• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.147-158
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• 2009

최근 스트림데이터 환경의 데이터 모델은 데이터의 양이 아주 크고 연속적이며 무한하다. 이에 반해 제한된 용량의 디스크나 메모리 등을 이용해서 질의 처리나 데이터 분석을 처리한다. 이러한 환경에서 트랜잭션 데이터베이스에 대한 전통적인 빈발패턴탐사는 불가능하다고 할 수 있다. 왜냐하면, 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 대해 어떤 항목집합이 빈발항목인지 아닌지에 대한 정보를 계속적으로 유지 관리하기가 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 회귀모델을 적용하여 빈발 항목들을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 스트림 데이터로부터 회귀모델을 생성함으로써 불확실한 항목들에 대한 예측 모델로 사용할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 스트림 데이터 환경의 데이터에 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.321-328
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• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.367-372
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• 2008

최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.97-100
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 및 인터넷 서비스에 대한 관심이 증대되면서, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 데이터 마이닝 기법을 이용하여 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 기존의 연구는 시간을 고려하지 않고 단순히 집계를 통하여 빈발항목을 탐색하기 때문에 정확성을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.39-40
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• 2017

그래프 스트림 데이터에 대한 활용이 증가됨에 따라 빈발 패턴을 검출하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 내에 변경된 부분만을 계산하는 점진적인 빈발 패턴 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 윈도우에서 변경되는 부분만 계산함으로써 중복된 계산을 감소시킨다. 또한, 간선 관리 테이블을 이용해 관련이 없는 패턴들을 제거함으로써 의미 있는 빈발 패턴만을 검출한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.673-682
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• 2009

웹상에서 데이터 교환과 표현을 위한 표준으로 XML 데이터가 널리 사용되고 있으며 유비쿼터스 환경에서 XML 데이터의 형태는 연속적이다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발 구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반으로 하여 XML 스트림 데이터로부터 최근 윈도우 범위에 속하는 데이터에 대한 빈발 패턴 구조를 추출하기 위한 마이닝방법을 제안한다. 제안된 방법은 XML 스트림 데이터를 트리집합 모델, XFP_tree로 표현하고 이를 이용하여 최근의 데이터에 대한 빈발구조 패턴을 빠르게 추출한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.126-129
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• 2003

최근 대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하여 이를 활용하는 단계에서 이러한 연관규칙을 수량항목에도 적용할 수 있도록 확장하는 연구가 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량 항목을 이진항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합(Large Interval Itemsets)을 생성할 때 수량 항목이 특정 영역에 집중하여 발생하거나 골고루 분포되어 있지 않은 경우, 이러한 지역성(locality)을 고려하여 빈발구간 항목집합을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 의미 있는 구간을 중심으로 빈발구간 항목들이 순서대로 생성되기 때문에 세밀도를 판단하여 활용할 수 있으며, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화할 수 있는 특징이 있다 또한 인구센서스등 실 데이터를 사용한 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1357-1360
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• 2012

온라인 쇼핑객의 구매 규칙을 예견하기 위해 기업은 데이터 마이닝 기법을 사용하는데, 최대 빈발 패턴은 특정한 고객의 구매 원칙을 드러내기 때문에, 최대 빈발 패턴에 대한 마이닝은 최근 시장 분석에서 핵심적 이슈가 되고 있다. 본 논문에서 우리는 오리지널 데이터세트로부터 널 트랜잭션(Null Transaction)을 제거한 후, 최대 빈발 패턴을 발생시키기 위한 BRE-트리(Bottom-up Row Enumeration Tree)를 적용시켰다. 다음으로 온라인 거래 데이터베이스에서 고객 구매 규칙의 마이닝을 위한 항목들 간의 거리를 계산하기 위해, SCL(Sequence Close Level)의 변형된 버전을 사용하였다. 실험결과는 합리적인 시간 내에 고객의 구매 규칙을 더 정확하게 예견할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1199-1202
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• 2013

최근 증권, 센서, 기후, 의료 분야 등에서 수많은 시계열 데이터들이 쏟아져 나오고 있고, 이러한 시계열 빅 데이터를 통해 의미를 찾아내고자 하는 시계열 해석 및 분석, 예측 작업의 수요가 증가하고 있다. 시계열 해석 및 분석, 예측 작업을 하기 위해서 사용 될 수 있는 기초 작업은 유사한 시계열 시퀀스를 찾아내는 유사 시퀀스 매칭과 이러한 매칭을 통해 특정 시계열 데이터의 하나의 특징이 되는 빈발 시퀀스 추출 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 시계열 빅 데이터에서 유사 시퀀스 매칭을 이용한 빈발 시퀀스 추출 문제를 효율적으로 해결하는 빈발 시퀀스 추출기(Frequent Sequence Extractor)를 개발 및 구현하였다. 또한 분산처리 플랫폼인 하둡을 이용한 데이터 파싱을 사용하여, 각 분야별 시계열 데이터를 분석하는 전문가에게 효율적인 분산처리 효과를 제공한다.