• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.353-356
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• 2006

연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.135-142
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• 2009

테이터 마이닝은 대용량의 데이터 셋을 분석하기 위하여 새로운 이론, 기법, 분석 툴을 제공하는 전산 지능분야의 새로운 영역중 하나이다. 데이터 마이닝의 주요 기법으로는 연관규칙 탐사, 분류, 클러스터링 등이 있다. 그러나 이들 기법을 기존 연구 방법들처럼 개별적으로 사용하는 것보다는 통합화하여 규칙들을 자동적으로 발견해내는 방법론이 필요하다. 이런 데이터 규칙 추출 방법론은 대량의 데이터들을 분석하여 성공적인 의사결정을 내리는데 도움을 줄 수 있기에 많은 분야에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 알고리듬과 러프셋 이론을 이용하여 대량의 데이터로부터 의미 있는 규칙들을 발견해 내는 자동적인 규칙 추출 방법론을 제안한다. 또한 UCI KDD 아카이브에 포함되어 있는 데이터 셋을 이용하여 제안하는 방법에 대하여 실험을 수행하였으며, 실제 생성된 규칙들을 예시하였다. 이들 자동 생성된 규칙들은 효율적인 의사결정에 도움을 준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권S1호
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• pp.501-506
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• 2000

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2000년도 학술발표회 논문집
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• pp.501-506
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• 2000

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.709-717
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• 2010

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 조건부 확률 증분비를 이용한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 특히 항목 집합간의 고유한 연관성 정도를 제대로 반영하기 위해 조건부 확률 증분비를 이용하여 연관성 순위 결정 함수를 제안하여 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있도록 한다. 모의실험을 해본 결과, 본 논문에서 제안한 함수는 기존의 함수와는 달리 특정 연관 기준값의 영향을 받지 않으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가진다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 확률 증분비를 이용한 연관순위결정 함수는 대체적으로 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.289-290
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• 2016

본 논문에서는 지속적인 상황인지 작업이 요구되어 업무 피로도가 매우 높은 선박교통관제 업무의 업무 부하 저감을 위해 관제맥락 정보를 활용한 의사결정지원 시스템을 제안하였다. 제안하는 의사결정지원 시스템은 선박교통관제에 활용되는 다양한 정보들을 정량화하여 사실 데이터베이스를 구축하고, 여기에 선박교통관제에 활용되는 비정형의 규칙들을 정형화하여 적용함으로써 의사결정에 필요한 정보를 도출할 수 있도록 하였다. 또한 여러 단계로 추상화된 관제맥락정보를 생성 및 적용할 수 있도록 하여 고수준의 논리 적용이 가능하도록 함으로써 선박교통관제 규칙 생성이 용이하도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권1호
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• pp.64-72
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• 2001

결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권2호
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• pp.304-313
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• 2012

극한기후는 물리적인 환경 변화와 개인의 의사결정 변화를 야기한다. 이러한 변화과정에서 최적의 극한기후 대응을 위하여 의사결정과정을 고려한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 이에 폭우 폭설 시 변화하는 교통수요의 예측성을 향상하고, 기후변화대응이 가능한 규칙 기반 모델을 구축하였다. 본 연구는 에이전트 기반 모델을 작성하기 위한 선행연구로서, 설문조사 결과를 바탕으로 각 에이전트(agnet)별 규칙을 적용하였다. 이에 향후 기상악화 시 교통서비스 변화에 대한 통행수요 예측, 통행행태 변화 예측에 활용가능하며, 통행 시 불쾌지수 및 돌발사고의 위험도출 연구에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국재료학회지
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• 제7권6호
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• pp.517-521
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• 1997

고분해능 전자현미경과 컴퓨터 이미지 시뮬레이션이 La이 첨가되고 또한 첨가되지 않은 Pb(Mg/ sub 1/3/Nb$_{2}$3/)O$_{3}$고용체의 미세구조를 연구하기 위해서 사용되었다. 불규칙격자 영역의 격자 이미지는 정방정 형태와 유사 육방정 형태를 각각 보였다. 규칙격자 영역에서 Mg과 Nb의 비화학양론적인 규칙격자 구조 현상이 <111>방향에 따라 관찰되었다. 실험 격자 이미지와 컴퓨터 시뮬레이션 이미지의 비교로부터, 규칙격자 구조를 가지는 영역의 장거리 규칙도는 0.2-0.7의 값을 가지고 있었고, 또한 규칙격자는 (NH$_{4}$)$_{3}$FeF$_{6}$결정구조를 가지고 있었다. 작은 값의 장거리 규칙도를 가지는 규칙격자를 가지는 영역에서, 변형률 파형이 관찰되지 않았다. 이것은 대부분 두 양이온이 그들의 위치에 있기 때문에, 원자 변위가 없었기 때문이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.429-434
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• 2001

데이터(data)치 홍수와 정보의 빈곤이라는 환경에 처한 지금, 정보기술을 이용하여 데이터를 여과하고, 분석하며, 결과를 해석하는 자동화 된 데이터 분석 방안에 높은 관심을 가지게 되었으며, 데이터 마이닝(Data Mining))은 이러한 요구를 충족시키는 정보기술의 활용방법이다. 특히 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류(Classification) 방법은 중요한 분야가 되고 있다. 분류 작업의 핵심은 어떻게 적당한 결정규칙(decision rule)을 정의하느냐에 달려 있는데 이를 위해 학습능력을 가지고 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 하는 강건한 학습방법을 제시했으며, 이러한 학습을 통해 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류시스템을 제안하였다.