• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.771-772
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• 2015

사이버 침해사고 정보를 공유하는 체계가 전 세계적으로 확산되고 있는 추세이다. 상호 네트워크 통신을 위하여 필요한 인터넷기반정보와 사이버 침해사고 관련 정보를 획득하기 위한 채널 다양하게 존재하고 공공의 이익을 목적으로 공유되고 있으며 침해정보에 대한 세부적인 분석정보 또한 오픈소스 프로젝트를 통해 손쉽게 획득할 수 있다. 한국인터넷진흥원에서는 공인된 사용자 혹은 기관을 대상으로 침해사고에 활용된 악성정보를 공유하고 있다. 본 논문은 이러한 인터넷기반정와 침해사고와 관련된 연관정보를 활용한 사이버 침해정보 연관 그래프 구축방안에 대하여 논하며 그 활용방안이 어떠한 것이 있는지 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.235-237
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• 2002

연관규칙(association rule)이란 데이터 베이스에 존재하는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하는 것으로, 사용자에게 데이터에 관한 유용한 조보를 줄 수 있다. 그러나, 지금가지의 연관규칙은 이진 (boolean) 데이터 베이스에 존재하는 연관규칙의 발견에 대해서 주로 연구되어 왔으며, 정량적(수치적, quantitative) 속성을 갖는 데이터에 대한 연관규칙의 연구는 미비하였다. 그 이유는 정량적 속성을 갖는 데이터를 기호적(nominal) 속성값으로 바꾼 후 연관규칙 보다 성능이 우수함을 보이고 있다. 또한 본 논문에서는 퍼지 연관규칙에서 소속함수(항목, 아이템, 속성값)의 모양과 개수를 데이터 분포에 대한 통계적 특성을 나타내는 히스토그램을 이용하여 소속함수를 자동 생성하는 효율적인 연관규칙 추출방법을 제안한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.280-282
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• 2002

본 논문은 웹 문서 여과시 사용자 모델링을 위해 사용되는 연관성 피드백 방법을 강화 학습 프레임웍에서 분석하고 강화학습 기반의 새로운 연관성 피드백 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 강화 학습 프레임책상에서 기존의 방법을 일반화한 것으로 기존의 연관성 피드백 방법이 현재의 프로파일만을 상태로 사용하는 데 비해 과거 history부터 얻는 추가 정보를 사용하는 방법이다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.469-471
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• 2002

높은 연관성을 갖는 문서들을 서로 집단화시키는 문서 클러스터링은 문서와 문서간의 연관성을 확인할 수 있는 문서의 주제어 추출이 중요한 문제이며 일반적인 정보검색 시스템에서 사용하는 출현빈도에 의한 주제어 추출은 성능 향상에 한계가 있다. 또한, 문서 클러스터링은 문서를 집단화시키기 위해 문서간 연관성을 확인하기 위해 유사도 계산에 따른 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 주제어 추출 기법을 적용하여 주제어 연관성에 의해 문서들을 집단화시키는 새로운 방법의 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.15-18
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• 2005

데이터베이스로부터 유용한 정보를 얻기 위해서 데이터마이닝을 사용하는데 많은 데이터들을 다루기 위해서는 좀 더 나은 성능의 데이터마이닝 기법이 필요하다. 연관규칙을 생성하는 기존의 Apriori 알고리즘은 많은 데이터베이스 접근과 많은 조인 횟수로 인하여 수행 속도의 저하를 가져오게 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 새로운 클러스터링 방법을 이용하여 클러스터링을 수행하고 각 클러스터의 연관규칙을 생성하게 된다. 본 연구의 방법을 이용하게 되면 기존 연관규칙 알고리즘으로 찾지 못했던 규칙도 생성가능하다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.3 s.61
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• pp.147-165
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• 2006

In this study, experiments for selection of association terms were conducted in order to discover the optimum method in selecting additional terms that are related to an initial query term. Association term sets were generated by using support, confidence, and lift measures of the Apriori algorithm, and also by using the similarity measures such as GSS, Jaccard coefficient, cosine coefficient, and Sokal & Sneath 5, and mutual information. In performance evaluation of term selection methods, precision of association terms as well as the overlap ratio of association terms and relevant documents' indexing terms were used. It was found that Apriori algorithm and GSS achieved the highest level of performances.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.73-75
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• 2006

생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.392-394
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• 2003

연관 규칙 마이닝은 일반적으로 않은 빈발항목집합과 연관 규칙을 생성하며, 생성된 연관 규칙은 상호 포함관계에 있거나 중복되는 경우가 많다. 이는 효과적인 마이닝 뿐 아니라 마이닝의 활용 효용성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위하여 연관 규칙 마이닝과 동일한 성능을 가지며 생성되는 규칙의 수를 줄일 수 있는 빈발 폐쇄 항목집합 마이닝이 제안되었다. 본 연구에서는 연관규칙 마이닝 방법 중 가장 우수한 성능을 가지는 ARCS 알고리즘을 개선한 빈발 폐쇄 항목집단 마이닝을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.83-86
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• 2000

공간 데이터가 증가함에 따라 이를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기술로, 기존의 데이터 마이닝 방법에 공간의 개념을 추가하여 확장함으로써 공간 패턴, 공간 객체들의 연관 관계 둥을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 마이닝의 기법 중의 하나인 공간 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간 관계를 포함한 공간 연관 규칙뿐만 아니라 공간 객체의 비공간 속성도 함께 고려함으로써 보다 확장되고 다양한 공간 연관 규칙을 탐사할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.84-86
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• 2000

연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.