• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.267-275
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• 2013

데이터 마이닝 기법들 중에서도 연관성 규칙은 가장 최근에 개발된 기법으로 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내며, 두 항목간의 관계를 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주기 때문에 현장에서 직접 적용이 가능하다. 일반적으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단할 때, 각 항목간의 연관성을 반영하는 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 활용하게 된다. 실제적으로 연관성 규칙의 수를 결정하기 위해서는 이들 흥미도 측도들의 평가기준을 정하기 위해 반복적으로 조정 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연관성 평가기준 모두를 일반적으로 많이 활용되고 있는 비선형 회귀모형에 적용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안을 강구하였다. 또한 분산팽창계수를 이용하여 다중공선성 문제를 진단하는 동시에 분산분석 결과와 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 기여도를 비교하여 가장 바람직한 회귀 모형을 구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.495-503
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• 2011

데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.235-243
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• 2011

데이터 마이닝 기법 중에서 가장 많이 이용되고 있는 기법은 연관성 규칙을 탐색하는 것으로, 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 각 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 연관성을 평가하기 위한 기준으로 많은 흥미도 측도가 개발되어 있다. 그 중에서도 신뢰도가 가장 많이 활용되고 있으나 신뢰도는 연관성의 방향을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도가 개발되었으나, 이 또한 양의 신뢰도의 값과 음의 신뢰도의 값이 동일한 경우에는 순수 신뢰도의 값이 같아지므로 이러한 경우에는 순수 신뢰도로는 차이를 알 수 없다. 이에 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가기준인 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 예제를 통하여 그 유용성을 알아본 결과, 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 순수 신뢰도에 의해서는 구분할 수 없는 상황도 해석 가능하게 할 수 있다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.353-362
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• 2016

데이터 마이닝은 빅 데이터에 내재되어 있는 새로운 법칙이나 잠재되어 있는 지식을 탐색한 후, 이를 근거로 하여 의사결정에 활용하고자 하는 것이다. 위키 백과사전에 의하면 데이터 마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 연관성 평가 기준에 의해 관심 있는 항목들 간에 관련성을 찾아내는 기법으로 많은 연구자들에 의해 연관성 평가를 위한 흥미도 측도들이 개발되어 왔다. 이들 중에서 헬링거 측도는 여러 가지 흥미도 측도들에 비해 많은 장점이 있으나 연관성의 방향을 판단하기가 곤란한 문제를 내포하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 부호를 가지는 헬링거 측도를 제안하고 몇 가지 예제를 통하여 유용성을 고찰하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안하는 부호 헬링거 측도는 양의 연관성을 가지는 경우에는 양의 값으로 나타나고 음의 연관성을 가지는 경우에는 음의 값을 갖는 것으로 나타났다. 또한 동시발생빈도, 동시 비 발생빈도, 그리고 불일치 빈도가 증가함에 따라 기본적인 연관성 평가 기준들과 부호 헬링거 측도는 증감 여부가 동일한 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1345-1352
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• 2014

데이터마이닝 기법 중에서 연관성 규칙은 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 데이터베이스에 포함되어 있는 항목들 간의 관련성을 탐색하는 기법이다. 일반적인 연관성 규칙 기법과는 달리 역의 연관성 규칙은 하나의 항목집합이 발생하지 않으면 다른 항목집합도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 것이다. 이러한 역의 연관성 규칙을 일반적인 연관성 규칙과 함께 생성하면 기업체에서 특정 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만의 마케팅뿐만 아니라 더 나아가 어떤 제품의 마케팅이 필요한 지에 대한 정보를 파악할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 이러한 두 종류의 연관성 규칙에 적용 가능한 균형화된 기여 상대적 규칙 정확도를 연관성 평가 기준으로 제안하고자 한다. 또한 Piatetsky-Shapiro (1991)가 제안한 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 점검한 후, 예제를 통하여 제안된 측도와 연관성 규칙에 적용 가능한 의학진단분야의 평가 측도들의 유용성을 비교하였다. 그 결과, 기여 상대적 정확도와 역의 기여 상대적 정확도의 크기가 다르게 나타나면 연관성의 정도를 명확하게 설명하기가 어려우므로 이들 두 측도를 동시에 고려한 균형화된 기여 상대적 규칙 정확도를 이용하는 것이 가장 바람직하다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1147-1154
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• 2010

