이터에서 유용한연관 규칙을 탐색하기 위한 새로운 방법인 HTM 접근법을 제안하고자 한다. HTM 접근법은 크게 계층 군집, 테이블 뷰 및 모자이크 플롯의 세 가지 단계로 구성되며, 각 단계는 분석자들에게 적절한 시각적 표현을 제공한다. 예시를 위해 본 논문에서는 상기 접근법을 건강 검진 결과 데이터 분석에 적용하였으며, 실험결과 HTM 접근법을 통해 분석자들은 유용한 규칙들을 보다 효과적으로 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.691-700
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• 2009

이벤트는 환자의 증상과 같이 시간 속성을 갖는 하나의 흐름을 의미하며 인터벌 이벤트는 시작과 종료 시점에 대한 시간 간격을 갖는다. 그리고 시간 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 있었지만 환자 이력, 구매자 이력, 로그 이력과 같은 인터벌 이벤트에 대한 지식 탐사 방법에 대한 연구는 미흡하다. 이 논문에서는 이벤트들의 인과 관계에 대한 연관 규칙을 탐사하고 이 규칙에 기반하여 결과 이벤트 발생을 예측하는 시간 데이터마이닝 방법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 시간 속성을 사용하여 인터벌 이벤트로 요약하고 이벤트들의 인과 관계를 탐사하여 이벤트 발생을 예측한다. 성능평가를 통하여 제안 방법은 다양한 지지도를 적용하여 발생 빈도에 상관없이 이벤트 발생에 높은 영향을 주는 의미있는 희소 관계를 발견함으로써 기존의 데이터마이닝 기법에 비하여 보다 우수한 정보를 탐사할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.81-88
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• 2016

일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.112-114
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• 2004

오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.13-15
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• 2001

본 논문에서는 연관규칙 탐사에서 발견된 대량의 패턴 중에서 의미있는 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 텍스트마이닝 기법을 제시하였다. Agrawal 등이 제안한 R-interesting 값을 수용하여 의미있는 패턴을 추출하기 위한 방법이다 대량의 연관규칙중에서 특정 분야에서 추출된 패턴의 빈도수와 다른 분야의 빈도수의 비율에 따른 $\chi$$^2$값의 A셀에 대한 기여도와 R 값을 비교한 결과 빈도수가 같더라도 다른 분야에 나타나는 비율이 높을수록 기여도와 R 값은 낮게 나타났다. 또한 특정 분야에만 나타나는 패턴에 대해서 빈도수에 따른 기여도와 R 값은 빈도수가 높을수록 기여도는 높아지고 R 값은 변화가 없었다. 이 결과를 이용하여 R 값이 같은 경우 빈도수가 높은 순으로 의미있는 패턴을 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권3호
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• pp.343-352
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• 1999

본 논문에서는 대용량 데이터베이스에서 효율적인 연관 규칙 탐사에 대한 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 복합 해쉬 트리를 사용하여 해쉬 트리 탐색 비용과 데이터베이스 스캔 비용을 동시에 줄임으로서 성능을 향상시켰다. 복합 해쉬 트리는 같은 크기의 항목집합들 대신에 크기가 다른 여러 항목집합을 하나의 해쉬 트리로 구성한다. 복합 해쉬 트리의 유용성을 보이기 위하여 제안한 알고리즘은 잘 알려져 있는 Apriori, DHP 방밥과 수행 시간 측면에서 성능 비교를 하였다. 그 결과 대부분의 최소 지지도에서제안한 알고리즘이 Apriori, DHP 방법보다 우수하게 나타났으며, 최소 지지도가 0.5% 이하인 경우 DHP 방법에 비하여 약 30%의 이득 향상이 있었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.101-108
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• 2000

기업에서 보유한 전문 지식 정보가 급속도로 증가함에 따라 대량의 문서에 저장된 지식 정보를 효과적으로 탐색하여 기업 경영에 활용하기 위한 지식경영시스템 도입이 확산되고 있다. 이러한 지식경영시스템에서 핵심적인 구성 요소는 전문 분야의 지식 정보를 체계적으로 분류하고 효율적으로 검색하기 위한 지식 탐사 기법이다. 본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 문서를 자동적으로 분류하기 위한 새로운 모델을 제안하였다. 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 학습용 문서 집합으로부터 세부 분야를 대표하는 색인어 집합을 구성하였다. 세부 분야별 색인어 집합에 대하여 전체 문서에 대한 비중에 따라 가중치 배열을 구성하여 문서를 자동으로 분류하기 위한 기준으로 삼았다. 임의의 문서를 자동적으로 분류하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 검정하였다.