• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• Archives of design research
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• v.15 no.4
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• pp.159-168
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• 2002

The world has rushed into knowledge information society. Information technology is one of the causes to show up knowledge management and one of the motives to accelerate knowledge management. And, these days information technology and internet have made staffing progress. Therefore, the objective of this study is to take out latent knowledge of customers through web data mining in a vast amount of data on the internet in rapidly developing digital environments, to develop the knowledge-based design paradigm applied to knowledge management framework, and finally to develop design which satisfies customers' needs. To reach the objective, knowledge management process and varied previous studies related to web data mining are reviewed on a theoretical basis, and then a new knowledge-based design paradigm (in this study, eCRM in a true sense which combines web data mining with knowledge management process is called knowledge-based design paradigm) combining knowledge management process with web data mining is suggested.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7A
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• pp.1200-1211
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• 2001

최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.59-62
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• 2018

XML을 대상으로 하는 연구가 최근 5~6년 사이에 꾸준한 증가를 보이며 이루어지고 있지만 대다수의 연구들은 XML을 구성하고 있는 엘리먼트 자체에 대한 통계적인 모델을 기반으로 이루어졌다. 이는 XML의 고유 속성인 트리 구조에서의 텍스트, 문장, 문장 구성 성분이 가지고 있는 의미(semantics)가 명시적으로 분석, 표현되어 사용되기 보다는 통계적인 방법으로만 데이터의 발생을 계산하여 사용자가 요구한 질의에 대한 결과, 즉 해당하는 정보 및 지식을 제공하는 형식이다. 지능형 지식서비스 제공을 위한 환경에 부합하기 위한 정보 추출은, 텍스트 및 문장의 구성 요소를 분석하여 문서의 내용을 단순한 단어 집합보다는 풍부한 의미를 내포하는 형식으로 표현함으로써 보다 정교한 지식과 정보의 추출이 수행될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구는 범람하는 XML 데이터로부터 사용자 요구의 의미까지 파악하여 정확하고 다양한 지식을 추출할 수 있는 방법을 연구하고자 한다. 레코드 구조가 아닌 트리 구조 데이터로부터 의미 추출이 가능한 효율적인 마이닝 기법을 진일보시킴으로써 다양한 사용자 중심의 서비스 제공을 최종 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.63-65
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• 1998

사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야하고 이해하기 쉬워야한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT : Fuzzy Decision Tree)에 기반한 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. FDT의 각 링크는 속성(attribute) 값을 갖는 퍼지 집합이며, EDT의 각 경로는 퍼지 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 ID3의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법으로 히스토그램에 이루어진다. 마지막으로 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.151-153
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• 2001

멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 다중 데이터큐브 구축기술을 통해 멀터미디어데이타의 마이닝을 구현하는 시스템에 대해 제안한다. 제안 시스템은 멀티미디어 데이터에 내용기반의 정보추출 시스템을 적용하여 성분백터를 추출하고 이를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이타베이스로부터 지식을 마이닝할 수 있도록 다차원 데이터큐브를 구축하여 빠른 데이터검색과 마이닝결과을 이용자에게 보여주는 모듈로 구성된다. 다차원 데이터큐브는 다중 어레이 구조로써 다차원 데이터를 저장하고, 저장된 여러 데이터 레벨 정보에서 가장 중요한 주제를 통합 생성하여 효율적으로 처리하므로 멀티미디어 데이터를 마이닝하는데 효과적인 방법이다. 또만 다차원데이타큐브를 다중으로 생성하는 방법은 데이터 마이닝 속도를 높이는데 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.433-436
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• 2006

유비쿼터스는 간단히 말해서 많은 센서 들로 이루어진 무선 센서 네트워크이며 해양 환경 감시 서비스는 해양에 센서들을 설치함으로써 유비쿼터스 환경을 구축하고 해양 환경 변화를 감시한다. 센서 노드들로부터 수온, 기온, 염도 등을 센서 데이터들이 측정이 되며 이러한 데이터를 기반으로 유용한 지식을 탐사해낸다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 기법은 이력 데이터에 대해서 마이닝 기법을 적용하지만 센서 데이터들은 아주 빠른 속도로 대량으로 유입이 되기 때문에 기존의 데이터 마이닝 기법은 적용이 불가능하게 된다. 그러므로 센서 데이터에 맞는 새로운 센서 데이터 마이닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 센싱된 센서 데이터들을 기반으로 해양 환경 감시 서비스에 제공할 수 있는 센서 마이닝 기법들을 제안한다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.18 no.2
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• pp.95-106
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• 2005

This paper is investigated conception and methodology of data selection, cleaning, integration, transformation, reduction, selection and application of data mining techniques, and model evaluation during procedure of the knowledge discovery in database (KDD) based on Mathematics. Statistical role and methodology in KDD is studied as branch of Mathematics. Also, we investigate the history, mathematical background, important modeling techniques using statistics and information, practical applied field and entire examples of data mining. Also we study the differences between data mining and statistics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.319-321
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• 2001

이동 컴퓨팅 환경에서의 응용은 사용자의 위치 정보를 이용해서 개개인의 위치에 따른 서비스를 제공할 것이 요구된다. 기존의 데이터 마이닝 분야에서는 이동 환경에서 발생하는 데이터는 고려되지 않았다. 이 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 발생하는 위치 데이터를 기반으로 한 마이닝 기술과 요구사항을 논의하고, 이를 기반으로 위치 데이터에서 유용한 지식을 추출할 수 있는 데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치 데이터베이스와 GIS, 사용자 데이터베이스, 컨텐츠 데이터베이스와 통합.연계되어 유기적으로 데이터 마이닝을 수행한다. 또한 사용자와의 상호작용이 가능한 인터페이스와 가시화 도구를 제공한다. 시스템을 구성하는 각각의 구성요소에 대해 기술하며, 마이닝된 결과를 응응할 수 있는 부분을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.307-314
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• 2000

정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과점이라고 될 수 있다. 본 논문에서는 대우정보시스템(주)서 개발된 사용자지향 데이터 마이닝 도구인 XM-Tool/Miner의 개발을 대상으로 하고 있다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사 결정 및 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.