• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.43-45
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• 2001

마이닝 시스템은 그 특성에 따라 매우 다른 형태의 구현 방법이 존재한다. 그러므로 마이닝 시스템간 호환성이나 재사용성은 매우 낮다. 본 노문에서는 이 문제를 시계열 데이터베이스를 통한 RDB와 강 결합함으로써 표준화에 대한 문제를 해겨라고자 시도하였다. RDB와의 강 결합은 표준화 문제를 해결함과 더불어 마이닝 시스템에 DBMS의 관련 기술을 이용함으로써 성능을 극대화시킨다. 특히 DBMS의 인텍스 기능을 이용함으로써 마이닝 시스템의 성능 향상을 시도하였다. 본 논문에서는 기존의 순차패턴 탐사의 시간개념 부재, 트랜잭션 데이터베이스 기반구조, 그리고 알고리즘 수행에 있어서 메모리 한계에 따른 문제등의 단점을 지적하고, 이를 수정하고 보완하기 위해서 시간 거리와 패턴 길이의 개념을 확장하였으며 그에 따른 연관규칙의 관련 공식을 수정 보완하여 제안한다. 또한 RDB와의 강 결합되어 기존의 트랜잭션 데이터베이스 구조를 벗어나 시계열 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있는 절차와 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.135-142
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• 2009

Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for analysis of large data sets. The major techniques used in data mining are mining association rules, classification and clustering. Since these techniques are used individually, it is necessary to develop the methodology for rule extraction using a process of integrating these techniques. Rule extraction techniques assist humans in analyzing of large data sets and to turn the meaningful information contained in the data sets into successful decision making. This paper proposes an autonomous method of rule extraction using clustering and rough set theory. The experiments are carried out on data sets of UCI KDD archive and present decision rules from the proposed method. These rules can be successfully used for making decisions.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.27-32
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• 2007

인터넷이 발전함에 따라 정보화의 역기능 현상들도 방대해지고 있으며, 그에 대한 피해도 증가하고 있다. 이러한 상황 속에서 정보통신 윤리교육은 학생 개개인의 정보통신 윤리의식 수준과 정보화 역기능의 진단 및 파악 없이 동일한 교육 내용으로 이루어져 있기 때문에 체계화된 정보통신 윤리교육이 이루어지지 않고 있으며, 학생들의 정보통신 윤리의식조차 불명확해지고 있다. 이는 정보화의 역 기능으로 인해 발생되는 문제를 미리 예방할 수 없으며, 그에 대한 대처도 어렵게 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 학생들의 정보화 사회의 역기능인 인터넷 중독을 진단하고 하위 중독 범주들 간의 연관 관계를 데이터마이닝 기법으로 탐사하여 개인별 추출 결과에 따른 특성화된 정보 통신 윤리 교육 방법을 설계하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04b
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• pp.771-774
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• 2001

정보검색에서 가장 많이 사용되는 불리언(Boolean)검색에서는 키워드 일치에 의해서만 검색하는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 정보원에서 추출한 관련 용어들을 원질의어에 첨가하여 검색의 효율을 높이기 위한 질의 확장 방법들이 모색되어 왔다. 본 논문에서는 질의 확장을 위하여 사용자가 검색에 사용하였던 질의어들의 연속성을 찾아내어 첨가할 용어를 선택하고 질의 확장을 하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력한 질의어의 연속성을 찾아내는 방법으로는 데이터 마이닝 기법중 연관 규칙 탐사 방법을 이용한다. 실험은 현재 구축된 정보통신 기술기준 정도시스템에서 사용자들이 검색한 키워드 정보를 이용하였으며 사용자 검색 패턴(USP) 정보를 이용함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 좀더 연관성 있는 용어로 확장하여 사용자 중심적 결과를 얻을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.471-474
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• 2007

본 논문은 연관규칙탐사 기술에서 사용되는 빈발항목집합과 동일한 개념으로 문서분류의 문서에서 빈발단어집합을 정의하고, 이를 사용하여 문서분류 방법으로 잘 알려진 kNN에 적용하였다. 이를 위하여 하나의 문서는 여러 개의 문단으로 나뉘어졌으며, 각 문단에 나타나는 단어들의 집합을 트랜잭션화하여 빈발단어집합을 찾을 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 AI::Categorizer 프레임워크에서 구현되었으며 로이터-21578 데이터를 사용하여 학습문서의 크기에 따라 그 정확도가 측정되었다. 정확도의 측정된 결과로 부터 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 정확도를 개선한다는 사실을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.1
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• pp.133-140
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• 2011

For both customers and companies, it is very important to analyze online customer reviews, which consist of small documents that include opinions or experiences about products or services, because the customers can get good informations and the companies can establish good marketing strategies. In this paper, we propose the association model for the opinion mining which can analyze customer opinions posted on web. The association model is to modify the association rules mining model in data mining in order to apply efficiently and effectively the association mining techniques to the opinion mining. We designed and implemented the opinion mining systems based on the modified association model and the grouping idea which would enable it to generate significant rules more.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.9 no.1
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• pp.113-124
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• 2005

In this study, we designed and developed a tool to help teachers select and develop effective performance assessment criteria considering characteristics of individual learners. Using this tool, we can analyze preferences of teachers and characteristics of students for each rubric by exploring the classification and association rules through data mining. Those findings can give us guidelines and insights for the development and the selection of performance assessment criteria. The classification rules found are used for the learner-centered evaluation reflecting learners' interests, capabilities, and circumstances. Association rules found are utilized for analyzing teachers' preference, which enable to reduce time and efforts for the development and selection of rubric. Also, this tool supports creation, change, and selection of teachers' rubric linked with the performance assessment of NEIS(National Education Information System).

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.10
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• pp.621-630
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• 2003

Web logs are the information recorded by a web server when users access the web sites, and due to a speedy rising of internet usage, the worth of their practical use has become increasingly important. Analyzing such logs can use to determine the patterns representing users' navigational behavior in a Web site and restructure a Web site to create a more effective organizational presence. For these applications, the generally used key methods in many studies are association rules and sequential patterns based by Apriori algorithms, which are widely used to extract correlation among patterns. But Apriori inhere inefficiency in computing cost when applied to large databases. In this paper, we develop a new algorithm for mining interesting patterns which is faster than Apriori algorithm and recommendation agents which could provide a system manager with valuable information that are accessed sequentially by many users.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.120-127
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• 2002

The common problems found in the data mining methods current in use have following problems. First: It is ineffective in searching for frequent items due to changing of minimal support values. Second: It is not adaptable to occurring of unuseful relation rules. Third: It is very difficult to re-use preceding results while adding new transactions. In this paper, we introduce a new method named as SPM-IRG(Selective Patters Mining using item Relation Graph), that is designed to solve above listed problems. SPM-IRG method creates a frequent items using minimal support values obtained by investigating direct or indirect relation of all items in transaction. Moreover, the new method can minimize inefficiency of existing method by constructing frequent items using only the items that we are interested.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.5
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• pp.359-366
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• 2016

In order to provide useful services for user in ubiquitous environment, a technique that can get the helpful information considering user activity and preference is needed and also user's interest actually changes as time passes. Therefore, the discovering method which reflects the concern degree of service information is needed. In this paper, we present the finding method of frequent pattern with dynamic weight on individual item based on service ontology we design. Our method can be applied to provide interested service information for user depending on context.