기존의 데이터 마이닝 방법들은 기본적으로 지식 발견의 대상이 되는 데이터 집합이 마이닝 작업 시작 이전에 명확히 정의되는 것으로 가정하며 이러한 가정은 고정적으로 정의된 특정 데이터 집합에 내재된 정보 추출이 데이터 마이닝의 목적이 될 때 유효하다. 또한, 기존의 데이터 마이닝 방법들은 대용량의 데이터 집합에 대한 마이닝 결과를 얻는데 있어서 상당한 처리 시간을 요구한다. 따라서, 새로운 트랜잭션 데이터가 지속적으로 추가되는 데이터 스트림에서 추가된 트랜잭션의 정보들을 포함하는 최신의 마이닝 결과를 최대한 빠른 시간 안에 얻기를 기대하는 실시간 처리 환경에서는 기존의 데이터 마이닝 방법을 적용하는 것이 거의 불가능하다. 이러한 목적에 부합하기 위해서 본 논문에서는 새로운 데이터 마이닝 개념인 개방 데이터 마이닝을 제안한다. 개방 데이터 마이닝에서는 새로운 트랜잭션이 발생함에 따라 이전에 발생한 트랜잭션들에 대한 마이닝 결과가 새롭게 갱신되며 따라서 확장된 전체 트랜잭션 집합에 대한 마이닝 결과를 빠르게 얻을 수 있다. 이러한 방법을 효과적으로 구현하기 위해서는 새롭게 출현한 항목에 대한 지연추가와 이전 데이터 집합에 출현한 항목들 중에서 중요하지 않는 항목에 대한 전지작업이 병행되어야 한다. 논문에서 제안하는 알고리즘은 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 일련의 다양한 실험을 통해서 검증된다.
기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.
실시간 능동 데이터베이스 시스템은 외부의 환경의 변화에 반응하여 트랜잭션들을 주어진 시간 내에 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실시간 능동 트랜잭션들을 위한 동시성 제어 기법인 다중버전 실시간 능동 동시성 제어 기법을 제안한다. 능동 규칙에 의해서 트랜잭션들 사이에는 triggering 관계가 성립하며 공유되는 데이터에 대한 충돌을 해결하기 위해 사용되는 중요한 개념이다. 제안하는 동시성 제어 기법은 데이터 충돌에 포함된 트랜잭션들 사이의 triggering 관계와 우선순위, 선행관계 등을 참조하여 데이터 충돌을 해결한다. 우선순위가 높은 트랜잭션은 낮은 우선순위의 트랜잭션 보다 유리한 서비스를 받는다. 그러나, 낮은 우선순위의 트랜잭션이라도 종료시점에 근접했다면 철회됨으로서 낭비될 시스템 자원을 보존하기 위해서 유리한 서비스를 받을 수 있다. 또한, 트랜잭션들 사이의 triggering 관계를 기반으로 intra triggering 충돌과 inter triggering 충돌로 분류해 각각 다른 방식으로 데이터 충돌을 해결한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해서 제안한 동시성 제어기법의 성능을 비교 평가하였다.
Clustering is a data mining method, which consists in discovering interesting data distributions in very large databases. In traditional data clustering, similarity of a cluster of object is measured by pairwise similarity of objects in that paper. In view of the nature of clustering transactions, we devise in this paper a novel measurement called item similarity and utilize this to perform clustering. With this item similarity measurement, we develop an efficient clustering algorithm for target marketing in each group.
많은 수의 클라이언트들에게 데이터를 방송하는 환경에서 가장 큰 제약은 서버와 통신하는데 이용가능한 대역폭이 낮다는 점이다. 이동 컴퓨팅 환경에서 많은 응용들이 개발되고 있으나, 무선망의 낮은 대역폭으로 인하여 전통적인 동시성 제어 방법을 그대로 적용하기 어렵다. 이 논문에서는 이동 트랜잭션을 위한 새로운 낙관적 동시성 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 판독 전용 트랜잭션은 서버와 부가적인 메시지 교환없이 지역적으로 완료가 가능하며, 이동 갱신 트랜잭션은 서버로 보내져 전역적 검증을 수행한다. 또한 충돌 정보를 이용한 낙관적 방법에서 발생하는 트랜잭션의 불필요한 철회를 줄이고, 데이터 테이블에 유지된 정보를 이용하여 직렬가능하지 않은 수행을 찾아 직렬성 위배를 해결할 수 있다.
