• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문에서는 연관 규칙 탐사 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 관계형 데이터베이스의 표준 질의어를 이용하여 사용자가 제시한 질의 조건을 만족하는 항목집합에 대해 다양한 형태의 연관규칙을 탐사하기 위한 시스템이다. 질의처리 모듈에서는 사용자가 제시한 조건을 만족하는 질의를 동적으로 구성하여, 연관 규칙 탐사를 위해 사용되는 대상 트랜잭션 데이타베이스의 범위를 조절할 수 있다. 연관 규칙을 발견하기 위한 후보 항목집합을 생성하기 위해 연관 규칙 탐사 알고리즘을 사용하였다. 연관 규칙 알고리즘에서는 한 트랜잭션 데이타에 대해 생성될 수 있는 후보 항목집합을 배열을 이용하여 처리하는 효율적인 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.187-189
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• 2003

연관 규칙이 구매한 항목에 관심을 가져 구매 항목간의 규칙을 생성하는 것이라면 역 연관규칙은 구매하지 않은 항목에도 관심을 가짐으로써 더욱 효과적으로 데이터 마이닝을 하려는 시도이다. 역 연관규칙을 찾기 위한 기존의 방법들은 규칙의 일부분만 찾거나. 연관규칙을 찾는 알고리즘보다 더 복잡한 알고리즘의 사용으로 역 연관규칙을 찾는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 ITEM들 사이의 dependency를 이용하는 Boolean Analyzer를 사용하여 보다 간단한 과정으로 역 연관규칙을 생성하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 Boolean Analyzer로 역 연관규칙을 찾고 다른 알고리즘과 비교를 통해 보다 다양한 규칙을 찾을 수 있음을 보여준다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.4
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• pp.339-346
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• 2001

A problem for mining association rules under the interactive environments is to mine repeatedly association rules with the different minimum support. This problem includes all subproblems except on the facts that mine repeatedly association rules with the s믇 database. This paper proposed the efficient algorithms to improve the performance by using the information of the candidate large itemsets which calculate the previous association rules. The proposed algorithms were compared with the conventional algorithm with respect to the execution time. The comparisons show that the proposed algorithms achieve 10∼30% more gain than the conventional algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.337-339
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 거래(사건) 속에 포함된 품목(항목)간의 연관관계를 발견하고자 할 때 사용하는 기법이며, 독특한 형태의 자료구조를 사용하는 다양한 연관규칙 알고리즘들이 제안되었다. 다양한 특성을 갖는 대용량의 데이터에 대해 효율적으로 연관규칙 탐사를 수행하기 위해서는 저장공간과 실행시간을 모두 고려해야 한다. 본 논문에서는 후보항목집합 발생과정 없이 압축빈발항목집합과 동적링크집합을 이용하여 저장공간 축소와 실행시간 개선을 동시에 고려한 연관규칙 알고리즘을 제안하며, 그 우수성을 증명하기 위해 연관규칙 탐사의 대표적인 자료 구조인 FP-struct, H-Struct와의 저장공간 비교 및 이들 저장구조를 사용하는 FP-growth, H-mine 알고리즘과의 실행시간을 비교한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.3-8
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• 2010

본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.1 s.33
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• pp.45-52
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• 2005

We proposed the product recommendation algorithm mixed the temporal association rule and the exponential smoothing method. The temporal association rule added a temporal concept in a commercial association rule In this paper. we proposed a exponential smoothing temporal association rule that is giving higher weights to recent data than past data. Through simulation and case study in temporal data sets, we confirmed that it is more Precise than existing temporal association rules but consumes running time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.195-197
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• 2000

데이더는 다양한 빈도 형태와 속성을 가지고 있으며 데이터의 연관 규칙 탐사 시 이러한 데이터의 빈도수를 고려할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘은 지지도와 신뢰도만을 가지고 데이터의 연관성을 발견하며 데이터들의 발생 빈도는 고려하지 않는다. 본 논문에서는 하위 단계의 데이터나 동일한 단계지만 상대적으로 발생 빈도가 적은 데이터들의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터의 상대 지지도를 이용한 다단계 연관 규칙 탐사 기법을 수행함으로써 데이터의 발생 빈도를 고려한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 그리고 탐사된 연관 규칙은 마케팅 분야 등의 여러 응용에서 유용하게 이용될 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.3
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• pp.281-289
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• 2002

Few studies have been systematically pursued on a multimedia data mining in despite of the over-whelming amounts of multimedia data by the development of computer capacity, storage technology and Internet. Based on the preliminary image processing and content-based image retrieval technology, this paper presents the methods for discovering association rules from recurrent items with spatial relationships in huge data repositories. Furthermore, multimedia mining algorithm is proposed to find implicit association rules among objects of which content-based descriptors such as color, texture, shape and etc. are recurrent and of which descriptors have spatial relationships. The algorithm with recurrent items in images shows high efficiency to find set of frequent items as compared to the Apriori algorithm. The multimedia association-rules algorithm is specially effective when the collection of images is homogeneous and it can be applied to many multimedia-related application fields.