• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.301-314
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• 2001

데이터마이닝은 대용량 데이터베이스에 내재된 유용한 지식을 탐사하는 기술로 정의된다. 데이터마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 시간 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 값을 가진 데이터로부터 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이터마이닝에 대한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 트랜잭션의 발생 시점만을 가진 데이터를 다루고 있으며 시간 간격을 가진 데이터는 거의 고려하고 있지 않다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 시간간격을 가진 다양한 데이터가 존재하며 이로부터 여러 유용한 지식을 찾아낼 수 있다. Allen은 시간간격 데이터 사이에 발생할 수 있는 시간 관계와 시간 관계를 구할 수 있는 시간간격 연산자를 정의하였다. 본 논문에서는 Allen의 정의를 기반으로 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 효율적으로 탐사하기 위한 새로운 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 이 기법은 발생 시점을 가진 시간 데이터를 시간간격 데이터로 요약하여 일반화하는 전처리 알고리즘과 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 생성하는 규clr 탐사 알고리즘으로 구성된다. 이 기법은 기존 데이터마이닝 기법에서 찾지 못하는 유용한 시간 규칙을 탐사할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.544-551
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• 2003

인터넷이 일반화되면서, 컴퓨터 시스템을 침입으로부터 효과적이면서 종합적으로 보호하기 위해 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이상행위 탐지를 기반으로 한 침입 탐지 시스템을 위한, 정상행위 프로파일링 기준을 제시한다. 프로파일링 과정에서 내재하고 있는 과탐지의 원인을 제시하고 이를 제어할 수 있는 침입 탐지 방안을 제안한다. 마지막으로, 사용자의 행위 패턴에 대해 정상행위 패턴 데이터베이스로부터 이상행위 여부를 판단할 수 있는 유사도 함수를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2007

통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1072-1076
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• 2005

현재 구조화된 데이터 표현의 표준으로 XML 언어가 일반화되고 있는 경향으로 인해 데이터 마이닝 대상으로서의 XML의 중요성이 점증하고 있는 실정이다. 특히 XML 문서에 연관규칙(association rule)을 적용함으로써 원하는 정보를 추출하는 연구가 진행되어 왔다. 하지만 마이너가 유사한 XML 문서들로부터 효율적으로 정보를 얻어내는 방법에 대한 문제에 대해서는 별 진전이 없었다. 본 연구에서는 다양한 XML Schema를 적용하는 유사한 XML 문서들로부터 공용 XML 구조를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 이러한 공용 XML Schema는 다양한 XML 구조를 단일화함으로써 우리가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 얻어낼 수 있도록 도와주는 데이터 마이닝의 사전 작업으로서 중요하다고 판단된다. 본 논문에서는 다양한 XML Schema를 적용하는 유사한 XML 문서들로부터 공용 XML 구조를 추출하는 방법을 제시한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.38-44
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• 2002

고객관계관리(CRM)나 마케팅과 같은 경영방식에서도 대용량의 공간 데이터베이스를 사용하는 지리정보시스템(GIS)과 같은 응용분야를 접목하고 있다. gCRM은 지리정보시스템과 고객관계관리를 결합한 것으로, 이러한 실정을 단적으로 보여 주고 있는 경영방식이다. gCRM은 대용량의 데이터베이스로부터 관심 있는 분야를 찾아내고 분석하게 된다. 그러기 위해서는 데이터마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이닝이 요구된다. 본 논문에서는 gCRM 솔루션들의 기능을 중심으로 다양한 공간데이타마이닝 기법과 어떠한 관계가 있는지를 살펴봄으로써 gCRM과 공간데이타마이닝이 접목할 수 있는 부분에 대하여 정리하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.479-486
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• 2005

온톨로지는 차세대 시맨틱 웹을 위한 논리의 기반을 구성하기 위해 제안되었다. 이러한 온톨로지는 특정 분야에 대한 지식을 정형화된 형태로 표현함으로써 기계에 의한 지식의 이해를 가능하게 하고, 이를 사용하여 사용자의 요구에 알맞은 지능화된 서비스를 제공할 수 있게 한다. 하지만, 온톨로지의 구축과 유지는 많은 사람의 시간과 노력을 요구한다. 본 고에서는 온톨로지 구축 방법의 일환으로, 문서로부터 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 정의하는 자동화된 방법을 제안한다. 본 고에서 제안된 방법은 특정 분야의 문서에 존재하는 개념을 기반으로 개념간의 연관 규칙을 형성하는 개념 쌍을 찾고, 두 개념 사이에 존재하는 내용의 군집화를 통해 두 개념간의 관계를 설명하는 패턴을 찾는다. 마지막으로 패턴간의 군집화를 사용하여 개념 사이의 일반화된 관계를 명시한다. 본 고에서는 제안된 방법을 검증하기 위한 방법으로 TREC(Text REtrieval Conference)에서 제공하는 문서집합을 사용하여 개념간의 관계를 추출, 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법은 개념간의 관계를 설명하는 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.76-82
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• 2010

본 논문은 수치적인 입출력데이터로부터 언어적인 규칙을 생성시키기 위한 체계적인 접근방법으로써 정보입자(information granules)에 근거한 언어적인 모델(LM: Linguistic Model)을 발전시킨다. Pedrycz에 의해 소개된 언어적인 모델은 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)으로부터 얻어지는 퍼지 정보입자에 의해 수행되어지며, 이는 입력과 출력공간과 연관된 클러스터 된 데이터들의 동질성을 보존하도록 클러스터를 추정한다. 언어적인 모델의 효능성은 이전 연구에서 이미 증명되었음에도 불구하고 성능 측면에서 개선시킬 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 언어적인 모델의 근사화와 일반화 성능을 모두 향상시키기 위해 언어적인 컨텍스트의 자동적인 생성, 바이어스항의 추가, 결론부 파라미터의 변형된 구조를 통해 이루어진다. 실험결과는 자동차 연료소비량 예측문제와 보스턴 housing 데이터를 통해 제안된 방법이 언어적인 모델뿐만 아니라 기존 방법들보다 우수함을 증명한다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.