• Title/Summary/Keyword: 관련성 규칙

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A study on insignificant rules discovery in association rule mining (연관성규칙에서 의미 없는 규칙의 발견에 관한 연구)

  • Cho, Kwang-Hyun;Park, Hee-Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.22 no.1
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    • pp.81-88
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    • 2011
  • Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. In order to improve the efficiency of existing mining algorithms, constraints were applied during the mining process to generate only those association rules that are interesting to users instead of all the association rules. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. This can find rule that direct relativity by intervening variable does not exist. In this study we try to discovery an insignificant rule in association rules by intervening variable. Result of this study can understand relativity about rule that is created in relation rule more exactly.

A study on association rule creation by marginally conditional variables (주변 조건부 변수에 의한 연관성 규칙 생성에 관한 연구)

  • Cho, Kwang-Hyun;Park, Hee-Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.23 no.1
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    • pp.121-129
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    • 2012
  • Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Currently, study of the constraint-based association rules are underway by many researchers. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. Of this rules, we can find rule that direct relativity by marginally conditional variables (intervening variable, external variable) does not exist. In such a case, this association rule can be considered insignificant. In this study, we want to study for association rules creation using marginally conditional variable. The result of this study can find meaningless association rules. Also, we can understand more exactly the relationships between variables.

A Representation Scheme of Rule-Based Navigation Information for UML Design Object Analysis (UML 설계 정보 분석을 위한 규칙 기반 항해 정보 표현 방안)

  • 김원중;배명남;양재동;양현택
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.504-506
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    • 2000
  • 본 논문에서는 UML로 작성한 설계요소들간의 관련성을 통해 설계내역을 정확하고 쉽게 분석하기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 1) 설계요소들이 갖는 관련성을 위한 표현 규칙을 정의하고, 2) 정의된 규칙에 따라 관련 있는 설계요소들에 관련성을 부여하며, 3) 이 관련된 설계요소들을 쉽게 검색하고 항해할 수 있는 수단을 제공한다. 제안된 방법을 통해, 보다 정확하고 체계적인 UML 설계요소들간의 분석이 가능하다.

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The design of Agents for update automatically vulnerability rule DB in Network based Intrusion Detection Systems (네트워크 기반 침입탐지 시스템의 취약성 규칙 DB를 자동적으로 갱신하는 에이전트 설계)

  • Yang, Eun-Mok;Lee, Sang-Yong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.327-330
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    • 2002
  • 네트워크와 컴퓨터시스템의 보안을 강화하기 위해서는 보안상의 취약성이 발견되는 대로 파악하고 점검해 주어야 한다. 그러나 대부분의 네트워크기반 침입탐지 시스템은 취약성을 파악하기 위해서는 국내외 관련 사이트들을 수동적인 방법으로 검색하기 때문에, 취약성 규칙을 갱신하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 에이전트가 스스로 관련 사이트에서 취약성 정보를 검색하여 새로운 취약성 정보를 추출한 후, Snort의 최적 규칙 형태로 변환하고 취약성 규칙을 갱신해주게 된다. 본 에이전트에 의해 갱신된 취약성 규칙 DB는 많은 규칙이 추가될지라도 침입을 탐지하는 속도가 떨어지지 않고, 확장성 및 이식성이 용이하다는 특징을 가진다.

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Development of association rule threshold by balancing of relative rule accuracy (상대적 규칙 정확도의 균형화에 의한 연관성 측도의 개발)

  • Park, Hee Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.25 no.6
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    • pp.1345-1352
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    • 2014
  • Data mining is the representative methodology to obtain meaningful information in the era of big data.By Wikipedia, association rule learning is a popular and well researched method for discovering interesting relationship between itemsets in large databases using association thresholds. It is intended to identify strong rules discovered in databases using different interestingness measures. Unlike general association rule, inverse association rule mining finds the rules that a special item does not occur if an item does not occur. If two types of association rule can be simultaneously considered, we can obtain the marketing information for some related products as well as the information of specific product marketing. In this paper, we propose a balanced attributable relative accuracy applicable to these association rule techniques, and then check the three conditions of interestingness measures by Piatetsky-Shapiro (1991). The comparative studies with rule accuracy, relative accuracy, attributable relative accuracy, and balanced attributable relative accuracy are shown by numerical example. The results show that balanced attributable relative accuracy is better than any other accuracy measures.