본 연구의 목적은 현재 심각한 사회 및 경제 문제로 대두되고 있는 보험사기를 효과적으로 적발하기 위하여, visualization 데이터마이닝 tool을 실제 사례에 적용하여 그 타당성을 검증하는데 있다. 이를 위하여 최근 가장 효과적인 visualization 데이터마이닝 tool로 인정되고 있는 i2사의 Analyst's Notebook을 활용하여 대량의 보험금 청구 자료로부터 보험사기의 혐의가 가는 거래를 찾고, 이를 근거로 보첩사기의 혐의를 입증하는 일련의 과정을 검토하였다. 그 결과 visualization 데이터마이닝 tool이 대량의 보험금 청구 자료에서 혐의가 가는 거래를 찾는 단순한 예측의 수준을 넘어, 관련 범죄를 추적하여 체계적, 계획적으로 기획된 보험사기단을 추적해내는 성과를 올렸다. 따라서 보험사기 둥과 같은 부정거래나 범죄 행위를 적발하는 데는 visualization 데이터마이닝 tool이적합한 것으로 판명되었다.
In the security environments of heterogeneous multidatabase systems, not only the existing local autonomy but also the security autonomy as a new constraint are required. From global aspects, transactions maintain consistent data value when they assure serializability. Also, secure properties must protect these transactions and data values to prevent direct or indirect information effluence. This paper proposes scheduling algorithm for global transactions to ensure multilevel secure one-copy quasi-serializability (MLS/1QSR) in security environments of multidatabase systems with replicated data and proves its correctness. The proposed algorithm does not violate security autonomy and globally guarantees MLS/1QSR without indirect information effluence in multidatabase systems.
전 세계적으로 스마트폰 보급률이 증가함에 따라 스마트폰을 이용한 다양한 결제 서비스들이 출시되었고, 모바일 결제로 금전을 탈취하는 사례도 증가하였다. 이미 금융권은 온/오프라인 환경에서 이상거래를 탐지하기 위한 다양한 보안조치들을 마련하였지만, 모바일 결제 환경의 보안 솔루션이나 연구들은 미비한 실정이다. 모바일 결제는 소액 결제 위주의 결제 패턴을 보이고 결제 환경도 다르기 때문에 기존의 이상거래 탐지와는 다른 모바일에 특화된 이상거래 탐지가 필요하다. 이에 본 논문에서는 국내 PG사의 실제 모바일 결제 로그를 분석하고 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한 모바일 결제에 특화된 이상거래 탐지 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 1단계 탐지 모듈에서 2가지 알고리즘을 사용해 빠른 속도로 정상거래를 판별하고, 2단계 탐지 모듈에서는 고도화된 3가지 알고리즘으로 이상거래를 정확히 탐지하도록 설계하였다. 그 결과 1초에 13건 이상의 거래를 93% 이상의 정확도로 판별할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this paper is to determine the effects of the Real Estate Transactions Tax (RETT) on the economic cycles of Saudi Arabia. A secondary purpose is to determine the effects of RETT on the construction and real estate sectors of Saudi Arabia. Research design, data and methodology: The data used is retrieved from the General Authority of Statistics, Saudi Central Bank and the World Bank Open Data. Econometric models of multiple linear regression with dummy variables have been conducted to achieve the objectives and to quantitatively verify the hypotheses. Results: With the VAT exemption in real estate transactions and its substitution with RETT, a positive effect on the economy and the real estate sector has been observed. However, this tax reform has not produced any significant effects in the construction sector. Conclusions: The main conclusion of the present research is that the real estate market has a major influence on economic cycles. After the tax reform, a reduction in the contribution of taxes on real estate transactions to GDP was detected. For the construction sector, after the tax reform, it is estimated that there will be an insignificant reduction in the contribution of the real estate price index, and of the taxes on real estate transactions, to GDP.
방송 디스크는 다수의 이동 클라이언트에게 정보를 전파하는 통신구조이다. 방송 디스크에서 서버는 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 방송하며, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 자신이 원하는 데이터를 수신한다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 서버에서 방송 데이터가 갱신될 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 타임스탬프 기반 동시성 제어(Timestamp Based Concurrency Control: TCC) 기법을 제안한다. 기존에 제안된 동시성 제어 기법들은 트랜잭션의 철회율을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송함으로써 방송 대역폭의 상당 부분을 소비한다는 단점을 갖는다. 이와는 달리, TCC는 방송 데이터의 타임스탬프 필드에 그 데이터를 갱신한 서버 트랜잭션들의 순서를 반영시키고, 이를 수신한 클라이언트에서는 타임스탬프를 이용하여 자신의 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 검사함으로써 보다 많은 트랜잭션 실행을 허용한다. 그 결과, TCC는 서버로부터 방송되는 제어 정보의 양을 최소화하면서 읽기 전용 트랜잭션의 철회율을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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