• 제목/요약/키워드: Association rule reduction

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T-알고리즘을 이용한 연관규칙의 효과적인 감축 (An Effective Reduction of Association Rules using a T-Algorithm)

  • 박진희;정환묵
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.285-290
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    • 2009
  • 데이터에 숨겨진 패턴을 탐색하는 데이터마이닝에서 가장 많은 연구가 이루어진 분야가 연관규칙 마이닝이다. 연관규칙 마이닝에서는 방대한 수의 트랜잭션 데이터를 다루게 되므로 고속처리 방식의 실현이 중요한 과제가 되고 있다. 그리고 연관규칙 탐사기법에서 규칙을 도출하는데 소요되는 시간은 데이터에 포함되어 있는 항목의 수에 비례하여 기하급수적으로 늘어나기 때문에 규칙의 수를 줄이는 과정이 필연적으로 요구된다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터 항목들을 이진형식으로 비교하여 연관성 규칙의 수를 효과적으로 감축할 수 있고 항목간의 지지도와 신뢰도를 함께 향상 시킬 수 있는 T-알고리즘을 제안하고 시뮬래이션을 통하여 확인하였다.

Socially aware computing을 위한 대규모 데이터베이스의 연관 규칙 감축 기법 (Association Rule Mining Scheme of Large-Scale Database for Socially Aware Computing)

  • 정휘운;박건용;박종창;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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    • pp.291-294
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    • 2013
  • 연관 규칙 감축 기법은 대규모 데이터를 사용하는 Socially aware computing분야에서 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 수집된 각종 데이터들을 각 속성 기준에 따라 이진 변환한 후 가중치를 부여하고 논리식 감축 방법을 이용하여 신뢰성을 보장하는 규칙을 도출하는 새로운 데이터 감축 기법을 제안한다. 이는 컴퓨터 시뮬레이션 결과 기존의 방식들에 비해 지지도, 신뢰도, 규칙 감소율, 연관 규칙 추출 시간에 좋은 성능을 보였으며 이는 빠른 시간 내에 신뢰성 높은 대규모 데이터 처리가 필요한 Socially aware computing분야에 적합하다고 판단한다.

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단일 저수지의 위험도 평가기준을 고려한 가뭄대비 Hedging Rule 개발 (Development of Hedging Rule for Drought Management Policy Reflecting Risk Performance Criteria of Single Reservoir System)

  • 박명기;김재한;정관수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제35권5호
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    • pp.501-510
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    • 2002
  • 가뭄상황 또는 가뭄이 임박한 상황에서의 저수지 운영은 수요관리개념(단계별 급수)에서의 운영률을 필요로 한다. 본 연구는 저수지 갈수대응 차원에서 수문상황에 따른 단계별 방류량 감소를 고려할 수 있는 heding 효과를 고려한 단일 저수지 운영률 개발을 목표로 하였다. hedging 효과를 고려한 최적운영률 결정에는 혼합정수계획기법이 적용되었으며, 정식화단계에는 Shih 등(1994)의 hedging효과를 고려한 운영률을 개선하여 정식화 요소에 Hashimoto 등(1982)의 위험도 평가기준을 포함시켰다. 또한 hedging항의 비선형 해석을 수행하기 위하여 축차 선형계획기법을 도입ㆍ정식화에 적용하였다. 본 hedging운영률의 적용결과 대청다목적댐에 대하여 hedging 매개변수론 산정하였으며, 이를 통하여 각 월별 갈수대응 제한공급 시점 저수량(trigger volume)을 산정할 수 있었다.

초기 탄소배출권 배분이 경제성장에 미치는 영향 분석 (Analysis of the Impact of Initial Carbon Emission Permits Allocation on Economic Growth)

  • 박선영;김동구
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제20권2호
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    • pp.167-198
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    • 2011
  • 최근 우리나라는 2020년 Business-As-Usual(BAU) 대비 30%를 감축하는 탄소배출 감축안을 목표로 설정하였다. 탄소배출 감축목표 달성의 한 방편으로 탄소배출권 거래제가 논의되고 있는 상황이지만, 탄소배출권 거래제를 실시하기 위해서는 가장 먼저 초기 탄소배출권의 배분문제가 해결되어야 한다. 본 연구에서는 탄소배출권 초기배분방식 결정이 우리 경제에 어떠한 영향을 미칠 수 있는가를 중심으로 살펴보았다. 이를 위해 협조적 게임이론인 bankruptcy problem에서의 배분방법을 적용해 배출권을 각 산업별로 배분하였다. 산업별 이산화탄소 배출량은 에너지 통계와 산업연관표를 결합한 하이브리드 산업연관표를 이용해 추계하였다. 세 가지 분배방법에 따른 경제적 파급효과 분석에는 녹색성장회계(green growth accounting) 방식이 적용되었다. 분석결과, 2005년~2007년 기간 동안 우리나라의 연평균 경제성장률은 약 4.36%로 추계되는데, Proportional rule에 의한 배분에 의하면 4.03%, Constrained Equal Awards rule에 의한 배분에서는 4.23%, 마지막으로 Constrained Equal Losses rule에 의한 배분으로는 3.67%로 추산되었다. 따라서 경제성장률 측면에서 보면 Constrained Equal Awards rule에 의한 초기 탄소배출권 배분이 가장 바람직한 것으로 분석된다. 이처럼 초기 배출권의 산업별 배분방식이 어떻게 결정되느냐에 따라 경제에 미치는 파급효과가 매우 상이하게 나타나기 때문에 탄소배출권 도입 및 시행을 위해서는 산업 수준의 연구결과를 반영해야 하며, 각 산업의 특성을 고려해야 할 것으로 보인다.

