• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.57-60
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• 2001

본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7A
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• pp.1162-1169
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• 2001

유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.21 no.A
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• pp.147-153
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• 2001

This paper presents techniques for discovering rules with elastic patterns. Elastic patterns are useful for discovering rules from data sequences with different sampling rates. For fast discovery of rules whose heads and bodies are elastic patterns, we construct a suffix tree from succinct forms of data sequences. The suffix tree is a compact representation of rules, and is also used as an index structure for finding rules matched to a target head sequence. When matched rules cannot be found, the concept of rule relaxation is introduced. Using a cluster hierarchy and a relaxation error, we find the least relaxed rules that provide the most specific information on a target head sequence. Performance evaluation through extensive experiments reseals the effectiveness of the proposed approach.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.3
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• pp.179-192
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• 2007

This paper addresses an approach that recommends investment types for stock investors by discovering useful rules from past changing patterns of stock prices in databases. First, we define a new rule model for recommending stock investment types. For a frequent pattern of stock prices, if its subsequent stock prices are matched to a condition of an investor, the model recommends a corresponding investment type for this stock. The frequent pattern is regarded as a rule head, and the subsequent part a rule body. We observed that the conditions on rule bodies are quite different depending on dispositions of investors while rule heads are independent of characteristics of investors in most cases. With this observation, we propose a new method that discovers and stores only the rule heads rather than the whole rules in a rule discovery process. This allows investors to define various conditions on rule bodies flexibly, and also improves the performance of a rule discovery process by reducing the number of rules. For efficient discovery and matching of rules, we propose methods for discovering frequent patterns, constructing a frequent pattern base, and indexing them. We also suggest a method that finds the rules matched to a query issued by an investor from a frequent pattern base, and a method that recommends an investment type using the rules. Finally, we verify the superiority of our approach via various experiments using real-life stock data.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.5
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• pp.489-500
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• 2002

As the interest in business interest is increased, data mining is increasingly used in BI as the core technique. To support Business Intelligence in e-business environment, the integrated data mining system which included in various mining operations should be able to flexibly integrate with database system and also it must provide the easy and efficient interface to implement the marketing process in various business applications. In this paper, we have implemented the EC-DaMiner system to support business intelligence in e-business area. The implemented system can be integrated with the conventional database system with the standard interface. Business applications can use MQL mining query language to discover the rules and mining result is modeled in marketing database, and the EC-DaMiner system make the implementation of business marketing process more easy.