• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.365-380
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• 2002

시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 "시간값을 가진 대용량 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술"로 정의된다. 시간 지식이란 주기적 패턴, 캘린더 패턴, 경향 등과 같이 시간 의미와 시간 관계를 가진 지식을 말한다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 다양한 시간 데이타가 존재하며 이로부터 여러 형태의 유용한 시간 지식을 찾아낼 수 있다. 데이타마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 주기적 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이타마이닝에 대한 부분적인 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 단순히 데이타의 발생 순서 및 유사한 패턴을 찾아내는데 중점을 두고 있어 데이타가 포함하고 있는 시간 의미와 시간 관계를 탐사하는데 부족하며, 시간 지식의 전체적인 측면보다는 연관 규칙과 같은 일부분만을 다루고 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 시간 데이타마이닝에 대한 체계적인 연구를 위하여 시간 데이타마이닝에 대한 기존 연구 내용과 해결해야 할 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 전체적인 프레임워크를 제시하였다. 또한 그 구현 방안 및 적용평가를 수행하였다. 프레임워크에서는 시간 데이타마이닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 시간 데이타마이닝 질의어와 시간 지식을 탐사할 수 있는 시간 데이타마이닝 시스템을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.249-252
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• 2008

환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.251-258
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• 2009

그래프마이닝에서 그래프패턴의 동형판단문제는 지수함수적 계산시간을 요구하기 때문에 그래프마이닝의 전체수행시간에서 동형판단 연산이 차지하는 비율이 매우 높다. 그러므로 그래프마이닝 알고리즘은 그래프동형판단을 최대한 효율적으로 할 필요가 있다. 본 논문은 그래프마이닝에서 빠른 수행시간을 보이는 gaston 알고리즘의 동형판단효율성을 증가시켜 수행시간을 평가해 보았으며, 제시한 방법으로 인해 더욱 향상된 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.623-634
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• 2016

현존하는 빈발 패턴 마이닝 방법은 대부분 시간 효율성을 목표로 하고, 물리적 메모리 사용에 매우 의존적이다. 하지만 빅데이터 시대가 도래함에 따라 실제 세상의 데이터베이스는 급속도로 증가하고 있으며, 그에 따라 기존의 방법으로 현실적인 거대한 양의 데이터를 마이닝하기에 물리적 메모리 공간이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 빈발 패턴 마이닝의 메모리 의존성을 줄이기 위한 보조저장장치 기반의 연구들이 진행되었으나, 메모리 기반의 방법들에 비해 처리 시간이 너무 많이 소비된다는 한계가 있었다. 따라서 확장성을 가지며, 기존의 디스크 기반의 방법들에 비해 시간효율성을 높인 새로운 빈발 패턴 마이닝이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 빅데이터로부터 빈도 아이템 집합들을 마이닝하기 위해 메모리와 디스크를 함께 사용하는 스택 기반의 새로운 접근법인 PPFP 알고리즘을 제안하였다. PPFP는 빈발 패턴 마이닝 접근법 중 가장 인기 있고 효율적인 접근법 중 하나인 FP-growth를 기반으로 하고 있다. PPFP 마이닝 방법은 다음과 같이 두 단계로 진행된다. (1) IFP-tree 구축: FP-tree를 생성한 후, 새로운 인덱스 번호 부여 방법으로 FP-tree의 각 노드에 인덱스 번호를 부여하고, 이 인덱스 번호가 부여된 FP-tree(IFP-tree)를 테이블로 변환하여(IFP-table) 디스크에 저장한다. (2) PPFP 알고리즘을 이용한 빈발 패턴 마이닝: 스택 기반의 PUSH-POP 방식으로 패턴을 확장시켜 나가며 빈발 패턴을 마이닝한다. 이러한 방식을 통해 메모리 기반의 방법에 비해 반복적으로 많은 시간이 소모되는 연산에 매우 적은 양의 메모리를 활용하여 확장성과 함께 시간효율성 또한 향상시킬 수 있었다. 그리고 기존의 연구 방법들과 비교 실험을 통해 새로운 알고리즘의 성능을 증명하였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.65-70
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• 2011

홍보우편 서비스의 활성화와 효율적인 마케팅 캠페인을 위해서 GIS 및 시간/공간마이닝을 접목한 홍보우편 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 정확한 고객선정을 위해서 순차/주기패턴을 이용한 구매 성향 정보와 RFM 분석 및 군집화 기법을 이용한 라이프스타일 군집 정보를 제공한다. 제안한 홍보우편 시스템을 통해 원청업체는 고객의 요구사항에 맞는 마케팅 캠페인이 가능하며, 온라인상에서 고객 선정, 홍보물 제작 및 배달까지의 "one-stop" 서비스가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.247-249
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• 2007

데이터 마이닝은 데이터 속에 숨겨져 있는 의미 있는 패턴을 찾아내는 것이다. 이러한 패턴들을 찾아내는 것은 데이터 마이닝에서 중요한 부분을 차지한다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 방법들에 사용되는 데이터는 시간의 흐름에 데이터가 변하지 않는다는 특징을 가지고 있다. 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터의 특성을 고려해볼 때 변하지 않는 데이터에서 패턴을 찾아내는 것은 의미가 없는 일이다. 따라서 실시간으로 변하는 데이터의 특성을 고려하고 더불어 적합한 실시간 침입 탐지 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에서 규칙을 발견하여 규칙 Set 을 생성하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에 대한 침입을 감시하기 위해 실시간 침입 탐지 시스템에 적용함으로써 보다 효율적으로 침입을 탐지하기 위한 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.200-203
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• 2008

최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.54-56
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• 2000

데이터 마이닝 작업에서 사용되는 데이터의 크기는 그 특성상 대규모를 이루고 있다. 이러한 대규모의 데이터로부터 규칙을 추출하는 작업은 많은 배용이 소모된다. 또한 급변하는 데이터는 이미 발견된 마이닝 패턴에 대하여 현저한 패턴은 약한 패턴으로, 반면 약한 패턴은 현저한 패턴으로 변화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 동적 환경에서는 기존의 데이터베이스 특정시간의 스냅 샷 형태의 데이터를 이용하였던 마이닝 방법으로는 적당하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 동적인 환경에서 적용할 수 있는 점진적 마이닝 방법을 제시하고, 점진적 마이닝 작업이 효과적으로 수행 가능한 능동시스템 모델을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.7-9
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• 2002

위치 기반 서비스가 무선 인터넷의 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 이동 객체의 패턴 마이닝은 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 이동 객체에 위치에 기반한 유용한 서비스를 제공할 수 있게 해준다. 이동 객체는 시간에 따라 빈번하게 이동하기 때문에 패턴도 최근의 경향을 반영하기 위해 빈번하게 탐사되어야 한다. 따라서 점진적으로 시간 패턴을 탐사하는 접근법이 요구된다. 이 논문에서는 이동 객체의 시간 패턴을 탐사하는데 있어서 측정된 위치 데이터가 가질 수 있는 모호성을 제시했다. 또한 모호성을 고려한 시간 패턴 마이닝를 위해 패턴 탐사 단계에서의 모호성의 처리를 위해 모호성을 원인에 따라 세 가지 임계치를 정의하였다. 그리고 이러한 임계치를 고려한 시간 패턴 마이닝 프로시저 구조를 제시하였다.