• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.190-194
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• 2003

이 논문에서는 블록 암호 알고리즘인 XTEA에 관한 연관키를 이용한 차분공격에 대하여 설명한다. 이것은 XTEA 알고리즘이 TEA가 갖고 있는 취약한 키 스케줄을 보완하여 Kelsey 등이 제안한 연관키 공격에 대응하기 위하여 설계되었지만, 26 라운드로 줄인 XTEA 또한 우리의 연관키를 이용한 차분공격에 안전하지 못하다는 것을 보여준다. 또한 키 스케줄에 의하여 다양하게 변화된 라운드의 XTEA에 관한 연관키 공격이 가능하다. 이 때 필요한 선택평문과 암호화 과정은 각각 2$^{18.5}$ 과 2$^{115.21}$ 이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.121-123
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• 2004

본 논문은 데이터 마이닝에서 사용되는 연관규칙(Association Rule)을 활용하여 고객에게 상품을 추천하는 방법을 제안한다. 일반적으로 한명의 고객에 대하여 적용할 수 있는 연관규칙의 개수가 한 개 이상이 될 수 있다는 가정하에, 고객과 연관규칙과의 적합성 여부를 값으로 나타내는 방안을 고안하고 이를 이용하여 고객에 대한 연관규칙의 순위를 부여하는 방식을 연구한다. 또한 상품 추천 시 범위 값을 가지는 속성을 고려하여 상품을 추천하도록 하는 방법을 제안하고 이 방법의 타당성과 타 방식과의 비교우위를 실험을 통하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.284-286
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• 1999

본 논문은 지능적 이미지 검색 시스템을 위한 질의 패턴 탐사를 제안한다. 지능적 이미지 검색 시스템은 이미지 검색시 질의 로그로부터 사용자의 검색 패턴을 탐사하여 패턴에 따라 연관된 검색을 동시에 수행함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템의 질의 로그 마이닝 과정에서 필요한 질의 패턴 탐사 방법을 제안한다. 연관 규칙의 경우 단편적인 연관 관계만이 탐사되기 때문에 사용자의 질의 패턴으로 사용하기에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙을 개선하여 하나의 항목과 연관된 패턴을 표현할 수 있는 형태를 제안한다. 질의 패턴을 사용하면 사용자의 패턴을 탐사하는 응용에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.317-324
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• 2000

주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.265-272
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• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목 그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다. 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.4
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• pp.298-305
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• 2009

In contrast to content_based filtering systems, collaborative filtering systems not only don't contain information of items, they can not recommend items when users don't provide the information of their interests. In this paper, we propose the recommender agent using association item tree to solve the shortcomings of collaborative filtering systems. Firstly, the proposed method clusters users into groups using vector space model and K-means algorithm and selects group typical rating values. Secondly, the degree of associations between items is extracted from computing mutual information between items and an associative item tree is generated by group. Finally, the method recommends items to an active user by using a group typical rating value and an association item tree. The recommender agent recommends items by combining user information with item information. In addition, it can accurately recommend items to an active user, whose information is insufficient at first rate, by using an association item tree based on mutual information for the similarity between items. The proposed method is compared with previous methods on the data set of MovieLens recommender system.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.37 no.2
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• pp.89-105
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• 2003

In this paper, an effective method for clustering terminologies extracted from text is proposed, in order to develope a search engine to extract relevant information from large web documents. To prevent frequency of the meaningless association rules among general terminologies, only useful association rules among terminologies are produced using database tables which consist of domain-specific terminologies. Such association rules are produced by applying the Apriori algorithm after forming transaction units from groups of association rules in a document. A group of association rules produced from a terminology forms in a cluster.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1091-1094
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• 2004

전통적인 호스트 기반 침입탐지시스템과 네트워크 기반 침입탐지시스템은 각각 로그 데이터나 패킷 정보에서 단일 공격을 탐지하고 침입경보를 생성한다. 그러므로, 기존의 침입탐지시스템들은 침입경보간의 상호 연관성에 대한 정보가 부족하게 되고, 다수의 거짓 침입경보를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 추론 규칙을 이용하는 침입경보 연관관계 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 침입경보 수집기, 침입경보 전처리기, 침입경보 연관관계 분석기로 구성되어 있다. 침입경보 수집기는 각 침입탐지시스템으로부터 필터링 과정을 거쳐 전송된 침입경보를 받아 침입경보 데이터베이스에 저장한다. 침입경보 전처리기는 불필요한 침입경보를 줄임으로써 침입경보 연관관계 분석의 효율성을 높인다. 마지막으로, 침입경보 연관관계 분석기는 추론 규칙을 이용하여 침입경보간의 상호연관성을 파악한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.105-108
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• 2005

공간 연관 규칙은 공간적 특성을 바탕으로 발견되는 연관 정도를 나타낸다. 그러나 일반적인 공간 데이터베이스에서는 공간 연관 규칙을 발견하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하여 공간 연관 규칙을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 위상 정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관규칙을 발견한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.6 s.109
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• pp.765-774
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• 2006

An association rule discovery, a technique to analyze the stored data in databases to discover potential information, has been a popular topic in stream data system. Most of the previous researches are concerned to single stream data. However, this approach may ignore in mining to multidimensional stream data. In this paper, we study the techniques discovering the association rules to multidimensional stream data. And we propose a AR-MS method reflecting the characteristics of stream data since make the summarization information by one data scan and discovering the association rules for significant rare data that appear infrequently in the database but are highly associated with specific event. Also, AR-MS method can discover the maximal frequent item of multidimensional stream data by using the summarization information. Through analysis and experiments, we show that AR-MS method is superior to other previous methods.