• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.250-252
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• 2001

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션을 대상으로 항목간, 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어져 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 그러한 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 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문에서는 연관 규칙 탐사 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 관계형 데이터베이스의 표준 질의어를 이용하여 사용자가 제시한 질의 조건을 만족하는 항목집합에 대해 다양한 형태의 연관규칙을 탐사하기 위한 시스템이다. 질의처리 모듈에서는 사용자가 제시한 조건을 만족하는 질의를 동적으로 구성하여, 연관 규칙 탐사를 위해 사용되는 대상 트랜잭션 데이타베이스의 범위를 조절할 수 있다. 연관 규칙을 발견하기 위한 후보 항목집합을 생성하기 위해 연관 규칙 탐사 알고리즘을 사용하였다. 연관 규칙 알고리즘에서는 한 트랜잭션 데이타에 대해 생성될 수 있는 후보 항목집합을 배열을 이용하여 처리하는 효율적인 방법을 제안하였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.423-432
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• 2009

컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1593-1601
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• 2017

빅데이터 플랫폼에서, 연관 룰 마이닝 응용프로그램은 여러 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어, 농업 빅데이터 플랫폼에서 농가 소득을 높일 수 있는 농작물들을 농업인들에게 추천할 수 있다. 이 연관 룰 마이닝의 주요 절차는 빈발 아이템셋 마이닝으로, 이는 동시에 나타나는 아이템의 셋을 찾는 작업이다. Apriori를 비롯한 이전 연구에서는 대규모의 가능한 아이템 셋에 의한 메모리 오버로드의 이유로 만족할 만한 성능을 보일 수 없었다. 이를 개선하고자, 아이템 셋을 작은 크기로 분할하여 순차적으로 계산하도록 하는 SON 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 단일 머신에서 SON 알고리즘을 돌릴 경우 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 하둡기반의 빅데이터 플랫폼에서 SON 알고리즘 병렬처리 방식을 이용한 연관룰 탐색 기법을 소개한다. 연관 룰 마이닝을 위한 전처리, SON 알고리즘 기반 빈발 아이템셋 마이닝, 그리고 연관룰 검출 절차를 Hadoop기반의 빅데이터 플랫폼에 구현하였다. 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 제안된 연관 룰 마이닝 기법은 Brute Force 기법의 성능을 압도하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.266-268
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• 2011

스마트폰을 비롯한 모바일 기기에 내장된 다양한 센서들로부터 수집되는 개인의 일상에 대한 정보인 모바일 라이프로그를 관리하고 검색하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 에피소딕 메모리 형태로 저장된 모바일 라이프로그 상에서 사용자가 과거 정보를 찾고 회상하는 방법이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방법에서는 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위해서는 정확하고 충분한 데이터를 사전에 알고 있어야 한다. 하지만 사람은 처음부터 완전한 정보를 가지고 검색을 하는 것이 아니고 검색을 수행하면서 데이터간의 연관도를 바탕으로 추가적인 정보를 떠올리는 연관 검색을 수행한다. 본 논문에서는 연관도 기반 검색을 위해 인지구조를 바탕으로 모바일 라이프로그를 표현하는 시맨틱 네트워크를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 정의된 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하고 관계의 빈도수와 가중치 공유를 통하여 관계의 가중치를 학습한다. 구성된 시맨틱 네트워크상에서 활성화 확산을 기반으로 연관 검색을 수행함으로 방법의 유용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.4-6
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• 2002

네트워크의 광역화와 새로운 공격 유형의 발생으로 침입 탐지 시스템에서 새로운 시퀀스의 추가나 침입탐지 모델 구축의 수동적인 접근부분이 문제가 되고 있다. 특히 기존의 침입탐지 시스템들은 대량의 네트워크 하부구조를 가진 네트워크 정보를 수집 및 분석하는데 있어 각각 전담 시스템들이 담당하고 있다. 따라서 침입탐지 시스템에서 증가하는 많은 양의 감사데이터를 분석하여 다양한 공격 유형들에 대해서 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 최근, 침입 탐지 시스템에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 능동적인 침입탐지시스템을 구축하고자 하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 이 논문에서는 대량의 감사 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위한 마이닝 시스템을 설계하고 구현한다. 감사데이터는 트랜잭션데이터베이스와는 다른 특성을 가지는 데이터이므로 이를 고려한 마이닝 시스템을 설계하였다. 구현된 마이닝 시스템은 연관규칙 기법을 이용하여 감사데이터 속성간의 연관성을 탐사하고, 빈발 에피소드 기법을 적용하여 주어진 시간 내에서 상호 연관성 있게 발생한 이벤트들을 모음으로써 연속적인 시간간격 내에서 빈번하게 발생하는 사건들의 발견과 알려진 사건에서 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙을 생성한 수 있다. 감사데이터의 마이닝 결과 생성된 규칙들은 능동적인 보안정책을 구축하는데 활용필 수 있다. 또한 데이터양의 감소로 침입 탐지시간을 최소화하는데도 기여한 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.40-42
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• 2006

스트림 데이터에 내재된 정보들은 시간이 흐름에 따라 변화의 가능성이 매우 높기 때문에 이러한 변화를 신속하게 업데이트할 수 있다면 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다. 그러나 스트림 데이터의 모든 연관규칙을 업데이트하는 것은 수행하는데 많은 부담이 있으므로 이 논문에서는 지지도의 변화가 큰 흥미있는(interesting)데이터에 대해서 효율적으로 업데이트 하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.100-102
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• 2002

데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관규칙 마이닝을 위한 다양만 알고리즘들이 제안되었고, 각 알고리즘에 따른 대용량 데이터에 대한 신속한 탐색을 위한 독특한 자료구조가 제안되었다 각 자료구조의 특성에 따른 알고리즘 성능은 데이터의 패턴에 크게 의존한다. 본 논문에서는 Concept을 형성하는 세가지 대표적인 자료구조인 Hash Tree, Lattice. FP-Tree에 대해 비교 분석해보고, 데이터 패턴에 적합한 효율적인 알고리즘의 설계 위한 framework을 제안한다.