• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.5
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• pp.9-19
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• 2001

In this paper. we develop associate knowledge extraction method for finding and expanding user preference knowledge automatically from web document database. To reflect user interest or preferences, agent explores and extracts relevant information to central term involving the intent of users from the example documents. To do so, we apply association rule exploration data-mining method to the extraction of the relevant objects in the web documents. Also, to give the weighted-value to the extracted and relevant information, we present associate tag block-based weighting method. We applied to bioinformatics above associate knowledge extraction method to find related keywords.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.385-387
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• 2004

현재의 침입탐지 시스템의 문제점들을 개선하기 위해 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 기법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 또한 최근에는 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 대한 효과성 검증에 대한 연구도 진행 중이다. 본 논문에서는 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 시스템의 효과성을 검증하기 위한 평가방안을 제안하였다 즉, 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 필요한 기능 요구사항을 제시하고, 그러한 기능을 객관적으로 평가할 수 있는 방법으로 가중치 및 행렬에 의한 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.351-355
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• 2007

문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2004.08a
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• pp.17-22
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• 2004

연관성 척도값은 연관성 분석 대상이 고빈도인지 저빈도인지 여부에 따른 영향을 받는데, 연관성 척도마다 주로 높은 연관성으로 판정하는 대상의 빈도수준이 다양하게 나타난다. 이런 연관성 척도의 빈도수준 선호경향을 수치로 나타낼 수 있다면 연관성 척도를 사용하는 실험이나 분석에서 시행착오나 시간낭비를 줄일 수 있을 것이다. 이를 위해서 연관성 척도의 빈도수준 선호지수(FLPI)를 개발하였다. 개발된 빈도수준 선호지수는 연관성 척도와 출현빈도 사이의 상관성을 이용하는 것으로서 연관성 척도를 적용하는 실험이나 분석의 효율을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.133-135
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• 2003

본 연구에서는 자바 코드로부터 UML 클래스 다이어그램을 추출하는 역공학방법을 제시하였다. 파서를 이용하여 자바 코드로부터 AST를 생성하고 이를 순회하면서 클래스다이어그램 생성에 필요한 정보를 추출하였다. 이를 위해 구조정보와 관계정보를 정의하였는데, 구조정보에서는 클래스 몸체를 구성하는 정보를 표현하였다. 관계정보에서는 클래스들 간의 연관관계를 결정하기 위해 필요한 정보를 표현하였으며, 얻어진 관계정보를 통해 연관관계를 유추하는 방법을 제시하였다. 특히 클래스들간의 연관관계를 추출하기 위한 규칙들을 정의하고, 이를 통해 얻어진 관계정보를 이용하여 연관관계를 유출하는 과정을 설명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.79-82
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• 2011

본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.243-246
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• 1998

텍스트 자동분석을 통해 얻어진 통계적인 용어연관성은 정보검색 및 언어 처리와 관련된 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 용어연관성을 구하기 위한 연관계수는 여러 가지가 있지만 적용분야에 관계없이 유사계수 공식이나 상호정보량 공식이 주류를 차지하고 있다. 이런 공식들은 그 통계적 특성이 서로 다르기 때문에 알맞은 적용분야를 파악할 필요가 있다. 이 연구에서는 필요 연관계수 공식의 특성을 이론적으로 파악하였고, 실험으로 검증하기 위하여 240만 어절 분량의 실험용 한국어 신문기사 데이터베이스를 구축하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.661-662
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• 2009

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1551-1554
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• 2003

최근 다양한 의료정보 시스템이 개발되어, 그 사용이 급증하고 있다. 이 들 각각의 의료정보 시스템에서 발생, 축적된 의료정보는 분산 이질의 형태를 가지며, 또한 같은 의미를 갖는 의료정보가 각기 다른 구조와 용어로 기술되어 축적되는 것이 일반적이다. 이와 같이 개별적으로 개발, 활용되어 온 의료정보를 웹 상에서 통합하여, 단일화 된 의료정보 검색 기능을 제공하기 위해서는 이들 의료정보의 의미적 연관성을 고려한 정보의 통합, 검색 기술의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 의미적 의료정보의 통합을 위한 UMLS와 LOINC 데이터베이스 기반의 연관 값 지식베이스의 설계 및 개발 방식을 제안한다. 웹 상에 존재하는 각종 분산 이질 형태의 의료정보는 XML을 공통 데이터 구조로 하여 통합되며, 정보 통합의 과정에서 연관 값 지식베이스를 참조하여 의미적 관련도가 높은 의료정보(구조 정보와 내용 정보)는 상호 연결되어, 진정한 의미의 정보 통합을 구현하게 된다. 지식베이스는 용어별로 식별자, 요소명, 연관값, 복수형, 동의어, 한글 이름 등의 필드틀 가지며, 현재 상담, 처방, 보험, 의료용어, 증상, 임상결과 등 적용분야 별로 작성된 연관 값 지식베이스가 구현되어 있다.