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.
연관 규칙 마이닝은 일반적으로 않은 빈발항목집합과 연관 규칙을 생성하며, 생성된 연관 규칙은 상호 포함관계에 있거나 중복되는 경우가 많다. 이는 효과적인 마이닝 뿐 아니라 마이닝의 활용 효용성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위하여 연관 규칙 마이닝과 동일한 성능을 가지며 생성되는 규칙의 수를 줄일 수 있는 빈발 폐쇄 항목집합 마이닝이 제안되었다. 본 연구에서는 연관규칙 마이닝 방법 중 가장 우수한 성능을 가지는 ARCS 알고리즘을 개선한 빈발 폐쇄 항목집단 마이닝을 제안한다.
본 논문은 데이터 마이닝에서 사용되는 연관규칙(Association Rule)을 활용하여 고객에게 상품을 추천하는 방법을 제안한다. 일반적으로 한명의 고객에 대하여 적용할 수 있는 연관규칙의 개수가 한 개 이상이 될 수 있다는 가정하에, 고객과 연관규칙과의 적합성 여부를 값으로 나타내는 방안을 고안하고 이를 이용하여 고객에 대한 연관규칙의 순위를 부여하는 방식을 연구한다. 또한 상품 추천 시 범위 값을 가지는 속성을 고려하여 상품을 추천하도록 하는 방법을 제안하고 이 방법의 타당성과 타 방식과의 비교우위를 실험을 통하여 검증한다.
갈수록 심각해져가는 보안위협 속에 많은 기관들은 다양한 정보보호시스템을 구축하고, 이를 통합하는 통합보안관리시스템을 운영하고 있다. 이러한 통합보안관리시스템은 이기종간 보안로그를 상호연관분석 할 수 있는 기능을 다양한 방법을 통해 제공하고 있다. 이러한 다양한 상호연관분석 방법 중 다단계 상호연관분석 방법을 이용한 통합보안관리시스템에서 내부자원이 악성코드에 악용되는 걸 사전에 탐지할 수 있는 상호연관분석 정책을 제안한다.
컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적으로 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재발생하는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하여 오브젝트가 이미지에서 재발생될 때를 이용, 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재발생 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 보인다는 것을 실험 을 통하여 제시한다. 제 안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.
컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적인 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재생성되는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하고 오브젝트가 이미지에서 재생성될 때를 이용하여 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재생성 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보여준다. 제안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 '전문형', '일반형', '확대형'으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
본 논문은 텔레비전 뉴스에 있어서 '현장성'과 '사실성'의 지표가 될 수 있는 뉴스 영상의 구조적 요소와 주제연관성이 시대적 배경에 따라 어떤 차이가 있는지 그리고 그 함의가 무엇인지 살펴본 내용연구이다. 기존의 텔레비전 뉴스에 관한 여러 연구들은 대부분 동시대의 뉴스를 대상으로 한 횡적 연구에 집중하여 시대적 변화를 반영하는 종적 연구에는 상대적으로 소홀한 감이 없지 않았다. 따라서 본 연구에서는 1987년부터, 2007년까지 MBC뉴스데스크에서 방송된 뉴스를 대상으로, 5년 간격으로 체계적 무선표집방법을 통해 추출한 총 729개 아이템의 11,945개의 샷을 분석하였다. 본 연구를 통해서 1987년과 2007년의 텔레비전 뉴스 영상에는1992년과 2002년에 비해 '현장성'과 '사실성'을 충실히 반영한 '사운드바이트'와 '사건화면', 그리고 주제와의 연관성이 높은 '직접연관' 화면의 비중이 높게 나타났으나, 1997년에는 이들 요소의 비중이 상대적으로 낮게 나타나고, '현장성'과 '사실성' 측면에서 취약한 '로케이션 화면', '구성화면' '자료화면', 그리고 '간접연관'과 '축어적 연관' 화면의 비중이 크게 나타남으로써, 현실기반의 뉴스 보도가 충실히 이루어지지 못하였음을 알 수 있었다.
정부와 기업이 건설업의 산업재해를 줄이기 위해 지속적으로 노력하고 있지만, 재해는 크게 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 건설 재해에 영향을 미치는 요인들 간의 연관성을 정량적으로 규명하고자 하였다. 산업안전공단에서 공개한 중대재해 사례 1,197건을 대상으로, 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관성 분석을 이용하여 연구를 수행하였다. 산업안전공단에서 제공하는 데이터와 외부 변수를 포함하여 재해 발생 형태, 건설업종, 작업내용, 기인물, 체감온도, 사고 시간대, 추락높이의 변수로 아이템을 구성하여 분석하였으며, 떨어짐 재해와 그 외의 재해로 구분하여 연관규칙을 도출하였다. 떨어짐 재해의 경우 향상도가 1.38 이상인 64개의 연관규칙을 도출하였으며, 떨어짐을 제외한 재해의 경우 향상도가 1.54 이상인 59개의 연관규칙을 도출하였다. 도출된 연관규칙을 재해요인 간의 연관성에 초점을 두고 해석한 후, 고찰에서 연구의 한계와 건설재해 요인 간의 관련성을 파악할 때 연관성 분석 기법을 적용함에 있어 유의사항을 제시하였다. 본 연구는 건설 재해에 영향을 미치는 요인들 간의 연관성을 정량적인 수치로 제시하여 추후 근로자들과 현장관리자가 건설현장에서 적절한 안전대책을 마련하는 기초자료를 제공하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.397-405
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2010
데이터 마이닝은 대규모의 데이터베이스에 내재되어 있는 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있는 연관성 순위 결정 함수를 개발하는데 기존의 연구 결과를 개선하기 위해 특정 연관 기준값의 영향을 더 많이 받지 않도록 3개 연관기준값의 범위를 조정한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 모의실험을 해본 결과, 대체적으로 본 논문에서 제안한 함수는 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가지며, 최저 연관기준값을 모두 충족하게 되면 1의 값을 가지며, 3개 모두 충족되지 않으면 -1의 값을 갖게 된다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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