• 제목/요약/키워드: Real-time computing

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업무성과에 영향을 주는 업무용 모바일 어플리케이션의 주요 요인에 관한 연구 (An Empirical Study on the Influencing Factors of Perceived Job Performance in the Context of Enterprise Mobile Applications)

  • 정성훈;김기민
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권1호
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    • pp.31-50
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    • 2014
  • The ubiquitous accessibility of information through mobile devices has led to an increased mobility of workers from their fixed workplaces. Market researchers estimate that by 2016, 350 million workers will be using their smartphones for business purposes, and the use of smartphones will offer new business benefits. Enterprises are now adopting mobile technologies for numerous applications to increase their operational efficiency, improve their responsiveness and competitiveness, and cultivate their innovativeness. For these reasons, various organizational aspects concerning "mobile work" have received a great deal of recent attention. Moreover, many CIOs plan to allocate a considerable amount of their budgets mobile work environments. In particular, with the consumerization of information technology, enterprise mobile applications (EMA) have played a significant role in the explosive growth of mobile computing in the workplace, and even in improving sales for firms in this field. EMA can be defined as mobile technologies and role-based applications, as companies design them for specific roles and functions in organizations. Technically, EMA can be defined as business enterprise systems, including critical business functions that enable users to access enterprise systems via wireless mobile devices, such as smartphones or tablets. Specifically, EMA enables employees to have greater access to real-time information, and provides them with simple features and functionalities that are easy for them to complete specific tasks. While the impact of EMA on organizational workers' productivity has been given considerable attention in various literatures, relatively little research effort has been made to examine how EMA actually lead to users' job performance. In particular, we have a limited understanding of what the key antecedents are of such an EMA usage outcome. In this paper, we focus on employees' perceived job performance as the outcome of EMA use, which indicates the successful role of EMA with regard to employees' tasks. Thus, to develop a deeper understanding of the relationship among EMA, its environment, and employees' perceived job performance, we develop a comprehensive model that considers the perceived-fit between EMA and employees' tasks, satisfaction on EMA, and the organizational environment. With this model, we try to examine EMA to explain how job performance through EMA is revealed from both the task-technology fit for EMA and satisfaction on EMA, while also considering the antecedent factors for these constructs. The objectives of this study are to address the following research questions: (1) How can employees successfully manage EMA in order to enhance their perceived job performance? (2) What internal and/or external factors are important antecedents in increasing EMA users' satisfaction on MES and task-technology fit for EMA? (3) What are the impacts of organizational (e.g. organizational agility), and task-related antecedents (e.g., task mobility) on task-technology fit for EMA? (4) What are the impacts of internal (e.g., self-efficacy) and external antecedents (e.g., system reputation) for the habitual use of EMA? Based on a survey from 254 actual employees who use EMA in their workplace across industries, our results indicate that task-technology fit for EMA and satisfaction on EMA are positively associated with job performance. We also identify task mobility, organizational agility, and system accessibility that are found to be positively associated with task-technology fit for EMA. Further, we find that external factor, such as the reputation of EMA, and internal factor, such as self-efficacy for EMA that are found to be positively associated with the satisfaction of EMA. The present findings enable researchers and practitioners to understand the role of EMA, which facilitates organizational workers' efficient work processes, as well as the importance of task-technology fit for EMA. Our model provides a new set of antecedents and consequence variables for a TAM involving mobile applications. The research model also provides empirical evidence that EMA are important mobile services that positively influence individuals' performance. Our findings suggest that perceived organizational agility and task mobility do have a significant influence on task-technology fit for EMA usage through positive beliefs about EMA, that self-efficacy and system reputation can also influence individuals' satisfaction on EMA, and that these factors are important contingent factors for the impact of system satisfaction and perceived job performance. Our findings can help managers gauge the impact of EMA in terms of its contribution to job performance. Our results provide an explanation as to why many firms have recently adopted EMA for efficient business processes and productivity support. Our findings additionally suggest that the cognitive fit between task and technology can be an important requirement for the productivity support of EMA. Further, our study findings can help managers in formulating their strategies and building organizational culture that can affect employees perceived job performance. Managers, thus, can tailor their dependence on EMA as high or low, depending on their task's characteristics, to maximize the job performance in the workplace. Overall, this study strengthens our knowledge regarding the impact of mobile applications in organizational contexts, technology acceptance and the role of task characteristics. To conclude, we hope that our research inspires future studies exploring digital productivity in the workplace and/or taking the role of EMA into account for employee job performance.

