연관 규칙 탐사는 데이터베이스를 분석하여 잠재되어 있는 지식을 발견하기 위한 기법으로 스트림 데이터 시스템에서 연관 규칙 탐사에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들은 센서에서 수집되는 단일 스트림 데이터에 관한 것이며 다차원 스트림 데이터간의 연관 정보는 간과하고 있다. 본 논문에서는 다차원 스트림 데이터간의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 AR-MS 방법을 제안한다. AR-MS 방법은 한 번의 데이터 스캔으로 연관 규칙 탐사에 필요한 요약 정보를 구축함으로써 스트림 데이터의 특성을 반영하며, 자주 발생하지는 않지만 특정 이벤트와 빈번하게 발생하는 의미 있는 희소 항목 집합에 대한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 또한 AR-MS 방법은 구축된 요약 정보를 사용하여 다차원 스트림 데이터간의 최대 빈발 항목 집합에 대한 연관 규칙도 탐사한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 확인하였다.
우리나라의 달탐사를 위하여, 저추력을 이용한 최적의 지구-달 천이궤적 설계를 진행하였다. 탐사선의 추력 형태는 등저추력과 가변저추력 모두를 적용하였으며 각각에 대한 탐사선의 지구 출발부터 달 포획에 이르는 전반적인 모든 단계에 대한 비행 궤적이 설계되었다. 보다 실질적인 우주 환경의 모사를 위하여 행성의 정밀 위치는 JPL의 정밀 천체력인 DE405 천체력을 이용하였으며 지구, 달, 태양의 중력에 의한 섭동과 지구 $J_2$항에 의한 영향을 포함한 N-체의 동력학 방정식이 사용되었다. 탐사선이 지구 근처에 있을 때, 추력의 방향각은 항상 거리의 접선방향이고, 가변저추력을 이용한 경우가 등저추력을 이용한 경우보다 연료를 약 5% 정도 더 절감할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 구현 및 제시된 저추력을 이용한 최적의 달 탐사 임무 설계 알고리즘과 그 결과는 미래 한국의 달 탐사를 대비하는데 있어서 많은 사전 지식을 제공할 것이며 장차 심화된 임무 설계를 위한 알고리즘의 기반으로 사용될 수 있다.
최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.
이 연구는 대학생들을 대상으로 외계행성 교육을 받기 전, 후의 인식 변화를 알아보기 위해 비구조화된 면담을 실시하고 주제분석법을 활용하여 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 외계행성 교육 프로그램은 학생들의 외계행성에 대한 지식을 증진시키고, 우주에 대한 관심과 호기심을 높이는 데 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 학생들은 외계행성 탐사의 중요성과 외계행성 탐사에 대한 다양한 방법에 대한 이해도가 깊어졌다. 셋째, 학생들은 외계행성 탐사가 인류에게 다양한 측면에서 중요한 의미가 있으며, 외계행성에 대한 교육이 필요하다고 인식하였다. 이러한 결과는 향후 외계행성과 관련된 교육 프로그램의 개발과 적용에 있어 중요한 시사점을 제공할 수 있다.
World-Wide Web(WWW)이 발전하면서 웹으로부터 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 정보검색 방법론이 연구가들로부터 중요한 이슈로서 대두되었고 이에 기반하여 여러 상용 정보검색 시스템들이 등장하게 되었다. 그러나, 이러한 정보검색 시스템들은 웹에 존재하는 데이터의 비구조화와 다양성, 사용자의 다양성, 그리고 정보의 질과 양이 문제로 인하여 사용자의 의도와 요구에 맞는 정보를 구하기 어렵다. 또한, 웹 상의 많은 데이터들로부터 단순히 일반적인 정보만을 얻어 이용할 뿐 효과적인 지식의 탐사나 관리 기능을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 이전의 정보검색 시스템들이 갖는 문제점을 분석하고 이를 보완하고자 웹에 대한 지식 발견(Knowledge Discovery)의 새로운 시도인 웹 마이닝(Web Mining)에 대한 관련 연구를 토대로 웹 마이닝 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 사용자의 의도를 정확히 전달하기 위하여 기존의 SQL 과 유사한 형태의 질의어인 WMSQL을 사용하여 웹 문서의 내용에 직접적인 웹 마이닝을 수행하는 Web Content Mining을 개발함으로서 웹의 비구조화된 데이터로부터 의미있고 함축적인 지식을 추출할 수 있도록 한다.
