• 제목/요약/키워드: 빈발도

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온톨로지 기반의 쇼핑 사이트 고객을 위한 검색 시스템 (Ontology based Retrieval System for Shopping Sites Customer)

  • 구미숙;황정희;류근호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.51-54
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    • 2004
  • 시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.

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효율적인 협업적 여과 시스템을 위한 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링 (User Clustering based on Genre Pattern for Efficient Collaborative Filtering System)

  • 최자현;하인애;홍명덕;조근식
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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    • pp.171-172
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    • 2011
  • 협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 영화를 추천한다. 하지만 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 영화가 피드백이 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자 클러스터링의 재구축을 용이하게 하기 위해 빈발패턴 네트워크를 이용하여 클러스터링을 구축하고, 이를 협업적 여과 시스템에 적용하여 영화를 추천한다. 구축된 클러스터를 통해 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간 비용을 줄이면서, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

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동적 가중치를 이용한 효율적인 순차 패턴 탐사 기법 (Efficient Mining of Dynamic Weighted Sequential Patterns)

  • 최필선;강동현;김환;김대인;황부현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1365-1368
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    • 2012
  • 순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.

빈발질의를 추천하는 질의 응답 시스템 (Question Answering System with Recommending FAQ)

  • 안찬민;최범기;이주홍
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.500-503
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    • 2009
  • 질의 응답 시스템은 사용자가 입력한 질의에 대한 답변 문장들을 보여주는 시스템이다. 대부분의 기존의 연구는 사용자의 질의문에 대해서 가장 적합한 문장들을 찾는 방법을 제안하고 있다. 그러나 질의문에 사용되는 단어들은 근본적으로 애매모호성을 포함하고 있기 때문에, 시스템이 사용자의 정확한 질의 의도를 파악하여 가장 적합한 문장들을 찾는 것은 불가능하다. 이러한 근본적인 문제를 개선하기 위해서 여러가지 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 시스템에서 답변이 준비된 빈발 질의(FAQ)들 중에서 사용자의 질의를 함의하는 것들을 추천하여 사용자가 자신의 질의 의도에 따라 정확한 답변을 효과적으로 찾도록 도와주는 방법을 제안한다.

효율적인 카테고리 분류기법에 의한 연관 도메인 추천 서비스 (Related domain service by effective categorization)

  • 허형욱;이은주;김응모
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.702-705
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    • 2008
  • 인터넷 사용자 증가에 따라 검색 엔진의 사용 또한 급격히 늘어나고 있는 추세이다. 국내외 다양한 검색 엔진들이 존재하지만 대부분의 자료들이 기본적인 카테고리별로 링크 횟수나 키워드 빈발 횟수에 따라 정렬이 되어 있다. 그러므로 사용자들은 수동적으로 정렬된 도메인들을 따라 가는 실정이다. 본 논문에서는 수동적인 서비스가 아닌 능동적인 서비스에 중점을 둔다. 특정 카테고리 내에서 접속한 사용자에게 최근 시점을 기준으로 가장 빈번하게 접속된 도메인 정보를 제공하여 시간의 단축과 유용한 서비스를 받도록 한다. 본 논문의 서비스 모델은 인터넷 사용자의 로그 데이터베이스와 도메인 데이터베이스를 기반으로 한다. 본 논문에서 제안하는 카테고리 분류 기법으로 두 데이터베이스를 통합하고 정제한다. 정제된 데이터들은 최종적으로 순차 패턴 마이닝 기법에 의해 최종 빈발 패턴을 추출 하게 되고 특정 카테고리에 접속한 사용자에게 도메인 형태로 변환 되어 서비스 하게 된다.

자연재해대책법(自然災害對策法) 개정(改正)

  • 심기오
    • 한국방재학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.66-71
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    • 2005
  • 최근의 기상이변, 도시화 산업화, 재해위험요인 증가 등으로 대규모 자연재해가 빈발하고 있으므로, 이러한 피해 추세에 대비하여 현행 자연재해대책법에 명시되어 있는 자연재해관리제도 전반을 검토하여 보완하고자 하였음.

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AIDS의 치료

  • 최강원
    • 미생물과산업
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    • 제18권2호
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    • pp.31-35
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    • 1992
  • AIDS의 치료에는 항 레트로바이러스요법 외에도 이 질환에 빈발하고, 실제 직접적인 사망원인이 되는 각종 기회감염이나 악성종양도 물론 중요한 논의 대상이 되겠으나 여기서는 항바이러스요법에 국한시켜 언급하기로 한다.

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빅데이터에 대한 Completeness를 이용한 빈발 패턴 마이닝 (Frequent Pattern Mining By using a Completeness for BigData)

  • 박인규
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.121-130
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    • 2018
  • 대부분의 빈발 패턴은 패턴이 트랜잭션 데이터베이스에 나타나는 support를 패턴 interestingness의 핵심 척도로 다루어 왔으나 패턴의 횟수는 패턴의 completeness가 가지는 정보를 최대치로 가정하고 있다. 그러나 실제적으로는 임의의 패턴 X의 completeness는 트랜잭션에서 서로 다르게 나타나기 마련이다. 따라서 패턴이 가지는 정보의 손실을 줄이기 위해서는 가중치에 의한 support와 completeness에 의한 유용한 패턴 마이닝을 고려하여야 한다. 즉, 높은 completeness율을 갖는 패턴은 더 높은 recall로 이어질 수 있고 높은 빈도수를 갖는 패턴은 보다 높은 정밀도로 이어진다. 본 논문에서는 동적인 항목들의 가중치에 따른 적응된 support와 completeness를 고려하는 WSCFPM 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 모노톤 또는 반 모노톤 속성이 가중치에 의한 support와 completeness에 영향을 미치지 않기 때문에 탐색과정을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.

데이터 스트림 환경에서 효율적인 빈발 항목 집합 탐사 기법 (A Method for Frequent Itemsets Mining from Data Stream)

  • 서복일;김재인;황부현
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제19D권2호
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    • pp.139-146
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    • 2012
  • 데이터 마이닝은 다양한 분야에서 축적된 데이터로부터 필요한 지식을 탐사하기 위하여 널리 이용되고 있다. 연관규칙을 탐사하기 위하여 이벤트의 빈발 횟수에 기반을 둔 많은 방법들이 존재하지만, 이들은 이벤트가 연속적으로 발생하는 스트림 환경에는 적합하지 않다. 또한 실시간으로 연관규칙을 탐사해야 하는 스트림 환경에 적용하기에는 많은 비용이 든다. 이 논문에서는 스트림 환경에서 연관규칙을 탐사하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 스트림에서 목적 이벤트의 발생 간격에 따른 가변 윈도우로부터 이벤트의 존재 유무에 근거한 COBJ(Count object) 계산법을 이용하여 데이터 항목을 추출한다. 추출된 데이터는 FPMDSTN(Frequent Pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) 알고리즘을 통해 실시간으로 연관규칙을 탐사한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 스트림 환경에 효율적임을 보인다.