• 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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• 제26권4호
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• pp.857-864
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• 2015

데이터 마이닝은 다양한 형태의 방대한 데이터 집합으로부터 보이지 않는 지식이나 새로운 법칙을 발견한 후, 이를 바탕으로 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이다. 데이터 마이닝 기법중의 하나인 군집 분석은 거리 또는 유사성 측도를 이용하여 집단을 분류하고, 구분된 각 집단의 특성을 파악하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률이 일부 포함된 확률적 흥미도 측도 기반의 유사성 측도들인 Peirce I, Peirce II, Cole I, Cole II, 그리고 이들을 응용한 Park I 및 Park II에 대한 대소 관계를 수식의 증명뿐만 아니라 예제 데이터에 의해서도 규명하였다. 그 결과, Cole I과 Cole II의 측도를 동시에 고려한 Loevinger 측도가 기존의 측도들 중에서는 상한이 되나 Park I 및 Park II를 함께 고려했을 경우에는 동시발생비율, 동시 비발생비율, 그리고 두 가지 형태의 불일치비율의 크기에 따라 변한다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.117-124
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• 2013

연관성 규칙 탐사는 상당한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 파악하는 것으로 쇼핑몰, 보건 및 의료, 교육분야 등의 현장에서 많이 적용되고 있다. 이러한 연관성 규칙을 생성하기 위해 연관성 규칙 평가 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 활용되고 있다. 이들 중에서 신뢰도가 연관성 평가 기준으로 가장 많이 활용되고는 있으나 항상 양의 값을 취하는 비대칭적 측도이기 때문에 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 어려움이 존재하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 주변 비율 전부를 포함한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 활용하는 방안을 고려하였다. 이 측도들은 주변비율 전부와 교차표의 모든 항을 고려하여 연관성의 강도를 측정하는 측도이므로 나타나는 모든 정보를 충실히 반영해주는 측도라고 할 수 있다. 모의실험을 통해 확인한 결과, 모든 주변 비율을 고려한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도 대부분이 기존의 연관성 평가 기준과 마찬가지로 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.367-376
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• 2015

데이터마이닝 기법 중의 하나인 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상에 대해 유사성을 바탕으로 동질적인 군집으로 묶은 후, 동일 군집에 속해 있는 공통된 특성을 조사하는데 이용되는 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률을 고려하지 않는 확률적 흥미도 측도 기반 유사성 측도인 Yule I과 II, Michael, Digby, Baulieu, 그리고 Dispersion 측도에 대해 상한 및 하한을 설정함으로써 이들의 대소관계를 규명하였다. 그 결과, 세 가지 유형의 대소 관계가 성립한다는 사실을 수식의 증명뿐만 아니라 실제 데이터 및 모의실험 데이터에 의해서도 확인할 수 있었다. 이들 측도들은 각 경계에 있는 측도와는 더욱 더 유사한 값을 가지므로 각 측도의 상한 및 하한은 여러 가지 측도들을 분류하는 도구가 되며, 실제 값의 관점에서 각 측도들의 관계를 알게 되면 주어진 알고리즘의 안정화에 도움이 될 수 있을 것이다.