In General, data mining is defined as the knowledge discovery or extracting hidden necessary information from large databases. Its technique can be applied into decision making, prediction, and information analysis through analyzing of relationship and pattern among data. One of the most important works is to find association rules in data mining. Association Rule is mainly being used in basket analysis. In addition, it has been used in the analysis of web-log and user-pattern. This paper provides the application method in the field of marketing through the analysis of data using association rule as a technique of data mining.
The field of Artificial Intelligence (AI) is growing, and many firms are investing in expert system, one of AI's subfields. An expert system is defined as a computer program designed to replicate some aspect of the decision making of one or more experts and to be used by nonexperts. The kernel of an expert system is the knowledge base, which consists of the facts and rules that represent the expert's knowledge. Firms need expert systems for training employees to provide competitive advantage. This paper describes the model of an instructional expert training system which interfaces to external programs, such as an ASCII file, a work-sheet program, and a database program. A model for such an expert training system, and its prototype have been developed to demonstrate its functionality. A modular knowledge base has been developed and implemented in support of this study. The modularized knowledge base offers the user an easy and quick maintenance of facts and rules, which are frequently required to change in future.
As computer-related technologies have been developed, legacy design systems have not been appropriate for new computing environment. Therefore, it is necessary that most of them are either modified or newly developed. However, this requires quite much amount of cost and time. This paper presents a method of extending legacy design system without modification using XML and XSLT. In order to apply the developed method, a good example of legacy design systems, AGMA gear rating system has been extended so as to be suitable for the distributed computing environment. An XML document for AGMA gear rating process is defined. It is transformed to the form of the input document of AGMA gear rating system by XSLT processor according to the transformation rules defined in the AGMA gear rating XSLT document. After that, AGMA gear rating system reads this input document and generates an output document in the server. These operations are automatically executed by the external legacy system controller without user interactions. Using these operations, AGMA gear rating web service has been developed based on SOAP and WSDL to provide the functions of legacy AGMA gear rating system through the distributed network. Any system or user can implement AGMA gear rating process independently to the platform type, without making it for oneself, by simply referring the AGMA gear rating web service via Internet.
In this paper we introduce the Internet-based purchase support systems using data mining and case-based reasoning (CBR). Internet Business activity that involves the end user is undergoing a significant revolution. The ability to track users browsing behavior has brought the vendor and end customer's closer than ever before. It is now possible for a vendor to personalize his product message for individual customers at massive scale. Most of former researchers, in this research arena, used data mining techniques to pursue the customer's future behavior and to improve the frequency of repurchase. The area of data mining can be defined as efficiently discovering association rules from large collections of data. However, the basic association rule-based data mining technique was not flexible. If there were no inference rules to track the customer's future behavior, association rule-based data mining systems may not present more information. To resolve this problem, we combined association rule-based data mining with CBR mechanism. CBR is used in reasoning for customer's preference searching and training through the cases. Data mining and CBR-based hybrid purchase support mechanism can reflect both association rule-based logical inference and case-based information reuse. A Web-log data gathered in the real-world Internet shopping mall is given to illustrate the quality of the proposed systems.
빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.
애플리케이션 소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변함에 따라 사용자 인터페이스 설계의 중요성이 증가하고 있다. 일반적으로 대부분의 설계자들은 설계 인터페이스에서 상호 의존성 있는 객체들을 정의하기 위해 개인 각자의 주관적인 방법으로 그룹화한다. 그러나 특정한 규칙이 배제된 체 설계된 인터페이스는 이러한 시스템을 사용하는 사용자들에게 업무의 비효율성과 복잡성만 증가시킬 뿐이다. 그러므로, 본 논문에서는 인터페이스 프로토타입을 정형화 함으로써 어떠한 GUI 환경에서도 유연한 개발을 할 수 있도록 객체지향 설계 모델을 제안한다. 사용자 인터페이스의 가시적 응집도는 사용자 인터페이스 내용들과 연관된 연구를 해왔던 새로운 범주영역이며, 기본적 소프트웨어 공학 개념을 사용하는 것을 정의한 것으로서 인터페이스의 응집 원리에 기반한다. 가시적 응집도는 프로그래밍 단위로 나타나는 비즈니스 이벤트의 응집도 뿐 아니라 각 단위 객체가 정렬되고 그룹화되는 방법에 대한 결과를 내포한다. 따라서 인터페이스는 비즈니스 이벤트들이 상호 연관성으로 그룹화 된다면 이해하기 쉽고 사용하기가 더욱 용이해질 것이다.
