지리 정보에 대한 관심이 증가되면서 이러한 연구와 활용 분야도 다양해지고 있다. OGC(Open GIS Consortium)에서는 XML(Extensible Markup Language)을 GIS 분야에 도입한 GML(Geography Markup Language)을 개발하였으며 여러 활용 분야에서 GML을 사용하고 계속적으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 XML 문서를 기반으로 연구되었던 데이터 마이닝 방법 중 하나인 연관규칙 기법(Apriori)을 GML 문서들에 사용하여 의미 있는 규칙을 찾아내려 한다. 규칙을 찾는 방법에는 2가지가 있을 수 있다. 하나는 GML 문서에서 내용만을 뽑아내어 그에 따른 규칙을 찾아내는 방법이고, 다른 하나는 GML 문서에서 사용된 태그와 속성을 기반으로 규칙을 찾아내는 방법이다. 본 논문에서는 2가지 방법을 통해 규칙을 찾는 것에 대하여 기술하고 2가지 방법을 적용한 시스템을 보일 것이다.
연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.
금융과 IT가 융합되는 핀테크(Fintech)가 IT산업과 금융산업에 새로운 패러다임으로 급부상하고 있다. 핀테크 기술에 대한 기술동향을 파악하고 유사한 연관 기술을 도출하는 것은 관련 사업자가 시장 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 필요한 전략적 방향을 제시해 준다. 하지만 핀테크와 같이 단 기간 내에 기술에 대한 파급 속도가 빠르게 일어나며 산업전반에서 기술선점의 필요성이 크게 대두되는 경우 특허 데이터베이스만으로 유사기술을 검색을 위한 키워드를 선정하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 새롭게 이슈화되는 기술 중 그 성장세가 급격하게 변화하여 등록된 특허만으로는 연관 기술 영역을 파악하는 일이 번거로운 상황에서 기사 분석을 통해 연관 기술 키워드를 추출 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 특히 핀테크에서 중요하게 인식되는 결제, 보안, 사용자환경에 대한 연관 기술 키워드를 기사 내용에 포함되는 단어의 빈도 분석을 통해 추출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 기술 키워드를 이용하여 실제 특허 검색 데이터베이스에서 관련 특허를 수집하고 분석하여 핀테크와 관련성이 매우 높은 연관 핵심 기술 특허를 도출하였다.
본 논문에서는 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 자동생성 알고리즘을 제안한다. 현재 알려진 침입 탐지는 크게 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류되는데, 침입 판정을 위해 전자는 통계적 방법, 특징 추출, 신경망 기법 둥을 사용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 사용한다. 기존에 제안된 침입 탐지 알고리즘들의 경우 알려지지 않은 침입은 보안 전문가에 의해 수동적으로 시나리오를 생성ㆍ갱신한다. 본 알고리즘은 기존의 데이터 내에 있는 알려지지 않은 유효하고 잠재적으로 유용한 정보를 발견하는데 사용되는 연관 마이닝 알고리즘을 상태전이 기법에 적용하여 침입 시나리오를 자동으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 보안 전문가에 의해 수동적으로 생성되던 침입 시나리오를 자동적으로 생성할 수 있으며, 기존 알고리즘에 비해서 새로운 침입에 대응하는 것이 용이하고 시스템 유지 보수비용이 적다는 이점이 있다.
연관규칙 마이닝 기법 중에 하나인 FP-트리 알고리즘을 이용하는 추천시스템이 시도되고 있다. 본 논문에서는 트랜�Ъ� 데이터베이스로부터 빈발 2-항목집합만을 추출하여 연관규칙을 생성하는 변형된 FP-알고리즘을 사용하는 추천시스템을 제안하였다. 제안된 추천시스템은 전처리 모듈, 학습 모듈, 추천 모듈 및 평가 모듈로 구성되었다. 제안된 추천시스템의 실험을 통하여 상품 추천의정확률과 재현율과 F-Measure와 성공률과 추천실행시간을 수행하였으며, 순차패턴 마이닝 기법을 사용하는 추천시스템과의 성능을 비교분석 하였다. 순차패턴 마이닝기법을 사용하는 추천시스템과 학습 성능, 추천 성능을 비교한 결과 학습 성능은 5배 이상 향상되었으며, 추천 성능은 20%이상 향상 되었다. 결론적으로, 순차패턴 추천시스템과 같은 데이터를 가지고 실험하여 추천시스템 성능의 타당성에는 보다 나은 시스템임을 입증 하였다.
본 연구는 충청북도 정보화 계획수립 과정에서 지역의 특성을 반영하기 위해 텍스트마이닝의 토픽모델링, 연관분석, 감성분석을 진행하였다. 분석결과 충청북도는 상대적으로 정보격차 해소를 위해 교육분야를 중심으로 상대적으로 많은 활동을 하고 있으며, 비대면 서비스, 언택트 행정, 도시와 농촌 간 격차 해소를 위한 인프라 개선에 관심을 가지는 것으로 분석되었다. 아울러 지역 전략 산업에서 바이오와 IT 결합에 긍정적인 평가를 하고 있으며, 타지역 IT서비스 혁신사례 도입, IT 기업과 협력을 통한 스마트시티 구축, 정치적 이슈와 연관되지 않는 위기관리가 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구는 충청북도 정보화 추진과정에서 지역의 변화 흐름과 이슈를 구체적으로 파악하는 방안으로 활용될 수 있을 것이다.
