• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.312-319
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• 2002

A recommendation system tracks past action of a group of users to make a recommendation to individual members of the group. The computer-mediated marking and commerce have grown rapidly nowadays so the concerns about various recommendation procedure are increasing. We introduce a recommendation methodology by which Korean department store suggests products and services to their customers. The suggested methodology is based on decision tree, product taxonomy, and association rule mining. Decision tree is to select target customers, who have high purchase possibility of recommended products. Product taxonomy and association rule mining are used to select proper products. The validity of our recommendation methodology is discussed with the analysis of a real Korean department store.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.15-18
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• 2001

기존의 Association Rule 의 적용은 각 사건들이 고유한 연관관계를 갖는 다는 전재 하에 이를 이용하여 Data Mining Association Rule(연관규칙)을 적용해 왔다. 만약 이러한 연관규칙이 포함하지 않는 데이터에 대해서는 기존의 Rule 을 이용하기 위해서는 현재의 데이터를 재구성해야만 하는 필요성이 존재를 해왔다. 본 논문에서는 위와 같은 데이터의 재 구성없이 연관규칙을 포함하지 않은 데이터로부터 새로운 알고리즘을 이용하여 기존의 Association Rule 을 적용하고자 한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권1호
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• pp.19-25
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• 2005

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.365-377
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• 2006

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용 하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질 상호작용의 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이타가 산출되고 있는 현(現) 게놈시대에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모(Saccharomyces cerevisiae)에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이타들에서 속성들 간의 연관을 통해 유추 가능한 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관속성 마이닝 방법을 제시한다. 단백질의 속성들 중 연속값을 가지는 속성값들은 최대상호 의존성에 기반을 두어 이산화 하였으며, 정보이론기반 속성선택 알고리즘을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 단백질의 속성(attribute) 수 증가에 따른 속성차원문제를 극복하도록 하였다. 속성들 간의 연관성 발견은 데이타마이닝 분야에서 사용되는 연관규칙 발견(association rule discovery) 방법을 사용하였다 논문에서 제안한 방법은 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 최대 약 96.5%의 예측 정확도를 보였으며 속성필터링을 통하여 속성필터링을 하지 않는 기존의 방법에 비해 최대 약 29.4% 연관규칙 발견속도 향상을 보였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.299-306
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• 2000

General definition of data mining is the knowledge discovery or is to extract hidden necessary information from large databases. Its technique can be applied into decision making, prediction, and information analysis through analyzing of relationship and pattern among data. One of the most important work is to find association rules in data mining. The objective of this paper is to find customer's trend using association rule from analysis of database and the result can be used as fundamental data for CRM(Customer Relationship Management). This paper uses Apriori algorithm and FoodMart data in order to find association rules.

• 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.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.33-43
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• 2013

정보의 양이 많아짐에 따라 많은 양의 정보를 효과적으로 관리, 운용할 수 있는 데이터 마이닝 기법의 연구가 활발해졌다. 다양한 데이터 마이닝 기법들이 연구되었는데 그 중에는 프라이버시를 보호할 수 있는 프라이버시 보호 데이터 마이닝(Privacy Preserving Data Mining) 연구도 진행됐다. 프라이버시 보호 데이터 마이닝은 크게 연관규칙, 군집화, 분류 등의 알고리즘이 존재한다. 그 중 연관규칙 알고리즘은 데이터간의 연관규칙을 찾아내는 알고리즘으로 주로 마케팅에 주로 사용된다. 본 논문에서는 Shamir의 비밀 분배 기법을 이용하여 다자간 프라이버시 보호 데이터 마이닝 환경에서 단일 비트가 아닌 멀티 비트 정보를 공유할 수 있는 내적연산 기법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-129
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• 2021

본 연구에서는 데이터마이닝(Data Mining) 기법 중 하나인 연관관계분석(Association Rule Mining)을 적용하여 위험화물 선별모델을 구축함으로써 관세위험을 최소화하고자 한다. 이를 위해 관세청 수입신고서 빅데이터를 활용하여 연관관계분석 알고리즘인 어프라이어리 알고리즘(Apriori Algorithm)을 적용하고 공급망 간의 위험정도를 계산한다. 대규모의 수입신고 데이터로부터 해외공급자와 수입업체 간의 세율관련(과세가격, 품목, 중수량 등), 원산지표시 위반 등에 관련한 적발결과 관한 규칙셋(Rule Set)과 이 규칙들의 신뢰도(Confidence)을 확보하여 우범공급망 간의 거래패턴을 예측할 수 있는 선별모델을 구축한다. 총 2년 6개월 치의 수입신고 데이터를 활용하여 5-겹 교차검증(5-fold cross validation)을 수행한 결과 16.6%의 Precision과 33.8%의 Recall을 보였다. 이는 빈도기반 방법보다 Precision 기준 약 3.4배 Recall 기준 약 1.5배 높은 결과이다. 이로써 논문에서 제안하고 있는 방법이 관세위험을 줄일 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2005년도 전기학술대회논문집
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• pp.246-250
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• 2005

Recommand Systems are being used by an ever-increasing number of E-Commerce to help customers find products to purchase. Recommend Systems offer a technology that allows personalized recommendations of items of potential interest to users based on information about similarities and dissimilarities among different customers tastes. In this paper, we design and build a Recommend System using the historical customer movie purchase transactions and extracts the knowledge needed to make association recommendations to new customers.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.717-725
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• 2012

데이터 마이닝은 데이터베이스로부터 쉽게 드러나지 않는 의미 있는 정보를 생성하는 기법이다. 이 중에서 연관성 규칙은 일반적으로 발생 여부를 나타내는 자료를 이용하여 지지도, 신뢰도, 향상도 등을 수치화함으로써 항목들 간의 관련성을 나타낸다. 기존의 연관성 규칙은 발생 빈도의 크기를 고려하지 않음으로써 정보 손실에 의한 오류를 범할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 발생 가능한 규칙의 수를 고려한 연관성 평가 기준들을 제안하고 예제를 통하여 기존 연구와 비교한 후, 본 논문에서 제안한 연관성 평가 기준의 유용성을 살펴보았다. 실제 데이터를 통하여 분석한 결과, 기존의 연관성 규칙 평가 기준은 관심항목 수와 트랜잭션의 수를 2배로 하여도 지지도와 신뢰도, 향상도의 값이 동일한 반면에 본 논문에서 제안한 평가 기준은 발생 가능한 규칙의 수를 고려하기 때문에 각각의 평가 기준의 값들이 트랜잭션의 수에 따라 다르다는 것을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안하는 평가 기준이 기존의 연관성 규칙 평가 기준에 비해 좀 더 정확한 정보를 제공하는 것을 알 수 있다. 특히 본 논문에서 제안한 신뢰도의 범위가 기존 연관성 평가 기준에 비해 크므로 좀 더 비교 가능한 정보를 제공하는 동시에 향상도의 비교를 용이하게 한다고 할 수 있다.