• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.54-56
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• 2000

데이터 마이닝 작업에서 사용되는 데이터의 크기는 그 특성상 대규모를 이루고 있다. 이러한 대규모의 데이터로부터 규칙을 추출하는 작업은 많은 배용이 소모된다. 또한 급변하는 데이터는 이미 발견된 마이닝 패턴에 대하여 현저한 패턴은 약한 패턴으로, 반면 약한 패턴은 현저한 패턴으로 변화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 동적 환경에서는 기존의 데이터베이스 특정시간의 스냅 샷 형태의 데이터를 이용하였던 마이닝 방법으로는 적당하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 동적인 환경에서 적용할 수 있는 점진적 마이닝 방법을 제시하고, 점진적 마이닝 작업이 효과적으로 수행 가능한 능동시스템 모델을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.39-48
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• 2020

데이터마이닝 기법들은 의미 있고 유용한 정보를 효율적으로 찾기 위해서 제안되어 왔다. 특별히, 빅 데이터 환경에서 데이터가 여러 응용들에서 축적되어짐에 따라, 관련된 패턴 마이닝 방법들이 제안되고 있다. 최근에는 파일이나 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 정적 데이터를 분석하는 대신에 점진적으로 생성되는 동적 데이터를 마이닝 하는 것이 더 흥미 있는 연구영역으로 고려되고 있는데 동적데이터는 단지 한번만 스캔하여 읽을 수 있기 때문이다. 이와 같은 이유로, 어떻게 동적 데이터를 효율적으로 마이닝 하는지에 대한 연구들이 진행되고 있다. 더불어서, 마이닝 결과로 거대한 수의 패턴들이 생성되기 때문에, 맥시멀 패턴 마이닝과 같은 대표 패턴들을 마이닝하는 접근방법들도 제안되고 있다. 또 다른 이슈로, 실세계에서 더 의미있는 패턴들을 발견하기 위해, 가중화 패턴 마이닝에서 아이템들의 가중치가 사용되고 있다. 실제 상황에서 아이템의 이익이나 가격 등이 가중치로 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 생성되는 데이터에 대한 가중화 맥시멀 패턴 마이닝, 맥시멀 대표 패턴 마이닝 그리고 점진적 패턴 마이닝 기법들에 대해 분석한다. 그리고 가중화 대표 패턴 마이닝을 적용하여서 유아들에게서 필요로 하는 물품 패턴들을 분석하기 위한 응용 시나리오를 제시한다. 추가로, 분석한 마이닝 알고리즘들에 대한 성능 평가를 수행한다. 결과적으로, 점진적 가중화 맥시멀 패턴 마이닝 기법이 점진적 가중화 패턴 마이닝과 가중화 패턴 마이닝 기법보다 좋은 성능을 가짐을 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.71-76
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• 2011

본 논문에서는 특정 지역의 전력 소비 데이터를 이용하여 safe와 non-safe 전력 부하 라인의 차이를 분석하여 정의하고, 출현패턴을 사용하여 잠재되어 있는 non-safe라인을 식별하기 위하여 제한된 메모리에서 효율적으로 패턴을 찾을 수 있는 TFP-tree 기반의 점진적 출현패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 특히, 두 개의 다른 최소 지지도 값을 사용하여 전력 소비 데이터와 같은 대용량 데이터에서의 마이닝 문제를 해결한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.135-137
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• 2012

기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 점진적으로 증가하는 트랜잭션 데이터를 처리하기 위해서 기존에 처리한 데이터를 재처리하는 비효율성의 문제가 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반의 점진적 빈발 패턴 마이닝을 이용한 추천기법을 제안한다. 제안 방법은 새로운 트랜잭션 데이터가 추가 되었을 때 보다 빠른 시간 내에 연관규칙을 추출이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.761-762
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• 2009

이 논문에서는 점진적 마이닝 기법을 사용하여 대용량 전력 사용량 데이터로부터 빈발 패턴들을 찾아내고, 빈발 패턴들을 기반으로 하여 분류 작업을 효과적으로 완성하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 TFP-tree를 기반으로 하는 점진적 빈발 패턴 마이닝 기법 및 분류 알고리즘에 대해서 설명한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.295-302
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• 2006

