• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.43 no.3
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• pp.399-416
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• 2009

In this study, clustering methods with related tags were discussed for improving search and exploration in the tag space. The experiments were performed on 10 Delicious tags and the strongly-related tags extracted by each 300 documents, and hierarchical and non-hierarchical clustering methods were carried out based on the tag co-occurrences. To evaluate the experimental results, cluster relevance was measured. Results showed that Ward's method with cosine coefficient, which shows good performance to term clustering, was best performed with consistent clustering tendency. Furthermore, it was analyzed that cluster membership among related tags is based on users' tagging purposes or interest and can disambiguate word sense. Therefore, tag clusters would be helpful for improving search and exploration in the tag space.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.15 no.3
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• pp.115-126
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• 2005

SHACAL-2 is a 256-bit block cipher with up to 512 bits of key length based on the hash function SHA-2. It was submitted to the the NESSIE project and was recommended as one of the NESSIE selections. In this paper, we present two types of related-key attacks called the related-key differential-(non)linear and the related-key rectangle attacks, and we discuss the security of SHACAL-2 against these two types of attacks. Using the related-key differential-nonlinear attack, we can break SHACAL-2 with 512-bit keys up to 35 out of its 64 rounds, and using the related-key rectangle attack, we can break SHACAL-2 with 512-bit keys up to 37 rounds.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.115-118
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• 1996

연관규칙(Association Rule)은 데이터 베이스에 존재하는 속성들 사이의 관계를 기술하는 것으로, 간단하면서도 사용자에게 많은 정보를 줄 수 있다. 그러나, 지금까지는 이진 데이터베이스에 존재하는 연관규칙의 발견에 대해서 주로 연구되어 왔으며, 실수값 속성을 갖는 데이터에 관한 연구는 미비하였다. 본 논문에서는 퍼지집합을 이용하여 실수값 사이에 존재하는 연관규칙을 기술하고, 그것을 찾아내는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 사용자에 의해서 정의된 언어항을 이용하여, 실수값 속성을 가진 데이터를 이진 데이터로 재구성한다. 그리고 재구성된 이진 데이터에 기존의 연관규칙 발견 방법을 이용하여 연관규칙을 찾아내고, 찾아진 연관규칙을 정의된 언어항을 이용하여 다시 기술한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.321-328
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• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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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.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.31 no.4
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• pp.849-864
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• 2022

In case of a specific sector being divided into sub-sectors, this study presents a process for estimating an input-output table, which is frequently used as basic data in fields of energy and environment economics. RAS method, which is universally used for this case, requires information on production, intermediate input sum, and intermediate demand sum for each sector in the new table. But in many cases, it is difficult to secure information on intermediate demand sum by sector. This study suggests a process for estimating a new input-output table without using information of intermediate demand sum in the case of sector separation, under the assumption that information of production value and intermediate input sum by sector are available. The key idea is that the values of many elements in the input-output table after disaggregation are the same as those in the table before disaggregation and that the sum of the elements after disaggregation, equals the values of the elements before disaggregation. The process of estimating the intemediate transaction matrix or the input coefficient matrix is presented by using these information instead of intermediate demand sum information. A small-scale simulation shows that the average error rate of the process proposed in this study is about 11.23% in estimating input coefficients, which is smaller than the 11.30% estimation error of RAS using the information of intermediate demand sum. However, since it is known in the literature that using additional information does not always improve estimation performance compared to not using it, additional research on various simulations is needed to apply the method of this study to reality.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.397-405
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• 2010

Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database, and one of the important goals is to search and decide the association for several variables. The task of association rule mining is to find certain association relationships among a set of data items in a database. There are three primary measures for association rule, support and confidence and lift. In this paper we developed a association rule ranking function by decreased lift influence to generate association rule for items satisfying at least one of three criteria. We compared our function with the functions suggested by Park (2010), and Wu et al. (2004) using some numerical examples. As the result, we knew that our decision function was better than the function of Park's and Wu's functions because our function had a value between -1 and 1regardless of the range for three association thresholds. Our function had the value of 1 if all of three association measures were greater than their thresholds and had the value of -1 if all of three measures were smaller than the thresholds.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.5
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• pp.569-577
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• 2014

The various services are required to user in time and space. It is important to provide suitable service to user according to user's circumstance. Therefore it is need to provide services to user through mining by latest information of user activity and service history. In this paper we propose a mining method to search association rule using service history based on spatiotemporal information and service ontology. In this method, we find the associative service pattern using level-cross tree on service ontology. The proposed method is to be a basic research to find the service pattern to provide high quality service to user according to season, location and age under the same context.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.33-35
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• 1999

대용량 데이터베이스의 데이터로부터 지식을 발견하는 방법으로 사용되고 있는 연관 규칙 발견은 기존에는 알려지지 않았던 지식을 찾아 이를 이용할 수 있는 형태로 제공된다. 하지만, 제공되는 형태는 단순한 데이터베이스에 포함되어 있는 정보만을 이용하여 보여주므로, 특정한 부분에만 제한적으로 활용된다. 따라서, 본 연구에서는 데이터로부터 연관 규칙을 발견하여 이를 개념 계층구조를 이용하여 일반적인 규칙으로 확장하는 방법을 제안한다. 또한 발견된 규칙을 기반으로 전자 상거래 에이전트를 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.293-294
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• 2020

생활수준이 높아지면서 단순히 먹고 사는 수준을 넘어서 삶의 만족도에 대한 관심이 높아지고 있다. 통계 정보를 살펴보더라도 근로여건 만족도, 녹지환경 만족도, 의료서비스 만족도, 소득만족도, 소비생활 만족도, 여가활동 만족도, 학생의 학교생활만족도 등 다양한 만족도 지표를 발견할 수 있다. 본 연구는 지방자치단체 통합데이터베이스 및 e지방지표를 이용하여 지방자치단체에 속한 구성원들의 다양한 만족도 지표의 연관성을 분석하고자 한다.