데이터 마이닝의 중요 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아 낸다. 본 논문에서는 수익성이 가장 높은 고객을 찾기 위해 고객 정보를 이용하는 기법으로 가장 널리 사용되어온 방법인 알에프엠 기법을 항목에 적용하여 항목의 알에프엠 점수를 항목의 중요도로 고려하여 가중 연관성 규칙의 평가기준을 제시하였다. 모의실험에서는 일반적인 연관성 규칙과 알에프엠 점수를 가중치로 한 가중 연관성 규칙의 유용성을 비교하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.63-71
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• 2011

현재 대부분의 웹포털 사이트는 인기도 또는 중요도가 높은 키워드를 제공하는 서비스가 제공되고 있는데, 구체적으로 태그 클라우드 형태와 연관 검색 서비스와 같은 사용자 친화형 서비스를 지원하고 있다. 하지만 일반적으로 뉴스기사는 날짜와 분야별로 기사들이 분류되어 있기에, 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사를 쉽게 찾아보지는 못한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하기에 충분한 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 방식을 제안한다. 제안 기법은 기본적으로 연관규칙 마이닝을 이용하여 키워드 연관성을 추출하게 되며, 뉴스기사 특성을 반영하여 문장 내부에 존재하는 키워드에 한정하여 연관성을 추출한다. 연관된 키워드 집합을 이용하여 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색할 뿐만 아니라, 연관 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.69-97
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• 2019

지식서비스기업은 자신들이 가진 지식과 경험에 기반하여 고객문제 해결 및 조직관리 프로세스의 효율성을 향상시킴으로써 보다 높은 성과를 창출할 수 있다. 본 연구는 관리 프로세스에 대해 그 동안 간과되어 왔던 비효율을 중심으로 탐구하며, 그 선행요인으로 위계문화와 IT 조직기능 연관성을 제시하고 각 관계를 강화하는 업무 난이도의 조절효과에 대해 실증하였다. 분석 결과, 관리프로세스 비효율에 대해 위계문화는 정(+)의 영향을, IT 조직기능 연관성은 부(-)의 영향을, 그 둘의 관계 사이에서 업무 난이도는 모두 유의한 조절효과를 나타내었다. 또한 관리프로세스 비효율은 조직성과에 부(-)의 영향을 미치며 IT 조직기능 연관성과 조직성과 사이에서 완전매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 결론적으로 지식서비스기업이 보다 높은 성과를 달성하기 위해서는 형식적 절차의 최소화, 적절한 권한위임을 통한 의사결정 융통성 확보, 원활한 정보흐름 및 소통 분위기 조성, 임직원들의 IT 자원관리 및 활용수준 제고 등을 통해 위계문화는 낮추고 IT 조직기능 연관성은 향상시켜야 한다. 또한 업무프로세스 비효율을 보다 효과적으로 낮추기 위해서는, 업무난이도가 높은 기업은 위계문화 제거에, 낮은 기업은 IT 조직기능 연관성 향상에 상대적으로 더 많은 노력을 기울일 것이 요구된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1127-1135
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• 2012

연관성 규칙 기법은 대용량데이터베이스에 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터 마이닝 기법 중에서는 가장 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙을 탐사하기 위한 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적 측도일 뿐만 아니라 항상 양의 값만을 취하고 있어서 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 여러가지 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확률적 흥미도 측도 기반, 특히 주변 비율을 고려하지 않은 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 적용하는 방안에 대해 연구하였다. 예제에 의한 비교를 통하여 Yule과 Michael의 유사성 계수와 Pearson의 파이 계수는 신뢰도와 동일하게 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었으나, 카이 제곱 통계량 기반 측도들은 항상 양의 값만 나타날 뿐만 아니라 신뢰도와는 변화하는 양상이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1189-1197
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• 2013

연관성 규칙 마이닝은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 기반으로 하여 대용량 데이터베이스를 구성하고 있는 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 이 기법은 기업의 의사결정 문제, 유통업에서의 교차판매, 고객관리 등 현업에서 많이 활용되고는 있으나, 이러한 기본적인 연관성 평가기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 연관성 규칙을 제안하는 동시에, 고려하는 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 지지도와 인과적 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 반면에 두 항목이 독립이면 연관성 평가기준의 값이 1이 되는 조건에 대해서는 기존의 지지도와 신뢰도와 같이 이 조건이 충족되지 않았다. 또한 예제를 통해 기존의 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 기존의 평가측도인 지지도와 신뢰도를 기준으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단했을 때 탈락되는 규칙도 인과적 평가 기준인 인과적 지지도와 인과적 신뢰도를 이용하여 판단하게 되면 연관성 규칙으로 채택할 수 있다는 사실을 발견하였다.