우리나라의 물 관련 정책 방향이 환경 중심의 수자원 관리에서 친수공간 및 정보의 확보와 같은 안전한 물관리로 확대되면서 정책추진에 기초가 될 수 있는 신뢰도 높은 수문자료의 생산이 보다 중요시되고 있다. 국가 수문조사사업은 이러한 정책기조에 맞춰 제도적인 뒷받침과 함께 조사의 범위와 기술, 품질관리 등의 영역을 넓히며 그 기능을 활발히 하고 있으나, 물관리 정책의 경향에 따른 수문조사사업의 방향성과 특징을 구조적으로 살펴본 연구는 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구는 친수·친환경적 물관리가 강조된 시기('97~현재)를 중점으로 하여 물관리 정책과 관련 계획의 변화가 수문조사사업에 어떠한 영향을 주는지 고찰하였다. 이를 위해 물관리 여건의 변화에 따라 달라진 관련 정책별 주제어의 분포와 수문조사사업과 연관된 주요어의 출현빈도 및 경향을 살펴보고, 주요 연관어와 연계한 사업의 방향과 구조를 분석하였다. 분석자료로는 물관리 관련 법령 등의 제도와 언론기사자료, 정책별 추진방향을 활용하였다. 정책의 추진방향은 1) 수자원의 종합적 개발에서 친환경적 측면과 지속가능성이 강조된 수자원장기종합계획(3-1차~4-3차)과 2) 사람과 자연이 함께 고려된 맑고 안전한 물, 통합물관리 등의 전략이 수록된 국가물관리기본계획(1차), 3) 정책의 기조에 따라 수립 및 보완된 수문조사 기본계획(1~2차)을 바탕으로 하였다. R프로그램을 통한 텍스트 마이닝을 활용하여 각 자료에서의 주제어 분포와 출현빈도를 분석하고, 정책별 추진방향과 수문조사사업의 연계성을 나타내었다. 연구의 함의를 담은 결과로서 물관리 여건이 변화된 시점별 주요연관어를 중심으로 한 정책동향과 수문조사사업의 특징 및 방향을 요약·비교하여 제시하였으며, 이는 물관리 분야에서의 국정운영 목표와 연계하여 국가 수문조사사업의 사업성을 고찰하는 연구의 기반이 될 수 있으리라 생각된다.
네트워크 공격은 인터넷의 발달과 함께 유형도 다양하고 새로워지고 있다. 기존의 침입탐지 시스템들은 알려진 공격의 시그네처를 기반으로 탐지하기 때문에 알려지지 않거나 변형된 공격을 탐지하고, 대응하기 위해서는 많은 노력과 비용이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 프로토콜 속성 분석을 통해 알려지지 않거나 변형된 네트워크 공격을 예측할 수 있는 마이닝 프로토타입 시스템을 설계 하고 구현 하였다. 네트워크 프로토콜 속성을 분석하기 위해서 연관규칙과 빈발에피소드 기법을 사용하였으며, 수집된 네트워크 프로토콜은 TCP, UDP, ICMP와 통합된 형태의 스키마로 저장한다. 본 실험을 통해서 각 프로토콜별로 발생 가능한 네트워크 공격 유형을 예측할 수 있는 규칙들을 생성한다. 마이닝 프로토타입은 침입탐지 시스템에서 새로운 공격에 대응하기 위한 보조적인 .도구로서 유용하게 사용될 수 있다.
최근 웹 문서를 비롯한 공공 문서 등에 대한 문서 교환을 위해 XML 데이터를 이용한 표준화 작업이 진행 중이므로 XML 문서가 증가하고 있다. 이와 같은 XML 문서에 대한 정보 검색의 효율을 높이기 위해 의미적 요소를 추가한 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹이 등장하였다. 그러나 기존의 수동적인 온톨로지 구축 방식은 비용과 시간이 많이 소모되는 단점이 있으므로 이 논문에서는 유사한 도메인의 XML문서 집합으로부터 데이터 마이닝 기법의 연관규칙 알고리즘을 이용하여 반자동으로 온톨로지를 구축하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특정한 도메인에 대한 온톨로지를 구축하기 위해서 필요한 데이터의 형태 및 개념 레벨, 그리고 얼마나 많은 개념을 사용할 것인가 하는 도메인 범위의 자동 설정을 온톨로지 자동 생성을 위한 온톨로지 도메인 레벨을 결정하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한다. XML 문서의 태그에 대해 연관규칙을 적용하여 빈발하게 발생하는 빈발 패턴을 찾아내고, 서로 관련 있는 개념의 쌍을 추출하여 온톨로지 자동 생성을 위한 도메인 범위를 설정한다. 온톨로지 구축은 온톨로지 언어중의 하나인 XML Topic Maps와 공개 소스인 토픽법 엔진인 TM4J를 이용하여 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 엔진을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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