• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.169-171
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• 2005

그래프를 사용하는 데이터 표현법은 직$\cdot$간접적으로 실세계를 표현하는 다양한 데이터 모델 중에서 가장 일반화된 방법으로 알려져 있다. 기본적으로 그래프는 정점과 간선으로 구성되며, 정점과 간선은 그 중요도나 운영 목적에 따라 다양한 가중치가 부여될 수 있다. 특히, 이러한 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 중요한 순회패턴을 탐사하는 것은 흥미로운 일이다. 본 논문에서는, 정점과 간선에 가중치가 있고 방향성을 가진 기반 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 가중치를 고려하여 빈발 순회패턴을 탐사하는 방법을 제안한다. 또한, 이렇게 탐사한 결과에 가중치를 고려한 중요도를 평가하여 빈발 순회패턴들 간의 우선순위를 결정할 수 있도록 한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 트랜잭션 노이즈는 기반 그래프의 간선 가중치의 평균과 표준편차를 이용하여 제거함으로써 보다 신뢰성 있는 빈발 순회패턴을 탐사할 수 있다. 제안한 논문은 웹 로그 마이닝 등 그래프를 이용하는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.233-236
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• 2008

최근 컴퓨터와 통신의 기술이 빠르게 발달함에 따라 사회 각 부분은 그동안 경험하지 못했던 정보화라는 새로운 변화를 겪었다. 그 결과 정보화 수준이 점점 고도화 될수록 더욱 다양하고 방대한 데이터가 생성되어 데이터베이스를 이루게 되었다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 얻는 데이터마이닝 기법이 중요한 문제로 대두되었다. 데이터마이닝 기법은 점점 더 많은 분야에서 합리적인 선택을 위해 필수적으로 사용된다. 본 논문은 마이닝 기법을 적용하여 방대한 데이터베이스가 최적의 여행 경로 선택을 제공한다. 본 논문은 빈발 패턴 증가 기법에 가중치를 두어 여행자가 여행지를 선별하기 좋은 환경을 제공한다. 미래 산업 중 가장 중요한 산업 중 하나인 관광 산업은 계속적으로 성장하고 있으며 논문에서 제시하는 데이터 마이닝 기법으로 더 큰 발전을 기대한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.125-132
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• 2014

Since frequent pattern mining was proposed in order to search for hidden, useful pattern information from large-scale databases, various types of mining approaches and applications have been researched. Especially, frequent graph pattern mining was suggested to effectively deal with recent data that have been complicated continually, and a variety of efficient graph mining algorithms have been studied. Graph patterns obtained from graph databases have their own importance and characteristics different from one another according to the elements composing them and their lengths. However, traditional frequent graph pattern mining approaches have the limitations that do not consider such problems. That is, the existing methods consider only one minimum support threshold regardless of the lengths of graph patterns extracted from their mining operations and do not use any of the patterns' weight factors; therefore, a large number of actually useless graph patterns may be generated. Small graph patterns with a few vertices and edges tend to be interesting when their weighted supports are relatively high, while large ones with many elements can be useful even if their weighted supports are relatively low. For this reason, we propose a weight-based frequent graph pattern mining algorithm considering length-decreasing support constraints. Comprehensive experimental results provided in this paper show that the proposed method guarantees more outstanding performance compared to a state-of-the-art graph mining algorithm in terms of pattern generation, runtime, and memory usage.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.2
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• pp.265-276
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• 2019

The document-term frequency matrix is a general data of objects in text mining. In this study, we introduce a traditional term weighting scheme TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) which is applied in the document-term frequency matrix and used for text classifications. In addition, we introduce and compare TF-IDF-ICSDF and TF-IGM schemes which are well known recently. This study also provides a method to extract keyword enhancing the quality of text classifications. Based on the keywords extracted, we applied support vector machine for the text classification. In this study, to compare the performance term weighting schemes, we used some performance metrics such as precision, recall, and F1-score. Therefore, we know that TF-IGM scheme provided high performance metrics and was optimal for text classification.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.177-187
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• 2002

