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.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 통해 추출된 시간 영역과 주파수 영역의 특징들을 활용하여 심박수변이도를 확률적인 지식으로 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 지식획득 알고리즘은 규칙생성과 규칙평가 단계로 구성되어 있으며, 규칙생성에서는 ROC 분석을 통해 수치적인 속성값을 이산화된 구간으로 변환하고, 서로 다른 의사결정값을 포함하는 구간들 사이에 일관성 정도를 비교함으로써 감축된 규칙-집합을 생성한다. 이때 규칙-집합 내에 각 규칙에 대해서 확률적 해석을 위한 3가지 척도를 추정하였다. 제안된 모형의 효과성은 심혈관질환 병력을 가진 58명의 심전도 데이터로부터 심방세동을 식별할 수 있는 5가지 규칙을 생성하였고, 이들 규칙의 분별력을 평가하였다. 실험결과, 제안된 모형으로부터 생성된 지식은 4가지 성능평가 척도에 대해서 각각 93%의 정확도를 보여주었다.
장바구니 분석에서, 가중 연관 규칙 탐사는 특정 상품에 대한 아이템의 중요도를 반영함으로써 더 많은 이익을 주는 정보를 규칙으로 탐사하였다. 그러나 트랜잭션을 구성하는 아이템들이 한 개 이상의 서로 다른 그룹으로 나누어진다면, 각 그룹의 특성을 반영하는 서로 다른 측정 방법으로 평가되어야 하므로 기존의 가중연관규칙 탐사 방법을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 가중 연관 규칙의 새로운 탐사 방법을 제안하였다. 먼저 각 아이템들은 유사한 특성에 따라 서브 그룹으로 나누고, 아이템 중요도(아이템 가중치)는 서브 그룹에 포함된 아이템들 단위로 계산한다 이때 적용되는 여러 가중 인자들은 아이템의 특성을 반영하는 아이템 그룹별로 재 정의하였다. 제안하는 방법은 네트워크 보안 데이터에 적용하여 위험을 일으키는 요소에 대한 위험 규칙 집합을 생성함으로써 네트워크 위험관리의 정성평가와, 규칙 생성 시 적용된 가중치와 같은 여러 통계인자들에 의해서 위험도를 계산함으로써 정량평가를 가능하게 하였다. 또한 데이터 아이템들이 상이하게 구별될 수 있는 특성을 만족하는 마켓 데이터의 새로운 응용분야에 넓게 적용될 수 있다.
본 연구의 목적은 공공시설물이지만 기피시설물이기 때문에 상당한 갈등을 일으키고 있는 쓰레기 소각장 입지를 선정하는데 있어서 GIS를 기반으로 다기준평가기법을 활용하여 보다 객관적이고 과학적이면서도 유연적인 후보입지를 추출하려는 것이다. 본 연구에서는 다양한 입지요인들을 표준화한 후 각 요인들이 갖는 상대적 중요도를 반영하는 가중치를 산출하고 의사결정 규칙을 적용하여 적합도 수준에 따른 후보입자들을 추출하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 각 평가기준들에 대해 상이한 가중치를 부여하고 의사결정 규칙방법을 달리 적용하였을 경우 후보입지들의 적합도 순위에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하였다. 이러한 방법을 통해 분석된 결과는 의사결정자들이 입지를 결정하는데 필요한 정보를 활용될 수 있으며, 따라서 GIS를 기반으로 하는 다기준 평가기법은 공간적 의사결정 지원시스템으로서으 GIS기능을 증대시킨다고 볼 수 있다.
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.
