• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.33-35
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• 2019

서로 다른 아이템 집합의 연관성을 분석하는 것을 연관규칙분석이라 한다. 대표적인 알고리즘으로 Apriori 알고리즘이 있지만 DB스캔 횟수가 많아질 수 있고 후보 집합 생성으로 인해서 속도가 느려질 수 있다는 단점이 있다. 이를 효율적으로 개선한 FP-Growth 알고리즘을 구현하여 임의의 데이터를 이용하여 알고리즘의 속도에 대해 연구한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.720-723
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• 2001

현재 인터넷 환경에서 크래킹은 보편화되어 있다. 이러한 크래킹을 탐지하거나 방어하기 위한 기법들은 대부분 기존의 불법 침입 유형을 분석하여 대응 알고리즘을 개발하는 것이 대부분이다. 현재 알려진 침입 탐지 기법은 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류할 수 있는데, 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 화률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 본 연구에서는 상태전이 기반의 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 의사결정지원시스템에서 많이 적용한 연관 마이닝 기법을 여러 가지 불법 침입과 연관된 상태 정보를 분석할 수 있는 수정된 상태전이 알고리즘을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권4호
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• pp.311-316
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• 2010

본 논문은 가중치를 고려한 연관규칙탐사 알고리즘(WARM)을 제시한다. 각 전략적 요소항목에 가중치를 부여하는 것과, 각 전략요소 항목별로 원시 자료값을 정규화하는 것이 이 논문에서 제시하는 알고리즘의 중요한 내용을 구성하고 있다. 본 논문은 TSAA 알고리즘을 확장 발전 시킨 연구로서 전략적 중요도를 반영하는 항목으로는 각 품목의 이익기여도, 마케팅 가치, 고객만족도 등을 사용하였다. 한 대형할인점의 실제 거래자료를 사용하여 알고리즘의 성능을 검사하였으며, Apriori, TSAA 및 WARM의 세 가지 알고리즘을 사용한 탐사결과를 비교 분석하였다. 분석의 결과 세 가지 알고리즘은 연관분석 행태에 있어서 각각 독특한 탐사행태를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.502-505
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• 2000

본 논문에서는 상태 전이 분석과 연관 마이닝 기법을 이용하여 새로운 침입 탐지 알고리즘인 침입 시나리오 자동 생성 알고리즘(Automatic Generation Algorithm of the Penetration Scenarios : AGAPS)을 개발하고자 한다. 침입을 탐지하기 위하여, 먼저 상태 전이 기법을 이용하여 네트워크를 통해 전달된 명령어들에 대한 상태 테이블을 생성한다. 그리고 연관 마이닝 기법을 이용하여 명령어들의 연관 규칙을발견한 후, 이러한 명령어들이 불법 침입과 관련된 명령어들인지를 판별함으로서 불법 침입 여부를 판단한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.10-12
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• 2004

검색엔진에 사용자가 입력한 검색어를 분석하면 상호 연관이 있는 검색어들을 찾아낼 수 있다. 검색어들간의 상호 연관성을 찾기 위해서 데이타 마이닝 분야의 연관법칙을 위한 알고리즘을 적용하였다. 그러나 이 알고리즘들은 모두 일정 횟수 이상 검색된 검색어간의 연관법칙에 집중되어 있어서 일정 횟수 이상 검색되지 않은 검색어들은 버려진다. 이 연구에서는 이런 검색어들을 스몰 셋(small set)이라고 정의하고 스몰 셋의 연관법칙을 찾기 위한 방법을 제시한다. 실험결과는 이 연구에 제시한 방법이 효과적으로 동작하는 것을 입증해준다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.307-311
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• 2003

개인화된 추천시스템(recommendation system)은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 고객의 취향에 맞는 아이템(상품, 기사, 컨텐츠 등)을 추천하는 시스템이다. 이러한 추천시스템에서 가장 중요한 것은 고객의 특성을 정확히 파악하여 가장 적절한 아이템을 추천해 줄 수 있는 능력이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 추천시스템을 위해 제안된 여러 알고리즘들을 소개하고 그 특징들을 비교하였으며, 연관성규칙발견과 군집분석을 이용한 추천시스템 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 그 결과를 살펴보았다.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.77-86
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• 2005

연관 암호 공격은 키의 길이에 따라 가변 라운드 수를 갖는 블록 암호알고리즘의 키 스케줄의 약점을 이용한 공격으로 2002년 Hongjun Wu에 의해 소개되었다. 이 공격은 두 개의 서로 다른 키 길이에 대해 각기 다른 라운드 수를 갖는 두 암호에서 사용되는 키 쌍이 유사-동치키일 경우에 적용되는 공격이다. 본 논문에서는 이러한 연관 암호 공격을 블록 암호알고리즘의 가장 강력한 공격 방법인 차분 공격과 결합한 차분 연관 암호 공격의 개념을 제시한다. 차분 연관 암호 공격은 기존의 연관 암호 공격에서 라운드 수의 차이가 커짐에 따라 공격 적용의 어려움을 극복한 방법이다. 이 공격법을 이용하여 블록 암호알고리즘 ARIA v.0.9와 SC2000을 분석한다. 또한, 차분 공격 뿐 아니라 선형 공격. 고계 차분 공격 등과 같은 기존의 블록 암호알고리즘 공격들과 연관 암호 공격이 결합 가능함을 이용하여, 가변 라운드 수존 갖는 블록 암호알고리즘인 SAFER++와 CAST-128을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.100-102
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• 2002

데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관규칙 마이닝을 위한 다양만 알고리즘들이 제안되었고, 각 알고리즘에 따른 대용량 데이터에 대한 신속한 탐색을 위한 독특한 자료구조가 제안되었다 각 자료구조의 특성에 따른 알고리즘 성능은 데이터의 패턴에 크게 의존한다. 본 논문에서는 Concept을 형성하는 세가지 대표적인 자료구조인 Hash Tree, Lattice. FP-Tree에 대해 비교 분석해보고, 데이터 패턴에 적합한 효율적인 알고리즘의 설계 위한 framework을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.423-432
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• 2009

컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.587-591
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• 2004

수많은 데이터로부터 우리가 이용할 수 있는 의미 있는 연관성 규칙을 찾는 것은 대단히 중요하다. 연관성 규칙은 데이터베이스의 각 트랜잭션을 분석하여 이에 대한 각종 측정치를 수집하여 이루어지는데 대단히 많은 시간과 노력을 요한다. 본 논문에서는 통계적 추론을 이용하여 탐색도중 주어진 조건을 만족하는 항목에 대하여 의사결정을 내려 탐색시간은 단축할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 추론에 따른 오류발생을 최소화 할 수 있는 기법을 제시한다.