Spatial data mining is a process to discover interesting relationships and characteristics those exist implicitly in a spatial database. Many spatial clustering algorithms have been developed. But, there are few approaches that focus simultaneously on clustering spatial data and assigning weight to non-spatial attributes of objects. In this paper, we propose a new spatial clustering algorithm, called DBSCAN-W, which is an extension of the existing density-based clustering algorithm DBSCAN. DBSCAN algorithm considers only the location of objects for clustering objects, whereas DBSCAN-W considers not only the location of each object but also its non-spatial attributes relevant to a given application. In DBSCAN-W, each datum has a region represented as a circle of various radius, where the radius means the degree of the importance of the object in the application. We showed that DBSCAN-W is effective in generating clusters reflecting the users requirements through experiments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.19-22
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• 2015

본 논문에서는 문장 및 문단에서 키워드의 역할에 따른 가중치에 근거하여 도서 본문에서 주제어를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 주제어 추출 방식은 도서 본문이 아닌 신문이나 논문에 대한 방식이므로 도서 본문에서의 주제어 추출에 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 빈도수뿐만 아니라 문장 내 중요 요소에 대한 가중치와 중요 문장에 대한 가중치를 후보 키워드에 부여하는 방식을 제안하였다. 제안한 계산 방식을 비문학 도서에 대하여 실험한 결과, 빈도수만으로 주제어를 추출한 기존 방식보다 본 논문에서 제안한 방식의 주제어 추출 결과의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.19-24
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• 2003

신경망은 적용 다양성과 제약조건의 최소성, 강력한 예측성, 범용성, 근사성 등 많은 장점을 지니고 있으나 초기 가중치의 할당에 따라 모델 생성의 Performance와 예측의 결과가 달라지게 되는 단점을 지니고 있다. 이런 신경망의 초기 가중치에 따른 단점을 보안하기 위해 통계적 알고리즘의 접목을 통해 Hybrid된 신경망 보완 알고리즘을 제시하고자 하였다. 논문을 위한 기본 가정으로 신경망의 가장 기본인 SLP 알고리즘을 바탕으로 활성함수에 가장 일반적으로 사용되는 Sigmoid 활성함수를 이용하였을 때, 초기 가중치로 기존의 임의 난수 생성 방식이 아닌 통계적 로지스틱 회귀분석의 계수값(mle)을 제시하여 이를 초기치로 사용한 경우와 그렇지 않은 경우의 예측 정확성과 수렴의 Performance정도를 비교하여 가장 효과적인 초기치 방법을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.848-851
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• 2010

인터넷 사용의 증가와 함께 최근 많은 양의 정보가 인터넷에 쏟아지고 있다. 이들 정보는 다른 사람의 생각을 알고 싶어하는 정보 수집 연구자들에게는 매우 유용한 정보이다. 현재 존재하는 오피니언 마이닝 기법은 매우 다양하다. 그러나 이러한 기법들은 모든 의견들을 동일한 영향력을 지닌 것으로 취급한다. 하지만 현실에서는 모든 의견이 동일한 영향력을 가지고 있지는 않다. 이런 문제점 해결을 위해서 우리는 새로운 오피니언 마이닝 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.239-242
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• 2007

최근 데이터의 양이 많아지고 다양해짐에 따라서 데이터를 활용하기 위한 데이터 마이닝에 관한 관심이 중대되고 있다. 데이터 분석을 위한 수집 데이터에는 수집 과정에서 분석가가 원치 않은 데이터 잡음이 발생하는 경우가 있고 그 데이터가 다른 데이터들과 같은 가중치로 데이터 마이닝에 반영되는 경우 예상과 다른 결과를 얻을 수 있다. 따라서 데이터 분석 시 데이터와 전문가 의견이 고려된 데이터 엔트로피(Entropy)를 사용하여 잡음 데이터를 다를 필요가 있다. 본 논문에서는 전문가의견을 이용한 전문가 의견 목록을 만들고 이를 데이터와 비교하여 유사한 정도에 따라 각 데이터에 가중치를 부여한다. 그리고 이 데이터를 활용한 의사결정나무(Decision Tree)를 사용하여 기존 데이터를 이용한 의사결정나무 보다 데이터 잡음의 영향을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 학습자의 학습 활동에서 수집된 학습 행위 데이터를 사용하여 실험하였다.