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최적 연관 속성 규칙을 이용한 비명시적 단백질 상호작용의 예측 (Prediction of Implicit Protein - Protein Interaction Using Optimal Associative Feature Rule)

  • 엄재홍;장병탁
    • 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.

VOC 기반 연관규칙 마이닝을 이용한 통신선로설비의 장애 예측 (Fault Prediction of a Telecommunications Network using Association Rules Mining based on Voice of the Customer)

  • 나기주;한인섭;조남욱
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.13-24
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    • 2015
  • Customer complaints handling helps organizations to retain existing customers and attract new customers, as well. As Voice of the Customer (VOC) is one of the main sources of customer complaints, many organizations utilize VOC to enhance customer satisfaction. Effective management of VOC has been proved as one of the best ways to maintain organization's brand image and reputation. In spite of its importance, little has been reported on the utilization of VOC to detect faults in a telecommunication industry. In this paper, association rule mining based on VOC is used to identify root fault causes of a telecommunications network. To do that, VOC of a Communication Service Provider has been collected first. Then, association rule mining has also been conducted with various support and confidence levels. As a result, root fault causes of the telecommunications network can be identified. It is expected that this study can be used as a basis for decisions about customer satisfaction management such as preventive maintenances or reduction of the customer maintenance cost.

연관관계규칙을 이용한 트래픽 폭주 공격 탐지의 심층 분석 (An In-depth Analysis on Traffic Flooding Attacks Detection using Association Rule Mining)

  • 유재학;강봉수;이한성;박준상;김명섭;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.1563-1566
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    • 2008
  • 본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

다중외적연관성규칙을 이용한 불필요한 입력변수 제거에 관한 연구 (A study on removal of unnecessary input variables using multiple external association rule)

  • 조광현;박희창
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권5호
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    • pp.877-884
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    • 2011
  • 의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘으로서, 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 의사결정모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 탐색 및 분석에 있어 어려움을 겪기도 한다. 이때 입력변수들 간의 내재적인 관련성은 없으나, 외적 변수에 의하여 각 변수가 우연히 어떤 다른 변수와 연결됨으로써 관련성이 있는 것으로 나타나는 것을 종종 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 외적 관계를 파악할 수 있는 다중외적연관성규칙을 이용하여 의사결정나무 생성에 불필요한 입력변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

Quality of life of patients with nasal bone fracture after closed reduction

  • Park, Young Ji;Do, Gi Cheol;Kwon, Gyu Hyeon;Ryu, Woo Sang;Lee, Kyung Suk;Kim, Nam Gyun
    • 대한두개안면성형외과학회지
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    • 제21권5호
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    • pp.283-287
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    • 2020
  • Background: Closed reduction is the standard treatment for nasal bone fractures, which are the most common type of facial bone fractures. We investigated the effect of closed reduction on quality of life. Methods: The 15-dimensional health-related quality of life survey was administered to 120 patients who underwent closed reduction under general anesthesia for nasal bone fractures from February 2018 to December 2019, on both the day after surgery and 3 months after surgery. Three months postoperatively, the presence or absence of five nasal symptoms (nose obstruction, snoring, pain, nasal secretions, and aesthetic dissatisfaction) was also evaluated. Results: The quality of life items that showed significant changes between immediately after surgery and 3 months postoperatively were breathing, sleeping, speech, excretion, and discomfort. Low scores were found at 3 months for breathing, sleeping, and distress. There were 31 patients (25.83%) with nose obstruction, 25 (20.83%) with snoring, 12 (10.00%), with pain, 11 (9.17%) with nasal secretions, and 29 (24.17%) with aesthetic dissatisfaction. Conclusion: Closed reduction affected patients' quality of life, although most aspects improved significantly after 3 months. However, it was not possible to rule out deterioration of quality of life due to complications and dissatisfaction after surgery.

정보검색에서 웹마이닝을 이용한 동적인 질의확장에 관한 연구 (A Study on Dynamic Query Expansion Using Web Mining in Information Retrieval)

  • 황인수
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제11권2호
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    • pp.227-237
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    • 2004
  • While the WWW offers an incredibly rich base of information, organized as a hypertext, it does not provide a uniform and efficient way to retrieve specific information. When one tries to find information entering several query terms into a search engine, the highly-ranked pages in the result usually contain many irrelevant or useless pages. The problem is that single-term queries do not contain sufficient information to specify exactly which web pages are needed by the user. The purpose of this paper is to describe the employment of association rules in data mining for developing networks and computing associative coefficient among the terms. And this paper shows how the dynamic query expansion and/or reduction can be performed in information retrieval.

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