음원 추천시스템이 온라인 디지털 음원차트에 미치는 파급효과에 대한 연구 (A Study about The Impact of Music Recommender Systems on Online Digital Music Rankings)

  • 김현모;김민용;박재홍
    • 경영정보학연구
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    • 제16권3호
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    • pp.49-68
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    • 2014
  • 대다수의 국내외 온라인 디지털 음원 유통 사이트들은 음원 판매 활성화 방책의 일환으로 음원 추천시스템을 가지고 있다. 국외의 경우와 다르게, 우리나라의 시장점유율이 가장 높은 온라인 디지털음원 유통 사이트 5곳은 독자적인 기준으로 추천 음원을 선정하고 있으며, 추전 음원의 선정 기준 및 절차를 소비자에게 공개하고 있지 않다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 공정성 여부를 확인하고, 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차트에서 어떠한 영향력을 갖는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 2012년 11월부터 약 한달 간 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 일간 음원차트에 등록되어 있는 1위부터 100위까지의 음원과 추천 음원을 수집하였다. 먼저, 수집된 음원 데이터를 기반으로 음원 추천시스템의 공정성 여부를 실증적인 방법으로 확인하였다. 첫째, 추천 음원의 노출 위치를 분석하였으며 둘째, 추천 음원이 제공되는 서비스 구조를 확인하였다. 셋째, 기획사에 따른 추천 음원 분포를 확인하였다. 더 나아가 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차트 내에서 어떠한 영향력을 갖는지 실증적인 분석 방법으로 확인 하였다. 첫째, 음원차트의 동일 비동일 진입 시기에 따라 추천 음원과 미추천 음원의 순위 변화를 비교 분석하였다. 둘째, 모든 사이트에서 동시에 중복 추천된 음원과 단일 추천된 음원의 순위 변화를 비교 분석하였다. 셋째, 추천 받은 음원이 음원차트에 처음으로 진입하는 시기 및 순위를 확인하였다. 넷째, 음원차트 상위권 순위에 분포되어 있는 추천 음원의 비율을 확인하였다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 현행 및 현상에 대해 실증적으로 분석하여 공정성 문제를 제기하였으며, 음원 추천시스템이 음원차트에 미치는 파급력을 확인하였다는 것에 학술적 의의를 가진다. 또한 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 내 외부 이해관계자에게 음원 추천시스템 악용에 대한 경각심을 고취시켜 음원차트의 공정성을 확보하고자하는 것에 산업적 의의를 가진다.

안드로이드 기반의 도로 밝기 측정 어플리케이션 구현 (A Road Luminance Measurement Application based on Android)

  • 최영환;김홍래;홍민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.49-55
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    • 2015
  • 최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

다중 웹 데이터와 LSTM을 사용한 전염병 예측 (Prediction of infectious diseases using multiple web data and LSTM)

  • 김영하;김인환;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.139-148
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    • 2020
  • 전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.

확장된 Born 근사에 의한 시추공간 전자탐사 2.5차원 모델링 (Crosshole EM 2.5D Modeling by the Extended Born Approximation)

  • 조인기;서정희
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제1권2호
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    • pp.127-135
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    • 1998
  • 전자탐사에서 Born 근사는 이상체내에서의 전기장을 이상체가 없는 균질 매질에서의 일차장으로 대치하는 방법으로 복잡한 전자기 산란(EM scattering)문제를 근사하는데 널리 사용되고 있는 방법이다. 그러나 Born 근사는 이상체의 전도도가 주변 매질에 비하여 너무 크거나, 이상체의 크기가 클 때는 상당히 부정확한 결과를 나타낸다. 확장된 Born근사법은 이러한 Born근사의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 방법으로 이상체내의 전기장을 탈분극 텐서와 일차 전기장의 곱으로 근사하는 방법이다. 한편 전자탐사에 3차원 송신원을 사용하는 2차원 모델링은 주로 유한차분법과 유한요소법이 이용되었다. 일반적으로 이들 미분 방정식을 이용하는 2차원 전자탐사 모델링에서 3차원 송신원 문제의 해결을 위하여 Fourier변환을 통해 파수영역(wavenumber domain)으로 이동하는 방법이 사용되어 왔다. 또한 파수영 역에서 계산된 결과는 Fourier 역변환을 통하여 다시 공간영역(space domain)으로 이동해야 하는 번거로움이 있다. 따라서 이들 방법은 계산시간이 많이 걸리고 이상체가 없는 지역도 미소체로 분할해야 하므로 수치계산시 대량의 기억용량이 필요하다. 본 연구에서는 Born근사의 문제점 및 전자탐사 2차원 모델링시 3차원 송신원 문제를 해결할 수 있는 확장된 Born 근사법에 근거한 전자탐사 2.5차원 모델링 프로그램을 개발하였다. 이 모델링 프로그램을 이용하여 수직 자기 쌍극자를 송신원으로 하는 시추공간 전자탐사법에 대한 2차 자기 장을 계산하고 적분 방정식에 의한 3차원 모델링 결과와 비교, 분석하였다. 모든 주파수 대역에서 확장된 Born근사에 의한 2.5차원 모델링 결과가 3차원 모델링 결과와 잘 일치하고 있다. 그러나 이상체의 전도도와 모암의 전도도 차이가 10배 이상의 경우일 때는 두 반응은 상당한 차이를 보인다. 따라서 본 연구에서 개발된 확장된 Born 근사에 의한 2.5차원 모델링은 이상체와 모암의 전도도 차이가 너무 크지 않을 경우 이상체의 위치 및 형상을 파악하는데 효과적일 것으로 기대된다.

