• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.370-372
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• 1999

전자상거래가 활성화되었지만 현재의 쇼핑몰은 단순한 상품 구매 역할과 정보 제공, 그리고 정적인 웹 공간의 관리로 이를 통해 인터넷 쇼핑몰 상품의 효율적인 진열, 상품 연관성을 고려한 마케팅 전략, 고객관리와 웹 페이지간의 시간 연관성을 고려한 링크 정보 등과 같은 효율적인 마케팅 전략을 구사하기에는 한계가 있다. 이 논문에서는 전자상거래에 적용 가능한 시간 연관 규칙 탐사기법을 통해 구매 데이터를 기반으로 상품간의 시간 연관 규칙 탐사와, 웹 서버에서 수집된 웹로그 파일로부터 연관 규칙을 찾아내기 위한 모델을 제시한다. 또한 이를 통해 생성된 규칙을 해석하여 사용자에 따른 웹 공간 구성, 방문 페이지 간의 연관성을 고려한 마케팅 전략과 효율적인 광고 전략 등을 위한 방안을 제시한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.3
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• pp.413-418
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• 2020

Neuralgia is a disease that involves severe pain and has a very strong effect on the quality of human life, and the prevalence of the disease increases with aging. To date, previous studies on neuralgia were mainly focused on associations with mental illness, demographic information, and nutrients, and studies on association with blood information were very rare. Therefore, the objectives of this study are to examine the association between neuralgia and blood parameters and find clinical indicators related to neuralgia. To analyze the data, we used binary logistic regression based on data of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Our results showed that age tended to have the higher association with neuralgia in both men and women, waist circumference and hematocrit level were associated with neuralgia in women, and fasting blood glucose and hemoglobin levels were associated with neuralgia in men. Also, we found that the association of neuralgia with waist circumference and blood information differed according to gender.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.353-356
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• 2006

연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.278-284
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• 2009

Multimodal data to have several modalities such as videos, images, sounds and texts for one contents is increasing. Since this type of data has ill-defined format, it is not easy to represent the crossmodal information for them explicitly. So, we proposed new method to extract and analyze vision-language crossmodal association information using the documentaries video data about the nature. We collected pairs of images and captions from 3 genres of documentaries such as jungle, ocean and universe, and extracted a set of visual words and that of text words from them. We found out that two modal data have semantic association on crossmodal association information from this analysis.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.133-136
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• 2013

근래 트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)에서 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 검색어에 대한 연관 어휘 추출을 통해 검색어에 연관된 이슈나 화제를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관성이 높은 단어는 서로 가깝게 발생할 것으로 기대하고, 단어 간 거리가 가까울수록, 공기빈도가 높을수록 커지는 단어연관도 계산법을 제안한다. 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.145-148
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• 2006

RFID 데이터에 대한 연관 규칙을 효율적으로 생성하기 위해서는 단일 개념 레벨에서 연관 규칙을 찾는 방법과는 달리 다단계 개념 레벨에서 의미 있는 정보를 발견할 수 있다. 이로부터 연관 규칙을 생성하게 되면 최상위 레벨의 정보를 통해 하위 레벨의 객체 이동 정보나 위치 정보, 상태 정보를 빠르게 획득 가능하다. 또한, 다차원 레벨을 갖는 연관 규칙 마이닝을 수행할 때 메타 규칙의 생성은 제한적이고 유용한 규칙만을 효율적으로 생성 가능하도록 할 수 있다. 따라서, 생성된 메타 규칙을 이용하여 많은 양의 데이터에서 질의를 효과적으로 수행 할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터베이스의 저장 효율을 높이고, 객체간의 숨겨진 연관 관계를 발견하는데 있어 효율적인 방법이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.872-874
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• 2015

최근 침해사고는 특정 목적을 지닌 공격자들은 자신의 목적을 달성하기 위해 공격을 지속적으로 감행하는 특징을 보인다. 하지만, 기존에 진행된 악성코드 감염 호스트 분석, 네트워크 행위기반 분석 등의 단일 침해사고에 대한 분석은 다른 침해사고와의 관계를 유기적으로 연결하지 못하기 때문에, 타 침해사고와의 연관성 분석, 동일 공격자의 특성 파악을 통한 표적형 공격 및 향후 공격예측을 지원하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 상용에서 서비스되고 있는 사이버 위협정보 공유 시스템의 정보를 기반으로 이와 연관된 정보의 이력 및 유사관계를 관리하여 침해사고간의 연관성을 파악하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2133-2136
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• 2002

인터넷 특성상 방대한 양의 정보와 상품 등으로 사용자들이 원하는 정보를 찾기 위해서 많은 시간을 낭비하고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 시간 소모를 중이기 위해서 추천 시스템이 개발되었다. 현재 인터넷 상의 추천 기술 중에서 가장 많이 사용하는 기법으로는 협력적 여과(Collaborative filtering) 방법이다. 그러나, 협력적 추천 방법으로 추천 받기 위해서는 특정수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 이러한 문제점이 발생되므로 최근에는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법 중 연관 규칙(Association Rule)을 이용한 추천 시스템이 개발되고 있다[1,10]. 그러나, 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점이 있다[4]. 연관 규칙은 단지 대용량 데이터 베이스에서 아이템간의 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)에 근거하여 규칙을 발견하는 특징을 가지고 있기 때문이다. 즉 개인성향을 무시하고 아이템간의 연관성만을 근거로 하여 아이템을 추천하기 때문이다. 본 논문에서는 효율적인 연관 규칙을 이용한 개인화 추천 시스템을 구현하기 위해서 연관 규칙과 여과 방법을 통합한 시스템을 제안한다. 본 시스템에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• 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.