• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.381-384
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• 1998

방대한 양의 데이터들 속에 존재하는 일관된 흐름이나 경향을 파악해 내는 데이터 마이닝에 대한 관심이 확산되고 있다. 특히 항목들 상호간의 연관성을 나타내는 연관 규칙과 시간 개념이 포함되어 항목들 사이의 순서를 찾아내는 순차 패턴의 탐사는 데이터 마이닝에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터베이스에서 연관 규칙과 순차 패턴을 탐사하는 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 연관 규칙을 위해 Aproiri, DHP를, 순차패턴을 위해 AprioriAll등 기존에 연구된 대표적인 알고리즘들을 사용하였고, Windows NT상에서 Visual C++과 JAVA언어로 구현하였다. 편리한 사용자 환경 구축을 위해, 데이터의 입력 형식으로 텍스트 타입과 MDB(Microsoft Access)형태를 모두 처리할 수 있게 하였고, 출력형식은 스프레드시트이다. 입력 데이터로 실험 데이터와 통계청의 DB 이용 로그 데이터에 대하여 본 시스템 을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.295-302
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• 2001

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.340-342
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• 2002

다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.16-32
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• 2002

효율적인 데이타마트 정보의 축척과 질의 정보 추출을 위한 연관 마이닝 방법을 적용하여 검색 속도를 빠르게 할 수 있도록 테이블을 생성하고 고객의 속성별 가중치와 선호기준을 입력받아 선호 점수를 계산하여 점수가 높은 과목을 우선적으로 검색할 수 있도록 기존 연관 알고리즘에서 사용한 단일 항목 입력 데이터 구조를 확장하여 다중 항목 연관 알고리즘(Multiple Item Association Mining : MIAM)을 이용하여 생성된 연관 검색 유형 테이블을 데이터베이스캐시화를 설계하였다. 동일한 알고리즘에서도 데이터베이스캐시 시스템을 적용한 시스템의 질의 처리 수행속도가 우수성을 이용하여 설계함으로써 효율적인 웹 서버 기능을 수행할 수 있음과 동시에 데이터베이스 캐싱의 주요 이점인 효율성 증대, 속도 향상, 비용절감의 효과를 얻을 수 있으므로 연구 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.67-72
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• 2021

Association rule mining is a method of showing the relationship between patterns hidden in several tables. These days, granulation logic is used to add more detailed meaning to association rule mining. In addition, unlike the existing system that recommends using existing data, the granulation related rules can also recommend new subscribers or new products. Therefore, determining the qualitative size of the granulation of the association rule determines the performance of the recommendation system. In this paper, we propose a granulation method for subscribers and movie data using fuzzy logic and Shannon entropy concepts in order to understand the relationship to the movie evaluated by the viewers. The research is composed of two stages: 1) Identifying the size of granulation of data, which plays a decisive role in the implications of the association rules between viewers and movies; 2) Mining the association rules between viewers and movies using these granulations. We preprocessed Netflix's MovieLens data. The results of meanings of association rules and accuracy of recommendation are suggested with managerial implications in conclusion section.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.1 no.1
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• pp.61-69
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• 2011

Data mining that can not be extracted with a simple query in the form of "useful" means to find information in large databases from the existing and unknown knowledge. It is based on this insight about the data can be defined as a gain. In this paper, we use the Internet to find useful patterns on the Web or saved data to the target Web site, which is to analyze the characteristics of users. A general statistical information on Internet users to the data by applying a relevance analysis, Internet use affect the amount of time to analyze the characteristics of Internet users. Only through experiments extracting data from the association rules, producing optimal results apply for the data pre-processing and algorithm for mining the Web to Internet users. characteristics were analyzed.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.2
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• pp.185-190
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• 2009

The event sequence of the same type from a set of events having time property can be summarized in one event. But if the event sequence having an interval, It is reasonable to be summarized more than one in independent sub event sequence of each other. In this paper, we suggest a method of temporal data mining that summarizes the interval events based on Allen's interval algebra and finds out interval event association rule from interval events. It provides better knowledge than others by using concept of an independent sub sequence and finding interval event association rules.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.3
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• pp.13-24
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• 2018

For government and public institutions, civil complaints containing direct requirements of citizens can be utilized as important data in developing policies. However, it is difficult to draw accurate requirements using text mining methods since the nature of the complaint text is unstructured. In this study, a new method is proposed that draws the exact requirements of citizens, improving the previous text mining in analyzing the data of civil complaints. The new text-mining method is based on the principle of Co-Occurrences Structure Map, and it is structured by two-step association analysis, so that it consists of the first-order related word and a second-order related word based on the core subject word. For the analysis, 3,004 cases posted on the electronic bulletin board of Busan City for the year 2016 are used. This study's academic contribution suggests a method deriving the requirements of citizens from the civil affairs data. As a practical contribution, it also enables policy development using civil service data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.198-200
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 여러 트랜잭션에 동시에 나타나는 항목들의 모임인 빈발 항목집합을 찾아내는 데이터 마이닝 방법을 연관 규칙 탐사라고 한다. 빈발 항목집합을 찾아내는 데이터 마이닝 방법을 연관 규칙 탐사라고 한다. 빈방 항목집합을 찾아내는 문제는 항목 집합들의 후보 집합을 생성하고 빈발 항목집합의 조건을 충족시키는 후보 집합을 추출함으로써 해결된다. 그리고 이러한 작업은 각각의 빈발 k-항목집합에 대해 k가 증가함에 따라 반복적으로 수행된다. 그러나 연관 규칙 탐사에 관한 기존의 연구는 주로 데이터베이스를 이루는 항목들의 수가 많거나 트랜잭션의 길이가 긴 경우의 대용량 데이터베이스에서 빈발 항목집합의 발견에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 데이터베이스를 이루는 전체 항목의 수가 적거나 트랜잭션의 크기가 작은 경우 효과적으로 빈발 항목집합을 찾을 수 있는 연관 규칙 탐사 방법을 제안한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 성능 및 타당성을 보인다.