• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.91-93
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• 2001

최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 핵산, 단백질 서열 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법들이 활발히 연구되면서 방대한 서열 정보를 데이터 베이스화하고, 부족하기 위한 효과적인 도구와 컴퓨터 알고리즘의 개발을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 여러 단백질에 공통적으로 존재하는 서열 정보간에 존재하는 연관성을 탐사하기 위한 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안한다. 원자 항목을 취급하였던 기존 알고리즘과는 달리 중복을 반영해야 하는 서열 데이터의 특성을 고려하여야 한다. 실험을 단백질 서열 데이터를 대상으로 수행하였다. 먼저 여러 서열에 빈발하게 발생하는 부 서열 집합을 찾고, 부 서열 집합들간에 존재하는 관련성을 탐사한다. 본 연구의 결과는 탐사된 규칙으로부터 다른 단백질의 구조와 기능을 예측할 수 있고, 이 정보는 필요로 하는 생물학적 분석을 방향을 제시할 것이다. 이는 생물학적 실험 대상의 후부조합을 최소화함으로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.381-384
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• 1998

방대한 양의 데이터들 속에 존재하는 일관된 흐름이나 경향을 파악해 내는 데이터 마이닝에 대한 관심이 확산되고 있다. 특히 항목들 상호간의 연관성을 나타내는 연관 규칙과 시간 개념이 포함되어 항목들 사이의 순서를 찾아내는 순차 패턴의 탐사는 데이터 마이닝에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터베이스에서 연관 규칙과 순차 패턴을 탐사하는 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 연관 규칙을 위해 Aproiri, DHP를, 순차패턴을 위해 AprioriAll등 기존에 연구된 대표적인 알고리즘들을 사용하였고, Windows NT상에서 Visual C++과 JAVA언어로 구현하였다. 편리한 사용자 환경 구축을 위해, 데이터의 입력 형식으로 텍스트 타입과 MDB(Microsoft Access)형태를 모두 처리할 수 있게 하였고, 출력형식은 스프레드시트이다. 입력 데이터로 실험 데이터와 통계청의 DB 이용 로그 데이터에 대하여 본 시스템 을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1359-1362
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• 2003

최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.105-108
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• 2005

본 논문에서는 지리정보 시스템인 GMS 를 기반으로 한 공간 연관 규칙의 구현과 설계 방법을 제안한다. GMS 에는 비공간 데이터와 공간 데이터가 테이블로 구분되어 저장되어 있다. 이를 이용하여 비공간 데이터 집합에서 관련된 데이터 집합을 추출한 후 그에 해당되는 공간 데이터를 이용하여 공간 연관 정보를 찾아내서 연관 규칙을 발견하는 방법에 대입하여 공간 연관 규칙을 발견한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.2
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• pp.215-226
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• 2002

Considering the rapid process of media's breakthrough and diverse patterns of consumptions's analysis, a uniform analysis might be much rooms to be desired for interpretation of new phenomena. In special, the products happening intensive sails on around an anniversary or fresh food have the restricted marketing hours. Moreover, traditional association rule discovery algorithms might not be appropriate for analysis of sales pattern given in a specific time because existing approaches require iterative scan operation to find association rule in large scale transaction databases. in this paper, we propose an incremental candidate set management model based on twin-hashing technique to find association rule in special sales pattern using database trigger and stored procedure. We also prove performance of the proposed model through implementation and experiment.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.4
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• pp.895-907
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• 1997

The mining of assciation rules disovers the trndency of events ocuring simultaneously in large databases. Previous announced research on association rules deals with associations with associations with respect to the whole transaction. However, xome association rules could have very high confidence in a sub-range of the time domain, even though they do not have quite high confidence in the whole time domain. Such kind of association rules are ecpected to be very usdful in various decion making problems.In this paper, we define transient association rule, as an association with high cimfidence worthy of special attention in a partial time interval, and propose an dfficeint algorithm wich finds out the time intervals appropriate to transient association rules from large-databases.We propose the data-driven retrival method excluding unecessary interval search, and design an effective data structure manageable in main memory obtined by one scanning of database, which offers the necessary information to next retrieval phase. In addition, our simulation shows that the suggested algorithm has reliable performance at the time cost acceptable in application areas.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.9
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• pp.1106-1116
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• 2007

Recently e-commerce trade on the web has grown rapidly in scale and complexity, just as web site designs and web servers have become more complicated. In view of these complexities, it is obviously difficult to analyse web user's data since they web users employ so many different web paths. The existing association rule investigation algorithms identify all items with a high correlation. However even though users often only want to find items in which they have interest, it is still difficult to find the rules they want out of all of the many association rules found by existing algorithms. In this paper, we propose a system linking each node with the sequence association rule, linking all routes after finding a path corresponding to a user with the association rule-one of the data mining techniques which identify user patterns in web user paths. The suggested system helps us construct individualized or customer-subdivided sites using the sequence association rule in order to harmonize the paths of web users with user characters.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.1 s.39
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• pp.27-34
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• 2006

Recently, the study about the technology which effectively manage spatial information is actively conducted. For the effective knowledge inquiry, various extended data mining methods are applied in spatial data mining. However, former spatial association rule system appears the problem that does not reflect various non-spatial property along the inquiries because it searches the rule from the calculation among predicates. To resolve the problem, present study suggests the system that extends the inquiries using in spatial database, searches the association rule among non-spatial object property after setting the data based on space information. Especially, the model which is applicable to geographical information system is embodied. Embodied system with this method enables to search more useful spatial association rule in real life since it shows high migration property with extended spatial database and considers spatial property and various non-spatial property.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.463-466
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• 2009

본 논문에서는 대량의 문제를 자동으로 분류하기 위하여 비감독 학습 기법에 의해 카테고리별 키워드를 구성하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 사전에 문제를 분류하지 않고 키워드를 추출하기 위하여 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하였다. 먼저, 각 카테고리를 대표하는 핵심 키워드를 선정하고, 연관 규칙 탐사 알고리즘을 적용하여 각 핵심 키워드와 관련된 용어 집합을 추출한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.4
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• pp.475-484
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• 2008

Nowadays, lots of data mining applications based on continuous and online real time are increasing by the rapid growth of the data processing technique. In order to do association rule mining in that application, we have to use new techniques to find the frequent itemsets. Most of the existing techniques to find the frequent itemsets should scan the total database repeatedly. But in the application based on the continuous and online real time, it is impossible to scan the total database repeatedly. We have to find the frequent itemsets with only one scan of the data interval for that kind of application. So in this paper we propose an approximation technique which finds the maximum size of the frequent itemsets and items included in the maximum size of the frequent itemsets for the processing of association rule mining.