• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.365-377
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• 2006

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용 하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질 상호작용의 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이타가 산출되고 있는 현(現) 게놈시대에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모(Saccharomyces cerevisiae)에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이타들에서 속성들 간의 연관을 통해 유추 가능한 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관속성 마이닝 방법을 제시한다. 단백질의 속성들 중 연속값을 가지는 속성값들은 최대상호 의존성에 기반을 두어 이산화 하였으며, 정보이론기반 속성선택 알고리즘을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 단백질의 속성(attribute) 수 증가에 따른 속성차원문제를 극복하도록 하였다. 속성들 간의 연관성 발견은 데이타마이닝 분야에서 사용되는 연관규칙 발견(association rule discovery) 방법을 사용하였다 논문에서 제안한 방법은 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 최대 약 96.5%의 예측 정확도를 보였으며 속성필터링을 통하여 속성필터링을 하지 않는 기존의 방법에 비해 최대 약 29.4% 연관규칙 발견속도 향상을 보였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.614-618
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• 2007

데이터 마이닝 기법 중 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)은 연관 규칙에 시간의 개념을 추가하여 시간의 흐름에 따른 항목(item)들의 상호 연관성을 찾아내는 것이다. 본 연구의 목적은 순차적인 상병의 발생 가능성이 높은 상병 군의 패턴을 찾아내어 이를 모형화함으로써 차후에 발생된 상병을 예방하고 이를 통하여 환자와의 관계를 관리하여 보다 나은 의료서비스를 제공하는데 있다.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.1-17
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• 2008

데이터 마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템(item) 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량의 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다. 연관규칙을 발견하기 위한 기존의 연구들은 모든 규칙을 찾아내지만, 사람이 분석하기에 너무 많은 규칙이 생성되기 때문에 규칙을 분석하기 위한 일 또한 많은 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 빈발 패턴 네트워크(Frequent Pattern Network)라 부르는 자료 구조를 제안하고 이를 활용하였다. 네트워크는 정점과 간선으로 구성되며 정점은 아이템을 표현하고, 간선은 두 아이템 집합을 표현한다. 아이템의 빈도수를 이용하여 빈발 패턴 네트워크를 구성하고, 아이템 사이의 유사도를 측정한다. 그리고 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 클러스터를 생성한다. 클러스터를 이용해 연관규칙을 생성하고 실험을 통해 Apriori와 FP Growth 알고리즘과의 성능을 비교를 하였다. 그 결과 빈발 패턴 네트워크에서 신뢰도 유사도를 이용하는 것이 클러스터의 정확성을 높여줌을 볼 수 있었다. 그리고 전통적인 방법과 비교를 통해 빈발 패턴 네트워크를 이용하는 것이 최소지지도에 유연성을 가짐을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1039-1040
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• 2015

최근 IoT 및 인공지능 기술을 활용한 상황 정보 예측 서비스가 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 특정 메타 데이터(Meta Data)로부터 입력되는 정보를 기반으로 상황 정보 분석 및 예측하는 프로세스를 제안한다. 주성분 분석 및 데이터의 집단화(Corpus), 문서 매트릭스(Document Matrix), 단어 빈도수(Frequency)에 따른 데이터 전처리 과정을 통해 상황정보 데이터를 확보한다. 또한 연관 규칙분석을 통해 분류된 데이터의 연관성을 분석하여 예측 데이터의 연관성을 확보한다. 제안하는 상황정보 분석 및 예측 모델은 R을 적용하여 설계한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.223-234
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• 2020

본 연구는 Hong(2019)의 연구에서 도출된 한국 노인의 성공적인 노후에 영향을 주는 예측 키워드 32개를 중심으로 데이터마이닝의 Apriori 알고리즘을 활용하여 연관관계 규칙을 분석하였다. 그리고 한국 노인의 성공적 노후에 영향을 주는 예측변수들의 규칙 및 패턴을 파악하기 위한 지표로 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하였다. 본 연구의 분석은 R version 3. 5. 1 프로그램으로 분석을 실시하였으며, arulesViz 패기지와 visNetwork 패키지로 시각화하였다. 연구결과 한국 노인들의 성공적인 노후와 연관성이 높은 예측변수는 '취미', '봉사', '준비', '운동'으로 나타났다. 그리고 한국 노인의 성공적 노후를 고려할 때 가장 우선적으로 고려해야 할 변수는 '취미' 이며 그 다음 '봉사', 준비', 운동'의 순으로 고려해야 한다는 결과를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.227-235
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• 2010

이 논문은 RFM 기법과 연관성 분석을 이용한 개인화된 전자상거래 추천 시스템을 제안한다. 제안된 전자상거래 추천시스템은 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicity)방법을 이용하여 고객정보와 구매이력 정보를 기반으로 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 기법을 이용한 고객 세분화와 교차판매(cross-sell)관계를 찾는 연관성 분석을 이용한 개선된 시스템이다. 또한 고객군별 구매특성 분석을 통하여 효율적인 마케팅 전략과 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)방법을 제시한다. 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험 및 평가를 통해서 효용성을 입증 및 평가하여 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.203-216
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• 2022

본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교·분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.433-435
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• 2001

전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지추천 기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2801-2803
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• 2001

전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일 중 경로 정보의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2907-2915
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• 2018

1998년에 창립한 한국자료분석 학회지는 자료분석에 기반한 다양한 전공분야를 위해 현재까지 응용학회지로서 역할을 해오고 있다. 본 연구에서는 이러한 한국자료분석 학회지의 본연의 목적을 잘 수행해오고 있는지 최근 10년간 학회지 요약문을 통해 분석하였다. 분석은 한국연구재단에서 제공한 온라인 저널 홈페이지를 통해 2006년부터 2016년까지의 영문 요약문 2680개를 웹크롤링하여 토픽모델을 적용하였다. 분석결과로 18개의 토픽이 선정되었으며 이에 대한 토픽을 해석한 결과 자료분석학회지는 간호학, 경영학(마케팅), 경제학 등 여러 분야를 다루고 있으며 분석방법으로 회귀분석, 가설검정, 데이터마이닝(연관성분석), 요인분석 등이 많이 이용되고 있음을 볼 수 있었다. 그리고 단어들의 연관성(association rule)분석을 통하여 통계적으로 유의한 연관성 규칙 10개를 제시하였다. 여기서 연관성규칙의 통계적 유의성검정은 피셔의 정확검정(Fisher's exact test)을 사용하였다. 또한 연구주제(토픽)의 변화를 살펴본 결과 전반기에는 조사연구가, 후반기에는 대조 연구가 많아졌음을 볼 수 있고 또한 회귀분석과 요인분석은 전, 후반기 구분 없이 자료분석에서 공통적으로 많이 사용하는 통계적 방법임을 알 수 있었다.