정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과점이라고 될 수 있다. 본 논문에서는 대우정보시스템(주)서 개발된 사용자지향 데이터 마이닝 도구인 XM-Tool/Miner의 개발을 대상으로 하고 있다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사 결정 및 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.
전자상거래에서 판매 실적을 높이기 위한 효과적인 방법의 하나는 사용자에 따라 개별화된 정보의 제공, 즉 원투원 마케팅의 개념을 도입하는 것이다. 이를 위해서는 사용자의 구매 성향이나 사용자의 특성에 대한 지식베이스가 있어야 한다. 이러한 지식베이스로 데이터마이닝 기법중의 하나인 연관규칙을 도입하였다. 본 논문에서는 연관규칙을 기본 연산으로 하는 데이터마이닝 시스템의 설계와 구현을 기술하였다. 사용자와 제품간의 연관규칙을 추출하여 동적으로 제공되는 웹 문서를 생성하는데 필요한 지식베이스를 구축하였다. 또한 구축된 데이터마이닝 시스템은 연관규칙 탐사 엔진과 개념 계층 관리기로 구성되어 있으며, 대용량의 데이터를 다루기 위해 기존의 방법과는 다른 파일을 기반으로 한 빈번항목집합 인덱싱 기법을 제시하였다.
정보화가 진행됨에 따라 급속하게 축적되는 대량의 데이터로부터 가치있는 지식을 추출하려는 시도가 다양하게 진행되고 있으며, 그 일환으로 데이터 마이닝 기법이 관심의 대상이 되고 있다. 따라서 날로 증가하는 디지털 문헌에 대한 효율적인 처리와 서비스, 시스템구축이 필요한 정보관리분야에 있어서도 이러한 기법의 적용 필요성은 증대하고 있다. 본 고에서는 다양한 기법의 개발과 함께 활발하게 적용이 시도되고 있는 데이터 마이닝에 대한 이론적 배경 및 실제 적용 사례를 개관해 보고, 최근 들어 그 필요성이 대두되고 있는 정보관리분야에의 데이터 마이닝 기법의 적용 영역 및 활용 가능성을 관련 연구의 분석을 통해 살펴보고자 한다.
정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터베이스에 존재하는 여러 유용한 지식을 추출하는 방법으로서 데이터 마이닝을 분류화, 클러스터링, 요약규칙, 시간에 따른 분석 및 예측등으로 분류하여 요약, 제시하였고, 이렇게 추출된 패턴, 정보, 지식들의 유용성을 측정하는 지표를 정리하였다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사결정 및 CRM 마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.
데이터 마이닝은 다양한 분야에서 축적된 데이터로부터 필요한 지식을 탐사하기 위하여 널리 이용되고 있다. 연관규칙을 탐사하기 위하여 이벤트의 빈발 횟수에 기반을 둔 많은 방법들이 존재하지만, 이들은 이벤트가 연속적으로 발생하는 스트림 환경에는 적합하지 않다. 또한 실시간으로 연관규칙을 탐사해야 하는 스트림 환경에 적용하기에는 많은 비용이 든다. 이 논문에서는 스트림 환경에서 연관규칙을 탐사하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 스트림에서 목적 이벤트의 발생 간격에 따른 가변 윈도우로부터 이벤트의 존재 유무에 근거한 COBJ(Count object) 계산법을 이용하여 데이터 항목을 추출한다. 추출된 데이터는 FPMDSTN(Frequent Pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) 알고리즘을 통해 실시간으로 연관규칙을 탐사한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 스트림 환경에 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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