침입탐지 시스템은 실시간으로 공격행위에 대하여 다량의 경보를 기록한다. 이들 경보 중에는 실제 공격 경보뿐만 아니라 공격으로 잘못 탐지하여 발생된 오 경보들도 있다. 오 경보는 침입탐지 시스템의 효율성을 저하시키는 주요요인이 되므로, 이 논문에서는 오경보 분석을 위한 프레임워크를 제안한다. 또한 지속적으로 증가하는 오 경보를 분석하기 위해 점진적 데이터 마이닝 기법을 적용한다. 제안한 오경보 분석 프레임워크는 GUI, DB Manager, Alert Preprocessor, False Alarm Analyzer로 구성되어 있다. 우리는 실험을 통해 증가하는 오경보를 분석하고, 분석된 오경보 규칙을 침입탐지 시스템에 적용하여 오 경보가 감소됨을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.421-422
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• 2017

콘텐츠 큐레이션 서비스를 위해서 대용량 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 메모리부족 문제, 학습소요시간 문제 등을 해결하기 위한 "대용량 문서학습을 위한 동적학습 파이프라인 생성기술 중 빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 모델" 기술이 필요하며, 본 논문에서 제안한 콘텐츠 큐레이션 서비스는 온라인상의 수많은 콘텐츠들 중 개인의 주관이나 관점에 따라 관련 콘텐츠들을 수집, 정리하고 편집하여 이용자와 관련이 있거나 좋아할 만한 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 큐레이션 서비스에서는 개인비서, 금융 분야의 투자, 자율주행, 저널리즘, 효율적인 업무 지시/감독, 제조업의 자동화 공정, 교육, 콘텐츠 유통, 학술정보 등에서 컴퓨터가 방대한 양의 데이터로 부터 학습하여 사람의 일을 대신 처리하거나 의사결정에 도움을 줌으로써 업무의 효율을 높여주는 서비스 산업에 활용이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.189-191
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• 2000

데이터 마이닝의 방법론 중 클러스터링은 데이터베이스 객체들의 에트리뷰트 값에 근거하여 유사한 그룹으로 식별하는 기술적인 작업이다. 그러나 대부분 알고리즘들은 데이터의 차원이 증가할수록 형성된 전체 데이터 공간은 매우 방대하므로 의미있는 클러스터의 탐색이 더욱 어렵다. 따라서 효과적인 클러스터링을 위해서는 클러스터가 포함될 데이터 공간의 예측이 필요하다. 본 논문에서는 고차원 데이터에서 각 차원에 대한 점진적 프로젝션을 이용한 클러스터링 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 클러스터가 포함될 가능성이 있는 데이터공간의 후보영역을 결정하여, 이 영역에서 점들의 평균값을 중심으로 클러스터를 탐색한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.569-574
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• 2011

이 논문에서는 마이크로어레이 데이터에 대한 분석 문제로서 부공간 대조집단 식별 문제를 소개하고, 이를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부공간에서 속성값이 대조적인 집단의 쌍들을 식별하기 위해, 먼저 각 속성에 대해서 분석자가 지정한 대조영역의 값을 갖는 두 개의 샘플집단을 선택한 다음, 연관규칙 마이닝과 유사한 형태의 방법으로 부공간의 차원을 점진적으로 확대해 가면서 대조집단을 추출한다. 마이크로어레이 데이터는 수천개 이상의 유전자에 대한 발현정보를 포함할 수 있는 다차원 데이터이기 때문에, 대조적인 발현특성을 갖는 유전자집합에 대한 샘플집단의 쌍을 모두 부차원에 대해서 질의를 통해 식별하는 것은 부담이 되지만, 제안한 방법을 사용하면 분석자가 지정한 대조영역 값의 범위를 기준으로 하여 모든 가능한 부공간에서의 대조집단을 효과적으로 추출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.178-180
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• 2001

실세계의 여러 응용에서 데이터베이스의 크기는 계속적으로 증가되어 왔으며, 이러한 데이터베이스 내에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 데이터베이스는 시간이 흐름에 따라 동적으로 변환된다. 현재의 연구는 이러한 데이터베이스에서 효과적으로 규칙을 발견하는데 초점이 모아지고 있다. 그러나, 이런 변화에 따라서 기존에 발견되었던 규칙들은 더 이상 유효하지 않을 수 있기 때문에 이전에 발견되었던 규칙들은 유효한지 검증되어야 한다. 데이터베이스가 증가할 때마다 전체를 다시 탐색해서 규칙을 찾는 것은 효과적인 방법이 아니므로, 점진적으로 규칙을 유지할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 이전에 발견되었던 규칙이 물리적으로 저장되었고 그 후에 데이터베이스가 업데이트된 것을 고려하여 규칙, 특히 시간 연관규칙을 점진적으로 유지할 수 있는 기법을 제시한다.