• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5015-5022
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• 2010

기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.707-713
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• 2003

Convenience and promptness of the internet have been not only making the electronic commerce grow rapidly in case of website, analyzing a navigation pattern of the users has been also making personalization and customization techniques develop rapidly for providing service accordant to individual interestingness. Web personalization and customization skill has been utilizing various methods, such as web log mining to use web log data and web mining to use the transaction of users etc, especially e-CRM analyzing a navigation pattern of the users. In this paper, We measure exact duration time of the users in web page and web site, compute weight about duration time each page, and propose a way to comprehend e-loyalty through the computed weight.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.113-122
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• 2009

기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.229-236
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• 2017

효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권2호
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• pp.104-109
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• 2006

We can offer suitable information to users analyzing the pattern of users. An association rule is one of data mining techniques which can discover the pattern. We use an association rule which considers the web page visiting time and we should the pattern analyse of users. The offered method puts the weights in Web page visiting time of the user and produces an association rule. Weight is web page visiting time unit divide to total of web page visiting time. We offer rather meaningful result the association rule by Apriori algorithm. This method that proposes in the paper offers rather meaningful result Apriori algorithm

• Asia pacific journal of information systems
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• 제12권1호
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• pp.1-16
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• 2002

Most of searching systems used by shopping-mall provide too much information for user requirements or fail to provide appropriate items reflecting customer's preference. This paper aims to design and implement the product searching systems based on customer preference which will enable efficient product selection in the internet shopping-mall. The proposed system consists of user/provider interface, searching and model agent, data management system, and model management system. Especially, we construct the searching pattern database to support fast search using association mining method. And this system includes the customer-oriented decision model which shows the highly preferred products. Input weight value per attribute and preference level should be needed to compute priority grade of preference.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.499-508
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• 2015

높은 유틸리티 항목집합 마이닝은 트랜잭션 데이터베이스에서 사용자가 지정한 최솟값 이상의 유틸리티를 갖는 항목집합들을 항목의 수량과 가중치값을 동시에 고려하여 찾아내는 것이다. 최근에 연구된 유틸리티-리스트 기반의 높은 유틸리티 항목집합 마이닝 알고리즘은 많은 후보 항목집합들을 피하기 위해 제안되었으며 비용이 높은 조인 연산을 수행한다. 본 논문은 유틸리티-리스트 구조에 항목집합의 트랜잭션 유틸리티와 공통 유틸리티 속성을 추가한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 새로운 알고리즘은 조인 연산의 수를 줄이고 탐색 공간을 효과적으로 가지치기한다. 생성 데이터와 실 환경 데이터상의 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다른 최근 알고리즘들에 비해 실행 시간 면에서 아주 우수하고, 특히 데이터가 조밀하거나 항목집합의 길이가 긴 경우에 더 효율적이라는 것을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.471-477
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• 2018

시간의 변화에 따라 사용자의 관심도는 변화한다. 이 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 연령, 시기, 계절 등에 따라 변화하는 사용자의 서비스 관심도를 고려하기 위하여 서비스에 대한 관심도를 동적 가중치로 부여하여 사용자에게 적합한 서비스를 추천하기 위한 방법을 제안한다. 사용자에게 제공한 서비스 이력 데이터를 기준으로 시기나 연령에 따른 일반적인 서비스 규칙을 저장하고, 실시간으로 변화하는 서비스의 관심도를 고려한 최신의 서비스 규칙을 지속적으로 추가하여 사용자의 관심 변화를 반영하는 서비스를 제공하기 위한 방법이다. 이를 위해 사용자에게 제공하는 일련의 서비스는 트랜잭션으로 고려하고 서비스는 항목으로 고려하여 서비스의 연관관계를 그래프로 표현하고, 이를 기반으로 빈발 서비스 항목을 발견한다. 발견된 빈발 서비스 항목은 사용자에게 유용한 최신의 정보 서비스를 의미한다.

• Advances in nano research
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• 제15권4호
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• pp.367-384
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• 2023

Natural frequency behavior of graphene platelets reinforced composite (GPL-RC) joined truncated conical-cylindrical- conical shells resting on Winkler-type elastic foundation is presented in this paper for the first time. The rule of mixture and the modified Halpin-Tsai approach are applied to achieve the mechanical properties of the structure. Four different graphene platelets patterns are considered along the thickness of the structure such as GPLA, GPLO, GPLX, GPLUD. Finite element procedure according to Rayleigh-Ritz formulation has been used to solve 2D-axisymmetric elasticity equations. Application of 2D axisymmetric elasticity theory allows thickness stretching unlike simple shell theories, and this gives more accurate results, especially for thick shells. An efficient parametric investigation is also presented to show the effects of various geometric variables, three different boundary conditions, stiffness of elastic foundation, dispersion pattern and weight fraction of GPLs nanofillers on the natural frequencies of the joined shell. Results show that GPLO and BC3 provide the most rigidity that cause the most natural frequencies among different BCs and GPL patterns. Also, by increasing the weigh fraction of nanofillers, the natural frequencies will increase up to 200%.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.1-17
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• 2008

데이터 마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템(item) 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량의 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다. 연관규칙을 발견하기 위한 기존의 연구들은 모든 규칙을 찾아내지만, 사람이 분석하기에 너무 많은 규칙이 생성되기 때문에 규칙을 분석하기 위한 일 또한 많은 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 빈발 패턴 네트워크(Frequent Pattern Network)라 부르는 자료 구조를 제안하고 이를 활용하였다. 네트워크는 정점과 간선으로 구성되며 정점은 아이템을 표현하고, 간선은 두 아이템 집합을 표현한다. 아이템의 빈도수를 이용하여 빈발 패턴 네트워크를 구성하고, 아이템 사이의 유사도를 측정한다. 그리고 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 클러스터를 생성한다. 클러스터를 이용해 연관규칙을 생성하고 실험을 통해 Apriori와 FP Growth 알고리즘과의 성능을 비교를 하였다. 그 결과 빈발 패턴 네트워크에서 신뢰도 유사도를 이용하는 것이 클러스터의 정확성을 높여줌을 볼 수 있었다. 그리고 전통적인 방법과 비교를 통해 빈발 패턴 네트워크를 이용하는 것이 최소지지도에 유연성을 가짐을 알 수 있었다.