• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.23-32
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• 2017

We can obtain useful knowledge from data by using a subgroup discovery algorithm. Subgroup discovery is a rule model learning method that finds data subgroups containing specific information from data and expresses them in a rule form. Subgroups are meaningful as they account for a high percentage of total data and tend to differ significantly from the overall data. Subgroup is expressed with conjunction of only literals previously. So, the scope of the rules that can be derived from the learning process is limited. In this paper, we propose a method to increase expressiveness of rules through internal disjunctive representation of attribute values. Also, we analyze the characteristics of existing subgroup discovery algorithms and propose an improved algorithm that complements their defects and takes advantage of them. Experiments are conducted with the traffic accident data given from Busan metropolitan city. The results shows that performance of the proposed method is better than that of existing methods. Rule set learned by proposed method has interesting and general rules more.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.53-64
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션들을 대상으로 항목간 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할 수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자 중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 이러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 지역적 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 전역적 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.438-441
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• 2007

Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.

• BMB Reports
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• 제51권12호
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• pp.630-635
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• 2018

C-X-C motif chemokine ligand 2 (CXCL2) is a small secreted protein that exhibits a structure similar to the proangiogenic subgroup of the CXC chemokine family. Recently, accumulating evidence suggests that chemokines play a pivotal role in cancer progression and carcinogenesis. We examined the expression levels of 7 types of $ELR^+$ CXCLs messenger RNA (mRNA) in 264 clinical samples. We found that CXCL2 expression was stably down-regulated in 94% of hepatocellular carcinoma (HCC) specimens compared with paired adjacent normal liver tissues and some HCC cell lines. Moreover, CXCL2 overexpression profoundly attenuated HCC cell proliferation and growth and induced apoptosis in vitro. In animal studies, we found that overexpressing CXCL2 by lentivirus also apparently inhibited the size and weight of subcutaneous tumours in nude mice. Furthermore, we demonstrated that CXCL2 induced HCC cell apoptosis via both nuclear and mitochondrial apoptosis pathways. Our results indicate that CXCL2 negatively regulates the cell cycle in HCC cells via the ERK1/2 signalling pathway. These results provide new insights into HCC and may ultimately lead to the discovery of innovative therapeutic approaches of HCC.