• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.177-187
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• 2013

연관 규칙 탐사는 다양한 분야에서 널리 쓰이는 데이터 마이닝 기법으로 트랜잭션 데이터에 포함된 이산적인 항목들 간의 인과관계를 추출하는데 목적을 둔다. 하지만 분석자들은 때로 방대한 양의 데이터에서 추출된 많은 연관규칙들을 해석하고 활용하는데 곤란을 겪기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 주어진 트랜잭션 데이터에서 유용한연관 규칙을 탐색하기 위한 새로운 방법인 HTM 접근법을 제안하고자 한다. HTM 접근법은 크게 계층 군집, 테이블 뷰 및 모자이크 플롯의 세 가지 단계로 구성되며, 각 단계는 분석자들에게 적절한 시각적 표현을 제공한다. 예시를 위해 본 논문에서는 상기 접근법을 건강 검진 결과 데이터 분석에 적용하였으며, 실험결과 HTM 접근법을 통해 분석자들은 유용한 규칙들을 보다 효과적으로 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.53-64
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션들을 대상으로 항목간 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할 수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자 중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 이러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 지역적 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 전역적 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.117-119
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• 1999

전자상거래에서 판매 실적을 높이기 위한 효과적인 방법의 하나는 사용자에 따라 개별화된 정보의 제공, 즉 원투원 마케팅의 개념을 도입하는 것이다. 이를 위해서는 사용자의 구매 성향이나 사용자의 특성에 대한 지식베이스가 있어야 한다. 이러한 지식베이스로 데이터마이닝 기법중의 하나인 연관규칙을 도입하였다. 본 논문에서는 연관규칙을 기본 연산으로 하는 데이터마이닝 시스템의 설계와 구현을 기술하였다. 사용자와 제품간의 연관규칙을 추출하여 동적으로 제공되는 웹 문서를 생성하는데 필요한 지식베이스를 구축하였다. 또한 구축된 데이터마이닝 시스템은 연관규칙 탐사 엔진과 개념 계층 관리기로 구성되어 있으며, 대용량의 데이터를 다루기 위해 기존의 방법과는 다른 파일을 기반으로 한 빈번항목집합 인덱싱 기법을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.81-88
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• 2016

일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.169-181
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• 1997

본 논문에서는 사건들이 발생한 전체 영역에 대해서는 신뢰도가 그리 높지 않더라도, 특정 기간 혹은 특정 영역에서 강하게 성립하는 연관성을 영역(ranged) 연관규칙을 정의하고, 영역 연관규칙이 성립되는 부분영역을 탐사하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이타 자체의 분포에 근거하여 부분영역을 설정하는 데이타 기반 검색 방법과, 중복되는 데이타베이스 스캐닝을 줄이기 위해 한번의 데이타베이스 스캐닝(scanning)에 의해 생성되어 주기억장치 상에 관리할 수 있는 효과적인 자료구조를 설계한다. 아울러 모의 실험을 통해 제안 알고리즘이 현장에 적용할 만한 시간 비용으로 수행됨을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.7-17
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• 2009

효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.793-794
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• 2009

이벤트 사이에 존재하는 연관 정보를 탐사함으로서 발생 가능한 이벤트를 예측할 수 있다. 그러나 기존의 시간 데이터마이닝 기법은 어느 정도 영향을 주고받았는지에 대한 영향력은 예측할 수 없다. 본 논문에서는 인터벌이벤트 사이에 존재하는 연관 정보를 탐사하고 탐사된 규칙에 대한 영향력을 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 지속성을 고려하여 인터벌이벤트를 구성하고 빈발 이벤트 사이에 존재하는 연관 정보에 대한 영향력 정도를 측정한다. 그리고 이벤트 발생에 대한 주요한 원인이벤트를 탐사함으로서 이벤트 인과관계에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.579-586
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• 2002

본 논문은 대용량 주기억장치를 가진 시스템에 적합한 연관 규칙 탐사 알고리즘에 관한 연구이다. 이를 위하여 먼저 기존의 잘 알려진 알고리즘인 DHP, Partition 방법을 대용량 주기억장치를 가진 시스템에서 효율적으로 동작하도록 확장하였고, 다음 Partition 방법에 대해서 해쉬 테이블과 비트맵 기법을 적용하여 Partition 방법을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 실험적 환경에서 DHP와 성능이 비교되었으며, 제안하는 알고리즘이 확장된 DHP보다 최대 65%까지 성능 개선 효과가 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.112-114
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• 2004

오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.569-577
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• 2014

사용자는 시간적, 공간적 상황에 따라 다양한 정보를 요구한다. 상황변화에 맞는 서비스 정보를 제공하는 것이 중요하다. 그러므로 사용자의 행동 및 서비스 이력의 최신정보를 기반으로 마이닝하여 최적의 서비스를 사용자에게 제공해야 한다. 본 논문에서는 시공간 정보 및 서비스 정보 온톨로지를 기반으로 사용자의 서비스 사용 이력을 이용하여 연관 있는 서비스 규칙을 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해 서비스 온톨로지 계층에 대한 레벨 교차 기반의 연관 서비스 규칙을 발견한다. 제안된 마이닝 방법은 일정한 시간과 공간에 대한 시기별, 위치별, 연령별에 대한 연관 서비스 패턴을 발견할 수 있으므로 사용자의 상황변화에 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다.