• 감성과학
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• 제10권2호
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• pp.147-154
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• 2007

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 국내 진단 결과의 부정확성 때문에 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥 질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제9권2호
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• pp.141-156
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• 2010

Despite all attempts to prevent fraud, it continues to be a major threat to industry and government. Traditionally, organizations have focused on fraud prevention rather than detection, to combat fraud. In this paper we present a role mining inspired approach to represent user behaviour in Enterprise Resource Planning (ERP) systems, primarily aimed at detecting opportunities to commit fraud or potentially suspicious activities. We have adapted an approach which uses set theory to create transaction profiles based on analysis of user activity records. Based on these transaction profiles, we propose a set of (1) anomaly types to detect potentially suspicious user behaviour, and (2) scenarios to identify inadequate segregation of duties in an ERP environment. In addition, we present two algorithms to construct a directed acyclic graph to represent relationships between transaction profiles. Experiments were conducted using a real dataset obtained from a teaching environment and a demonstration dataset, both using SAP R/3, presently the predominant ERP system. The results of this empirical research demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1074-1077
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• 2013

텍스트 마이닝은 비정형 데이터를 가정하므로 텍스트를 단순화된 모델로 표현하는 것이 필요하다. 현재까지 가장 많이 사용되고 있는 모델은 텍스트를 단순한 단어들의 집합으로 표현한 벡터공간 모델이다. 그러나 최근 들어 단어들의 의미적 관계까지 표현하기 위해 그래프를 이용한 텍스트 표현 모델을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 위한 기존의 연구 중에서 그래프에 기반한 텍스트 표현 모델의 방법들과 그들의 특징들을 주제별로 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1031-1040
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• 2004

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 심전계에서는 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 심전도 데이터의 수집에서부터 전 처리 과정 그리고 데이터마이닝을 이용한 심장 질환 패턴 분류 기법을 제안한다. 이 패턴 분류기법은 빈발 패턴 베이지안이며 기존의 나이브 베이지안과 빈발 패턴 마이닝의 통합이다. 빈발 패턴 베이지안은 훈련단계에서 탐사된 빈발 패턴들을 사용하여 Product Approximation 구성하므로써 클래스 조건 독립 가정을 가진 나이브 베이지안의 단점을 해결한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.522-536
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• 2017

키워드 추출은 주어진 문서로부터 문서의 주제나 내용에 관련된 단어들을 추출해내는 방법으로 대량의 문서를 다루는 텍스트마이닝 연구들이 전처리에서 공통적으로 거치는 대표 자질 추출에서 중요하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 하나의 문서의 주제에 적합한 키워드를 추출하기 위해 문서에 출현한 단어들 사이의 동시출현관계, 동시출현 단어 쌍 사이의 출현 종속 관계, 단어들 사이의 공통 부분단어 관계 등의 다양한 관계들을 특징으로 활용하여 구축한 계층적 그래프 모델을 제안하고, 그래프를 구성하는 정점(Vertex)들의 중요도를 평가할 때 입력 간선(Edge)에 의한 영향뿐만 아니라 출력 간선에 의한 영향도 고려한 새로운 중요도 산출 방법을 제안하며, 이를 토대로 점진적으로 키워드를 추출해내는 방안을 제안한다. 그리고 제안한 방법의 정확성과 주제적 포괄성 검증을 위해 다양한 분야의 주제를 가진 문서 데이터에 다양한 평가방법을 적용해 기존의 방법보다 전체적으로 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.373-375
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• 2021

국어의 경우 교착어이기 때문에 영어와 같이 어절 토큰화를 통하여 태깅할 경우 발전 가능성이 영어 보다 낮은 편이다. KoNLPy를 통해 형태소 단위로 분리하여 코퍼스를 토큰화한 형태를 그래프 데이터 베이스로 표현이 되지만 해당 모듈을 그래프 데이터베이스에서 코퍼스로 변환 시 음성파일의 완전 분리 및 실용성에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 Raspberry Pi에서 STT API를 활용한 형태소 표현을 나타내고 있다. 코퍼스로 변환된 음성 파일을 KoNLPy로 형태소 분석 후 태깅한다. 분석된 결과는 그래프 데이터베이스로 표현되며 형태소별로 나누어진 토큰으로 구분할 수 있음이 확인되었고, 실용성과 분리 정도를 판단하여 특정 목적성을 지닌 데이터 마이닝 추출이 가능한 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.643-648
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• 2003

웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.101-112
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• 2024

본 논문에서는 프로세스 마이닝을 위한 이벤트 로그 생성을 지원하도록 설계된 대화형 도구인 EDF(Event Data Factory)를 소개한다. EDF는 다양한 데이터 커넥터를 통합하여 사용자가 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있도록 지원한다. 이 도구는 그래프 기반 시각화와 함께 로우 코드/노코드 기술을 사용하여 비전문가 사용자가 프로세스 흐름을 이해하도록 돕고, 사용자 경험을 향상시킨다. EDF는 메타데이터 정보를 활용하여 사용자가 case, activity 및 timestamp 속성을 포함하는 이벤트 로그를 효율적으로 생성할 수 있도록 한다. 로그 품질 메트릭을 통해 사용자는 생성된 이벤트 로그의 품질을 평가할 수 있다. 우리는 클라우드 기반 아키텍처에서 EDF를 구현하고 성능평가를 실행했으며, 본 연구와 결과는 EDF의 사용성과 적용 가능성을 보여주었다. 마지막으로 관찰 연구를 통해 EDF가 사용하기 쉽고 유용하여 프로세스 마이닝 애플리케이션에 대한 중소기업(SME)의 접근을 확장한다는 사실을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.127-136
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• 2010

정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.681-688
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• 2015

k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.