• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.577-586
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• 2001

최근의 데이타베이스 연구 분야에서는 대규모의 데이타베이스에 저장된 데이타를 분석하여 데이타베이스에 존재하지만 쉽게 드러나지 않는 암시적인 지식을 탐사하는 기술인 데이타마이닝이 각광받 고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타 마이닝의 기법 중의 하나인 연관 규칙 탐사 기법온 연구하며 비록 데이타베이스에서 희소하게 나타나는 데이타이지만 임의의 데이타와 높온 비율로 동시에 나타나는 의미 있는 희소 데이타를 고려한 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 또한 이러한 희소 항목의 탐사에 대하여 기 존의 연판 규칙 탐사 알고리즘과 제안한 알고리즘의 성능을 비교하여 평가한다.

• 동굴
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• 제67호
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• pp.65-72
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• 2005

중국동북지역에 위치해있는 본계수동굴(本溪水洞), 천용동굴(天龍洞), 환인망천동굴(桓仁望天洞) 등 3곳의 자연동굴과 주변 고유문화재를 탐사하기위하여 필요한 동굴탐사와 안전관리에 관한 사전지식 내용을 알아보고, 시설설비와 자연환경의 안전 측면에서, 그리고 관람객과 탐사대원의 안전에 최우선의 관점에서 상기한 동굴들의 관리환경과 보존실태 및 관광동굴로써의 안전관리 수칙과 요령들을 살펴본다.

• 한국수학사학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-106
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• 2005

본 논문에서는 수학을 기반으로 한 데이터베이스의 지식탐사 절차를 통하여 데이터의 선택, 정제, 통합, 변환, 축소, 데이터 마이닝 기법의 선택과 적용 및 모형의 평가에 관한 개념과 방법론을 소개하고 수학의 한 분야로서 통계학의 역할과 적용방법에 관하여 연구하고자 한다. 또한 오늘날 관심이 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 역사와 수학적 배경, 통계 및 정보 기술을 이용한 데이터 마이닝의 주요 모델링 기법, 실용적 응용 분야 및 적용 사례 그리고 데이터 마이닝과 통계의 차이점에 관하여 조사하고 논하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.367-372
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• 2008

최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.31-46
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• 1997

최근 원격탐사영상을 이용한 서비스들(환경감시, GIS, 기상정보, 자원탐사 등)에 대한 연 구가 활발해짐에 따라, 원격탐사영상을 지정된 수신국에 등록하고, 처리하는 것이 아니라, 네트웍 을 이용해서 실시간정보를 서비스하거나, 다양한 전문지식을 가진 원격탐사영상 사용자 스스로 개별적인 원격탐사영상처리를 수행하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 실시간에 원격탐사 영상처리를 할 수 있는시스템 구조를 제안하고, 기존의 시스템에서 처리하지 못했던 여러가지 문 제점들, 즉, 사용자가 직접 원격탐사영상을 처리할 수 없다는 점과 방대한 크기의 원격탐사영상으 로 인한 네트웍 트래픽의 낭비라는 측면을 고려하여, 현재 보편화된 인터넷을 이용하여 사용자와 수신국간의 대화식 통로를 만들고, Java 언어를 이용하여, 수신국의 영상을 효율적으로 처리할 수 있도록 사용자들이 빈번하게 사용하는 영상처리기법들을 구현하였으며, 수신국의 방대한 원격탐 사 영상을 효율적으로 관리하기 위해 객체관계형 데이타베이스 관리시스템을 이용해서 서비스를 구현하였다. 구현된 시스템은 LAN 환경에서 Netscape 웹브라우저와 IllustraDBMS를 이용하였으 며, 서비스 응답시간 측면에서 만족할 만한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.101-103
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• 1999

Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.295-302
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• 2001

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제1권1호
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• pp.89-97
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• 1985

Hill-Sliding Clustering이라는 다변량 자료의 무감독 분류 방법을 Apple II personal computer의 BASIC언어를 사용한 Algorithm으로 개발하였다. 이 Algorithm으로 다변량 multimode를 갖는 정규 분포 자료에서 사전 지식없이 자료를 집단화하여 구분해 낼 수 있게 되 었다. 한국 연안 지역의 Landsat(지구 자원 탐사 위성)의 다중, Spectrum 영상 자료에 적용한 시 험 결과, 매우 고무적 결론을 얻었다.

• 동굴
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• 제10권11호
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• pp.37-51
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• 1985

제주도에는 많은 화산동굴이 있는 것 같다고 듣고 법정대학 탐사부를 파견해서 그것에 관한 사진을 받은 것은 1964년의 일이다. 기술과 지식이 부족했으므로 만족할 만한 정보는 얻지 못했지만 우장굴, 사굴, 쌍용굴, 협재굴 등 일반에게 공개되고 있는 동굴은 알수 있었다. (중략)

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.765-774
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• 2006

연관 규칙 탐사는 데이터베이스를 분석하여 잠재되어 있는 지식을 발견하기 위한 기법으로 스트림 데이터 시스템에서 연관 규칙 탐사에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들은 센서에서 수집되는 단일 스트림 데이터에 관한 것이며 다차원 스트림 데이터간의 연관 정보는 간과하고 있다. 본 논문에서는 다차원 스트림 데이터간의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 AR-MS 방법을 제안한다. AR-MS 방법은 한 번의 데이터 스캔으로 연관 규칙 탐사에 필요한 요약 정보를 구축함으로써 스트림 데이터의 특성을 반영하며, 자주 발생하지는 않지만 특정 이벤트와 빈번하게 발생하는 의미 있는 희소 항목 집합에 대한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 또한 AR-MS 방법은 구축된 요약 정보를 사용하여 다차원 스트림 데이터간의 최대 빈발 항목 집합에 대한 연관 규칙도 탐사한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 확인하였다.