RDF 온톨로지는 XML 트리 모델을 이용하여 표현할 수 있다. 그러나 XML 문서를 보호하기 위해 개발된 XML 보안 모델을 RDF 온톨로지에 적용하는 방법은 부적합하다. RDF는 그래프 모델로서 추론 기능을 제공하므로 새로운 보안 모델의 개발이 요구된다. 이 논문에서는 RDF 온톨로지 접근 제어를 위한 새로운 질의 지향 모델을 제안한다. 제안 모델은 3 계층 온톨로지 뷰를 이용하여 사용자 질의를 재작성한다. 이를 통해 제안 모델은 추론 규칙에 따라 추론 모델을 생성하는 기존 접근 방법의 문제점을 해결한다. 사용자가 방문할 수 있는 접근 가능한 온톨로지 개념들과 인스턴스들을 각각 온톨로지 뷰로서 정의하며, 또한 추론 질의에 대한 제어를 위해 정의한 추론 뷰를 통해 사용자의 추론 기능을 제어할 수 있다. 이 논문에서는 3 계층 뷰를 정의하고 이에 따라 질의를 재작성하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 시스템 구조와 구현된 프로토타입에 대하여 기술한다. 마지막으로. 제안 모델과 기존 접근 방법에 대한 실험 및 평가 결과에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 비밀번호 인증만을 사용하는 시스템의 취약점을 보완한 다단계 사용자 인증 시스템을 구현하였다. 제안된 다단계 사용자 인증 시스템은 사용자의 아이디/비밀번호, 스마트카드 그리고 접근제어 정보 등의 4단계 인증이 사용된다. 본 논문에서 제시하는 사용자 인증 시스템은 FreeBSD 커널에 접근제어 기능을 추가한 SecuROS/FreeBSD를 바탕으로 개발되었다. 사용자에 따라 시스템에 접근할 수 있는 범위를 제한하는 기능과 중요 정보를 입력할 때 그 요정이 시스템에서 요청한 것임을 확인할 수 있는 기능을 기공하여 신뢰성을 높였다. SecuROS/FreeB 시스템에는 강제적인. 접근제어와 역할기반 접근제어가 사용되고 있어서 시스템에 접근하는 사용자는 접근하고자 하는 접근제어 정책에 대한 정보도 인증에 사용된다. 이때, 사용자가 요청한 접근제어 정보가 시스템에 정의된 접근제어 규칙에 모두 만족하는 경우에만 시스템 접근이 허가된다.
데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 기존에 알려지지 않은, 즉 단순한 질의어로 추출할 수 없는 형태의 '유용한' 정보를 찾아내고 이를 바탕으로 데이터에 대한 통찰(insight)을 얻는 것으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 웹에서 발생하거나 웹 사이트에 저장한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내기 위하여 인터넷을 이용하는 이용자의 특징을 분석하기 위해 시도되었다. 즉 인터넷 사용자에 대한 일반적인 통계 정보 데이터에 연관성 분석을 적용하여 인터넷 사용 시간에 영향을 미치는 인터넷 이용자의 특징을 분석하였다. 실험을 통하여 데이터로부터의 연관 규칙을 추출 해내었으며, 최적의 결과를 도출하기위한 데이터 전처리 및 알고리즘을 적용하여 웹 마이닝을 위한 인터넷 사용자의 특징을 분석한 결과 그 유용성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 신체 정보를 이용하여 애매한 신체정보를 퍼지화하고 사례자 데이터베이스를 통해 식단을 추천하는 시스템을 제안한다. 사용자의 신체 정보 중에서도 키와 몸무게를 입력받아 BMI(Body Mass index)지수로 계산한다. 사용자의 신체정보 중 근육량 정도와 계산되어진 BMI지수를 퍼지화 시켜 사용자 개개인의 신체 상황을 고려한 비만도를 계산한다. 사용자의 비만도를 기준으로 사례자 데이터베이스 내에 사례자들의 비만도를 비교하여 가장 비슷한 사례자 비만도에 대한 식단을 추천할 수 있다. 안드로이드 환경에서 구현을 하였으며, 다양한 실험을 통해 제안한 퍼지 기반의 추천 기법이 만족할 만한 결과를 나타내고 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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