• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.1
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• pp.81-88
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• 2011

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. In order to improve the efficiency of existing mining algorithms, constraints were applied during the mining process to generate only those association rules that are interesting to users instead of all the association rules. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. This can find rule that direct relativity by intervening variable does not exist. In this study we try to discovery an insignificant rule in association rules by intervening variable. Result of this study can understand relativity about rule that is created in relation rule more exactly.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.50 no.1
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• pp.251-272
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• 2019

This study investigated the utilization and interrelatedness of Scopus subject categories. To conduct this study, major and minor subject categories of journals listed in the 2017 Scopus index were used. The results showed varying degrees of interrelatedness of subject categories. At the major subject category level, the utilization was the highest in Medicine, while Social Sciences showed a greater degree of interrelatedness in comparison to Medicine. Yet, at the minor subject level, 2700 General Medicine was particularly dominant in terms of utilization and interrelatedness. Moreover, co-occurrences of minor subject categories showed varying degrees of interrelatedness between pairs of minor subject categories. Pairs of minor subject categories showed the following characteristics: a) two subject categories having identical or closely identical descriptions, b) two different categories having an interrelationship by subject areas, and c) one category conceptually encompassing another category. Due to varying degrees of utilization and interrelatedness among subject categories, minor subject categories that may greatly influence the major subject categories in conducting research studies should be investigated in detail.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.484-490
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• 2012

광역상수도는 지난 40년 동안 우리나라의 경제성장에 지대한 역할을 수행하여 왔을 뿐만 아니라 안정적이고 깨끗한 물을 공급함으로써 국민복지에도 많은 기여를 하여 왔다. 그러나 광역상수도가 국민경제에 미치는 효과에 대한 계량적인 연구가 부족하여 광역상수도의 중요성이 상대적으로 소홀하게 여겨지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 광역상수도 사업의 파급효과를 분석하기 위해 산업과 산업간의 상관관계를 계량적으로 파악할 수 있는 분석인 산업연관분석을 수행하였다. 일반적으로 산업연관분석은 특정 시점에서의 국민경제를 반영하기 때문에 시계열적으로 분석하기가 매우 힘들다. 그러나 최근 한국은행에서는 2005년 이후 2009년까지의 각 년도별 산업연관표를 발표하고 있어 시계열적으로 광역상수도사업의 파급효과를 분석할 수 있게 되었다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 수요유도형 모형뿐만 아니라 공급유도형 모형을 적용하여 2005년부터 2009년까지 산업연관분석을 수행하여 광역상수도사업의 파급효과 추이를 살펴봄으로써 광역상수도의 높은 경제적 타당성 및 국민경제적 파급효과를 검증하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.5 no.1
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• pp.45-61
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• 2001

이 글에서 우리는 연관 명제계산과 무한다치 명제계산 사이의 관계를 살핀다. 구체적으로 우리는 연관 명제계산 $BN_{c1}$이 무한다치 명제계산 $L{\L}C^+$를 포함하는 확장 체계로 간주될 수 있다는 것을 보인다. 즉 $L{\L}C^+$에 직관주의 명제논리에 사용된 부정을 첨가한 후, $BN_{c1}$이 이 체계 $L{\L}C^+$로 변역될 수 있다는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.351-355
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• 2007

문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

• 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.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.14 no.5
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• pp.57-68
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• 2004

The rectangle attack and the related-key attack on block ciphers are well-known to be very powerful. In this paper we combine the rectangle attack with the related-key attack. Using this combined attack we can attack the SHACAL-1 cipher with 512-bit keys up to 59 out of its 80 rounds. Our 59-round attack requires a data complexity of $2^{149.72}$ chosen plaintexts and a time complexity of $2^{498.30}$ encryptions, which is faster than exhaustive search.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.121-129
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• 2012

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Currently, study of the constraint-based association rules are underway by many researchers. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. Of this rules, we can find rule that direct relativity by marginally conditional variables (intervening variable, external variable) does not exist. In such a case, this association rule can be considered insignificant. In this study, we want to study for association rules creation using marginally conditional variable. The result of this study can find meaningless association rules. Also, we can understand more exactly the relationships between variables.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.30-35
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• 2004

모바일 환경에서 브로드캐스트는 그 확장성 때문에 매우 유용한 데이터 전송 방법이다. 'push-based' 데이터 전송 방식에서 서버는 넓은 대역폭을 통해 클라이언트에게 다양한 데이터를 반복적으로 브로드캐스트 한다. 〔1,2〕 브로드캐스트에 기반을 둔 정보 시스템의 데이터간의 연관성에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 상호 연관 데이터의 브로드캐스트에서, 클라이언트는 자연스럽게 상호 연관된 데이터의 집합을 요청하게 되며, 데이터의 상호 연관성을 고려할 때 기존의 스케줄링 및 캐싱 기법 등은 달라져야 한다. CBS〔3〕에서는 모든 데이터간의 연관도를 계산하여 최소 비용 경로를 구해, 이 순서대로 브로드캐스트하는 기법을 제안하였다. CBS 기법은, 클라이언트가 연관된 데이터를 동시에 요청하지 않고, NP-문제인 최소 비용 경로를 많은 데이터에 대해서 실시간에 계산해야 되며, 데이터 아이템간의 상호 연관성이 클라이언트마다 다르게 정의되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 시간을 줄이기 위해, 브로드캐스트 되는 상호 연관 데이터의 prefetching기법을 제안한다, 제안된 CT 기법은 상호 연관도와 브로드캐스트 대기시간을 고려하여 캐시를 관리한다. CT를 현실적으로 적용한 ACT의 알고리즘을 소개하였으며, 시뮬레이션을 통해 CT의 성능과 특징을 실험하였다.