A Rule-Based Data Mining Method among the Unrelated DataBase Table (비연계 DB 테이블상에서의 데이터 추출을 위한 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법)

  • 김찬일;조대호
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.220-224
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    • 2000
  • 데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.

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선박의 손상복원성 규칙과 관련된 IMO의 최근 동향

  • 전영기
    • Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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    • v.30 no.1
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    • pp.43-48
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    • 1993
  • 본 보고는 금년 1원 11일부터 15일까지 영국 런던에서 개최된 SLF 37차 회의 결과를 중심으로 선박의 손상 복원성과 관련된 최근의 IMo의 동향을 소개하여 국내 관련업계에 최신정보를 제공하고 향후의 대처방향을 논의하기 위함이다. 앞으로의 국제협약에서의 손상 복원성 규칙은 점차 확률론적인 방법으로 바뀌어 가는 추세이며 이러한 IMO의 의도를 구체적으로 반영한 실례가 SOLAS 92이다.

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Definition of Secure Relational Schema using an Object Relationship Model (객체-관련성 모델을 이용한 보안 관계 스키마 정의)

  • 김영균;이영록;노봉남
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 1992.11a
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    • pp.247-256
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    • 1992
  • 개념적 데이터 모델의 스키마를 논리적 스키마의 하나인 관계 스키마로의 변환 과정은 개체 무결성과 참조 무결성을 보장하여야 한다. 또한 안전한 데이터 베이스를 설계하고 구현하기 위해서는 보안성을 기존의 데이터 모델에 첨가시켜서 변환 과정에 보안성을 보장하기 위한 변환 규칙을 정의하여야 한다. 이 과정을 일관성 있고 효율적으로 하기 위해 변환 과정을 자동적으로 수행하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 보안 객체-관련성 모델을 이용하여 보안 관계 스키마로 변환하기 위한 변환 규칙을 정의하고, 변환 처리 과정을 자동적으로 수행하는 자동화 도구를 설계 및 구현하였다.

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Weighted association rules considering item RFM scores (항목 알에프엠 점수를 고려한 가중 연관성 규칙)

  • Park, Hee-Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.21 no.6
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    • pp.1147-1154
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    • 2010
  • One of the important goals in data mining is to discover and decide the relationships between different variables. Association rules are required for this technique and it find meaningful rules by quantifying the relationship between two items based on association measures such as support, confidence, and lift. In this paper, we presented the evaluation criteria of weighted association rule considering item RFM scores as importance of items. Original RFM technique has been used most widely applied method using customer information to find the most profitable customers. And then we compared general association rule technique with weighted association rule technique through the simulation data.

Proposition of negatively pure association rule threshold (음의 순수 연관성 규칙 평가 기준의 제안)

  • Park, Hee-Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.22 no.2
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    • pp.179-188
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    • 2011
  • Association rule represents the relationship between items in a massive database by quantifying their relationship, and is used most frequently in data mining techniques. In general, association rule technique generates the rule, 'If A, then B.', whereas negative association rule technique generates the rule, 'If A, then not B.', or 'If not A, then B.'. We can determine whether we promote other products in addition to promote its products only if we add negative association rules to existing association rules. In this paper, we proposed the negatively pure association rules by negatively pure support, negatively pure confidence, and negatively pure lift to overcome the problems faced by negative association rule technique. In checking the usefulness of this technique through numerical examples, we could find the direction of association by the sign of the negatively pure association rule measure.