코딩 규칙 준수는 대규모 프로젝트에서 프로그램의 버그를 줄이기 위해, 또 효과적인 유지보수를 위해 필수적이나 코딩 규칙을 학습하기 위한 초보자용 도구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 Python 프로그래밍 수업에서 코딩 규칙을 학습할 수 있도록 도와주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학습자를 위해 별도의 설치 없이 Python 코딩 규칙 검사 결과를 영어와 한글을 병행하여 출력하는 규칙 검사 뷰어를 통해 학습자의 편의성을 제공한다. 또한, 품질 점수를 계산하여 학습자의 코딩 규칙 학습의 동기를 부여한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 SonarQube와 검출 기능을 비교하였다. 2023년도 1학기 Python 프로그래밍 수업의 제출 코드를 검사한 결과, 제안 시스템이 SonarQube보다 247% 더 많은 종류의 규칙을, 또 235% 더 많은 개수의 규칙을 검사하는 것으로 나타났다. 이러한 비교 연구 결과를 고려할 때, 제안 시스템은 학습자에게 더 나은 코딩 규칙 학습 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
연관분석에 의한 연관규칙은 상품 간 연관성을 나타내고 있으며, 교차판매와 상품진열 등의 마케팅 전략에 활용되고 있다. 그러나, 교차판매 효과를 반영하는 더 실질적인 상품가치를 평가한다면, 상품구색과 이윤극대화 등의 기업 의사결정에 더 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 단일상품 간의 연관망과 상품군 간의 연관망 기반에서 상품의 순수가치, 이득가치, 손실가치로 구성되는 유효가치를 바탕으로 상품의 가치를 평가하는 수학적 모형을 제시하고, 두 모형에 대해 각각 예시를 통한 평가과정을 기술하였다. 이 경우, 상품군은 단일상품을 포함하기 때문에 상품군 간 연관망 기반에서의 상품가치 평가모형은 단일상품 기반의 평가모형을 포함하고 있다. 모형의 실질적인 유용성을 보이기 위하여, 국내 한 온라인 쇼핑몰의 과거 1년 간 의류 관련 거래데이터 표본을 이용하여 상품분류군 간의 연관규칙을 발견하고 상품분류별 유효가치를 평가하는 실험을 하였다. 표본은 총 106개 상품분류와 48,044건의 거래 데이터로 이루어져 있다. 먼저, SPSS Clementine 12.0을 이용하여 상품분류군 간 18개의 연관규칙을 발견하였다. 한편, 순수가치와 연관규칙을 바탕으로 이득가치, 손실가치를 계산하고 유효가치를 평가하는 JAVA 어플리케이션을 구현하였다. 유효가치 평가의 실험결과, 순수가치보다 큰 유효가치를 갖는 상품분류가 있는 반면, 순수가치 보다 작은 유효가치를 갖는 상품분류를 확인하였다. 본 연구는 상품 연관망에서 일차적인 관계만을 고려한 유효가치를 평가하였다. 향후, 다단계 연관성의 교차판매 효과를 반영하는 고차적인 평가모형 연구는 보다 효과적인 유효가치 평가를 가능케할 것이다.
본 논문은 연관규칙 마이닝을 이용하여 성취도 평가 결과인 문항 응답 데이터를 대상으로 의미있는 문항간 관련성을 찾아낼 수 있는 도구를 개발하는데 연구의 목적이 있다. 제안된 도구는 의미없는 데이터들을 제거하여 보다 더 흥미(interestingness)있는 연관규칙을 생성하도록 하며, 이러한 결과는 교수-학습 방법이나 문제은행의 질을 향상시키는데 필요한 많은 정보를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위하여 임의의 문항 응답 실험 데이터 집합을 생성하고 정보이론(Information Theory) 기반의 surprisal 이라는 도구를 개발하여 의미 없는 데이트를 제거한 후, 연관규칙을 추출하였다. 실험 데이터는 특정 문항간 관계가 의도적으로 빈발 생성되도록 만들어지며, 추출된 연관규칙이 그러한 문항간 관계를 적절히 반영하고 있는지의 여부를 평가하고, 원본 데이터와 지지도(support) 기반으로 추출된 연관규칙과 비교함으로써 surprisal 도구의 타당성을 증명하였다.
반 멕기는 전건 긍정 규칙(modus ponens)에 대한 이른바 반례들을 제시하고, 이런 예는 전건 긍정 규칙이 '엄밀히 타당한'것은 아님을 보여준다고 주장하였다. 그런데 최근 들어 카츠는 이런 반 멕기의 주장을 논박하고 있다. 이 논문은 카츠의 이런 논박이 어느 정도 성공적인지를 검토하고 있다. 이를 위해 우선 반 멕기의 반례가 제시되고, 그 다음 카츠의 반박이 자세히 분석되고 정식화된다. 이런 정식화에 바탕을 두고 카츠의 논증이 평가되며, 그 결과 카츠의 논증이 흠이 있음이 드러난다. 이런 이유로 논자는 카츠의 논박이 반 멕기가 내세운 전건 긍정 규칙의 반례를 무효화하지 못했으며, 따라서 반례는 여전히 유효하다고 주장한다.
주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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