이벤트는 환자의 증상과 같은 시간 속성을 갖는 흐름을 의미하며 센서를 통하여 수집된 스트림 데이터는 시작과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 마이닝 기법은 빈발 이벤트만을 고려하며, 빈발하지 않는 이벤트는 중요하더라도 제외되는 문제가 있다. 이 논문에서는 다차원 스트림 데이터 환경에서 인터벌 이벤트에 기초하여 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 가중치와 이상 이벤트가 감지된 시점의 스트림 데이터만 고려하여 이벤트의 발생 횟수에 상관없이 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙을 탐사한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 유용한 지식을 탐사함을 보인다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 ,본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기 때문에 데이터의 형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험'대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기때문에 데이터의형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
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.
최근 정보기술이 발전함에 따라 전자거래가 증가되고, 시스템의 분산화가 빠르게 진행되면서 상호운용성의 중요성에 대한 공감대가 형성되고 있다. 그러나 적용분야와 이해관계자의 관점에 따라 상호운용성의 정의가 상이하여 특정 시스템에 요구되는 상호운용성의 수준이나 평가 방법에 관한 공감대는 여전히 부족한 실정이다. 예를 들어 국방 분야에서는 동일한 업무를 하는 관계 기관별로도 상이한 정의를 사용하며 상호운용성의 실질적인 시험평가는 정의와는 다소 무관하게 정보교환 능력 수준의 저차원적인 평가만을 수행한다. 본 연구에서는 다양한 상호운용성 정의를 수집하여 그 정의의 구성요소를 추출하고, 이들을 데이터 마이닝의 연관성 규칙 탐사 방법을 이용하여 새로운 상호운용성 정의를 제시한다. 이 정의를 기준으로 한국군에서 사용 중인 정의들과 비교 분석한다. 본 연구에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여 민간 및 국방 분야의 상호운용성 정의 구성요소의 연관성을 찾아, 가장 일반적이고 범용적인 정의를 도출하였다. 이 결과는 상호운용성에 대한 정의와 수준 및 평가항목 등에 대한 다양한 이해당사자들의 합의를 도출하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.
바이오정보학(bioinformatic)은 생물학 분야 특히 분자 수준의 유전체 연구에서 발생하는 데이터를 저장, 관리, 분석하여 실험 프로젝트를 지원함은 물론, 기능 예측 및 조절에 대한 실험 설계를 가능하게 하는 제반 컴퓨터 기술을 의미한다. 유전체 연구의 다양한 접근 방식 중 단백체학(proteomics)는 유전체의 최종 산물인 단백질을 직접적으로 다룬다는 측면에서 그 효용성에 대해 많은 기대를 모으고 있다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나인 단백질의 구조를 예측하기 위한 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 단백질의 일차 구조인 아미노산 서열에 타나나는 부서열간의 연관성이 해당 단백질의 이차 혹은 삼차 구조를 결정하는 중요한 단서임을 설명하고, 아미노산 부서열간의 연관성을 표현하기 위한 모델로서 서열 연관 규직을 정의한다. 서열 연관 규칙의 유용성을 평가하기 위한 지지도와 신뢰도를 새롭게 정의하고, 주어진 단백질 집단으로부터 유용한 서열 연관 규칙을 발견하기 위한 기법을 제안한다. 아울러, SWISS-PROT 단백질 데이터베이스로부터 입수한 단백질 서열 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 평가한다.
데이타마이닝 분야에서는 대용량의 트랜잭션 데이타베이스와 같은 하나의 데이타베이스로부터 연관 규칙을 찾는 연구가 많이 수행되어왔다. 그러나, 창고형 할인매장이나 백화점 같이 고객 카드를 이용하는 판매점의 등장으로, 단지 트랜잭션에 대한 분석 뿐만이 아니라, 트랜잭션과 고객과의 관계에 대한 분석 또한 요구되고 있다. 즉, 두 개의 데이타베이스로부터 연관 규칙을 찾는 연구가 필요하다. 이 논문에서는 두 데이타베이스 사이에 링크를 생성하여 연관 항목집합을 찾는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 링크를 이용한 알고리즘은 고객 데이타베이스가 메모리에 거주가능한 크기라면 시간에 따른 분석에 유용함을 보여주었다.Abstract There have been a lot of researches of mining association rules from one database such as transaction database until now. But as the large discount store using customer card emerges, the analysis is not only required about transactions, but also about the relation between transactions and customer data. That is, it is required to search association rules from two databases. This paper proposes an efficient algorithm constructing links from one database to the other. Our experiments show the algorithm using link is useful for temporal analysis of memory-resident customer database.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.495-503
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2011
데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.
네트워크의 광역화와 새로운 공격 유형의 발생으로 침입 탐지 시스템에서 새로운 시퀀스의 추가나 침입탐지 모델 구축의 수동적인 접근부분이 문제가 되고 있다. 특히 기존의 침입탐지 시스템들은 대량의 네트워크 하부구조를 가진 네트워크 정보를 수집 및 분석하는데 있어 각각 전담 시스템들이 담당하고 있다. 따라서 침입탐지 시스템에서 증가하는 많은 양의 감사데이터를 분석하여 다양한 공격 유형들에 대해서 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 최근, 침입 탐지 시스템에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 능동적인 침입탐지시스템을 구축하고자 하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 이 논문에서는 대량의 감사 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위한 마이닝 시스템을 설계하고 구현한다. 감사데이터는 트랜잭션데이터베이스와는 다른 특성을 가지는 데이터이므로 이를 고려한 마이닝 시스템을 설계하였다. 구현된 마이닝 시스템은 연관규칙 기법을 이용하여 감사데이터 속성간의 연관성을 탐사하고, 빈발 에피소드 기법을 적용하여 주어진 시간 내에서 상호 연관성 있게 발생한 이벤트들을 모음으로써 연속적인 시간간격 내에서 빈번하게 발생하는 사건들의 발견과 알려진 사건에서 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙을 생성한 수 있다. 감사데이터의 마이닝 결과 생성된 규칙들은 능동적인 보안정책을 구축하는데 활용필 수 있다. 또한 데이터양의 감소로 침입 탐지시간을 최소화하는데도 기여한 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.117-124
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2013
연관성 규칙 탐사는 상당한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 파악하는 것으로 쇼핑몰, 보건 및 의료, 교육분야 등의 현장에서 많이 적용되고 있다. 이러한 연관성 규칙을 생성하기 위해 연관성 규칙 평가 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 활용되고 있다. 이들 중에서 신뢰도가 연관성 평가 기준으로 가장 많이 활용되고는 있으나 항상 양의 값을 취하는 비대칭적 측도이기 때문에 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 어려움이 존재하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 주변 비율 전부를 포함한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 활용하는 방안을 고려하였다. 이 측도들은 주변비율 전부와 교차표의 모든 항을 고려하여 연관성의 강도를 측정하는 측도이므로 나타나는 모든 정보를 충실히 반영해주는 측도라고 할 수 있다. 모의실험을 통해 확인한 결과, 모든 주변 비율을 고려한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도 대부분이 기존의 연관성 평가 기준과 마찬가지로 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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