• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.15-18
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• 2001

기존의 Association Rule 의 적용은 각 사건들이 고유한 연관관계를 갖는 다는 전재 하에 이를 이용하여 Data Mining Association Rule(연관규칙)을 적용해 왔다. 만약 이러한 연관규칙이 포함하지 않는 데이터에 대해서는 기존의 Rule 을 이용하기 위해서는 현재의 데이터를 재구성해야만 하는 필요성이 존재를 해왔다. 본 논문에서는 위와 같은 데이터의 재 구성없이 연관규칙을 포함하지 않은 데이터로부터 새로운 알고리즘을 이용하여 기존의 Association Rule 을 적용하고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제28권2호
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• pp.46-52
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• 2005

In this paper, we present a temporal association rule based on item time intervals. A temporal association rule is an association rule that holds specific time intervals. If we consider itemset in the frequently purchased period, we can discover more significant itemset satisfying minimum support. Because the previous study did not consider the time interval between purchased item, it could find itemset that did not satisfy the minimum support in case some item was frequently purchased in a specific period and rarely or not purchased in other period. Our approach uses interval support which is counted by period with support and confidence in the association rule to discovery large itemset.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.18-24
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• 2005

The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2003 using association rule technique for environment information. Association rules are useful for determining correlations between attributes of a relation and have applications in marketing, financial and retail sectors. We can use association rule outputs in environmental preservation and environmental improvement.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.45-52
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• 2005

본 연구에서는 시간 연관 규칙에 지수 평활법을 적용한 상품 추천 알고리즘을 제안한다. 시간 연관 규칙은 기존의 연관 규칙에 시간 개념을 적용한 연관 규칙이다. 본 연구에서는 과거 데이터 보다 최신의 데이터에 가중치를 더 부여한 지수 평활 시간 연관 규칙을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시간 의존적인 데이터에 적용하여 시뮬레이션을 한 결과 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 시간 연관 규칙보다 실행시간 면에서 다소 오래 걸리지만 상품 추천 측면에서 더 효과적이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1141-1151
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• 2008

Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. One of the well-studied problems in data mining is the exploration of association rules. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper propose a conditional pure confidence to evaluate association rules and then describe some properties for a proposed measure. The comparative studies with confidence and pure confidence are shown by numerical example. The results show that the conditional pure confidence is better than confidence or pure confidence.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권61호
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• pp.115-126
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• 2000

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권4호
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• pp.311-316
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• 2010

본 논문은 가중치를 고려한 연관규칙탐사 알고리즘(WARM)을 제시한다. 각 전략적 요소항목에 가중치를 부여하는 것과, 각 전략요소 항목별로 원시 자료값을 정규화하는 것이 이 논문에서 제시하는 알고리즘의 중요한 내용을 구성하고 있다. 본 논문은 TSAA 알고리즘을 확장 발전 시킨 연구로서 전략적 중요도를 반영하는 항목으로는 각 품목의 이익기여도, 마케팅 가치, 고객만족도 등을 사용하였다. 한 대형할인점의 실제 거래자료를 사용하여 알고리즘의 성능을 검사하였으며, Apriori, TSAA 및 WARM의 세 가지 알고리즘을 사용한 탐사결과를 비교 분석하였다. 분석의 결과 세 가지 알고리즘은 연관분석 행태에 있어서 각각 독특한 탐사행태를 보이는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.397-405
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• 2010

데이터 마이닝은 대규모의 데이터베이스에 내재되어 있는 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있는 연관성 순위 결정 함수를 개발하는데 기존의 연구 결과를 개선하기 위해 특정 연관 기준값의 영향을 더 많이 받지 않도록 3개 연관기준값의 범위를 조정한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 모의실험을 해본 결과, 대체적으로 본 논문에서 제안한 함수는 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가지며, 최저 연관기준값을 모두 충족하게 되면 1의 값을 가지며, 3개 모두 충족되지 않으면 -1의 값을 갖게 된다는 사실을 알 수 있었다.

• 논리연구
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• 제14권2호
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• pp.105-121
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• 2011

고 김영정 교수는 존재 예화 규칙이 다도 논법의 구조를 가진다는 것을 통해 그 규칙을 직관적으로 설명하고자 했다. 그리고 그의 그런 설명은 존재 예화 규칙에 사용되는 전제에 자유 변항이 나타난다는 주장과 그런 자유 변항이 나타나는 식이 보편 명제라는 주장에 의거했다. 본 논문에서 필자는 우선 그와 같은 독특한 자유 변항 개념에 호소하는 것이 여러 어려운 문제들을 낳는다는 것을 보인다. 그리고 그런 개념에 호소하지 않고서도 존재 예화 규칙이 다도 논법의 구조를 가진다는 통찰을 구체화할 수 있다는 것을 보여 주기위해서, 보다 기본적인 규칙인 보편 조건문화 규칙(Universalized Conditionalization Rule)을 도입한다. 그리고 필자는 우리가 그 보편 조건문화 규칙을 사용해 존재 예화 규칙이나 보편 일반화 규칙을 직관적으로 설명할 수 있다는 것을 보인다. 그리고 그런 과정에서 존재 예화 규칙이 다도 논법의 구조를 가진다는 김영정 교수의 통찰도 적절한 자리를 부여받게 된다.

• 아동학회지
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• 제29권4호
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• pp.65-77
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• 2008

This study investigated differences of display rule by age and gender and the effects of theory of mind and affective perspective taking on display rule. Subjects were 64 4- to 5-year old children. Instruments were false belief, appearance-reality distinction, affective perspective taking, gift-giving, and display rule understanding task. Findings were (1) Display rule understanding differed by age; older children understood the display rules better than younger children. (2) Theory of mind influenced positive display rule behavior. (3) Theory of mind and affective perspective taking had a significant effect on display rule understanding.