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전시 공간에서 다중 인터랙션을 위한 개인식별 위치 측위 기술 연구 (The Individual Discrimination Location Tracking Technology for Multimodal Interaction at the Exhibition)

  • 정현철;김남진;최이권
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.19-28
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    • 2012
  • 전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.

정확히 재가중되는 온라인 전체 에러율 최소화 기반의 객체 추적 (Object Tracking Based on Exactly Reweighted Online Total-Error-Rate Minimization)

  • 장세인;박충식
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.53-65
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    • 2019
  • 영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

분산 객체 컴퓨팅 환경에서 실시간 협약 및 적응 스트림 서비스를 위한 QoS 통합 플랫폼의 구축 (The Construction of QoS Integration Platform for Real-time Negotiation and Adaptation Stream Service in Distributed Object Computing Environments)

  • 전병택;김명희;주수종
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권11S호
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    • pp.3651-3667
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    • 2000
  • 최근 인터넷 기반의 분산 멀티미디어 환경에서 가장 성장하는 기술로는 스트림 서비스 기술과 분산 객체 기술을 꼽을 수 있다. 특히, 분산 객체 기술에 스트림 서비스 기술을 통합하려는 연구들이 진행되고 있다. 이 기술들은 다양한 스트림 서비스 관리 모델과 프로토콜의 연구에서 적용되고 있다. 그러나, 기존에 제시된 관리 모델들은 스트림 전송의 서비스 질(QoS)에 대한 지원이 미흡하다. 또한, 서비스 질에 관련된 기능들이 특정 응용 서비스의 부속 모듈로 개발됨에 따라, 확장이나 재사용을 지원할 수 없는 문제점을 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 객체 기술을 적용하여 확장 및 재사용이 용이하고 스티림의 서비스의 질을 보장하는 QoS 통합 플랫폼을 제안했다. 제안된 플랫폼의 구조는 사용자 제어 모듈, QoS 관리 모듈 및 스트림 객체의 세가지 컴포넌트로 구성된다. 스트림 객체는 TCP/IP 상에서 RTP 패킷을 송·수신 기능을 한다. 사용자 제어 모듈은 CORBA 객체를 이용하여 스트림 객체들을 제어한다. QoS 관리 모듈은 사용자 제어 모듈간에 서비스 질을 유지하는 관리 기능을 한다. QoS xd합 플랫폼의 구축을 위해 관련 모듈들을 독립적으로 구현하고, 이들이 CORBA 환경에서 플랫폼 독립성, 상호운용성, 이식성을 갖도록 그들간에 인터페이스들을 IDL로 정의하였다. 제안된 플랫폼의 구현을 위해 Solaris 2.5/2.7에 호환되는 OrbixWeb 3.1c, 자바언어와 Java Media Framework API 2.0, Mini-SQL1.0.16 및 관련 이미지 캡쳐보드 및 영상카메라를 사용하였다. 본 플랫폼의 기능검증을 위한 결과로서, 플랫폼 상에서 스트림 서비스가 진행되는 동안, 클라이언트와 서버의 GUI를 통해 위에서 기술한 모듈들의 수행결과와 QoS 제어 과정으로부터 얻어지는 수치적 데이터를 보였다.

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조사로봇의 재난현장 활용을 위한 다중센서모듈 개발 및 성능평가에 관한 연구 (Development and Performance Evaluation of Multi-sensor Module for Use in Disaster Sites of Mobile Robot)

  • 정용한;홍준우;한수희;신동윤;임언택;김성삼
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1827-1836
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    • 2022
  • 재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법의 성능분석 (Performance analysis of Frequent Itemset Mining Technique based on Transaction Weight Constraints)

  • 윤은일;편광범
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.67-74
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    • 2015
  • 최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.