대용량의 데이터베이스에서 최소지지도를 만족하는 항목들의 집합을 빈발 항목집합이라고 한다. 이전에 연구된 대부분의 빈발 항목집합 생성 알고리즘들은 후보 항목집합들을 생성하고 이들 중에서 조건을 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하는 과정을 수행하였다. 그러나 이러한 알고리즘들은 모든 k(k$\geq$1)-빈발 항목집합들을 생성하기까지 k를 하나씩 증가하면서 반복적으로 수행되기 때문에 많은 컴퓨팅 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 생성할 수 있는 DFG 알고리즘을 제안한다. 각각의 k-빈발 항목집합들에는 데이터베이스의 모든 정보들이 포함되어 있고 하나의 빈발 항목집합은 한 트랜잭션에 존재한다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 2-빈발 항목집합들을 생성한다. 그리고 2-빈발 항목집합들에 존재하는 한 항목과 나머지 항목들에 대한 매트릭스를 구성하여 최소지지도를 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하게 된다. 제안하는 알고리즘은 불필요한 후보 항목집합들을 생성하지 않고 한 번의 데이터베이스 스캔만으로 빈발 항목집합들을 생성할 수 있다.
연관규칙은 데이터베이스에 잠재되어 있는 유용한 정보를 탐사하는 방법으로 데이터마이닝의 한 분야이다. 이는 항목의 발생유무만을 고려하는 이진연관규칙에 대한 연구가 주였으나, 최근에는 항목의 수량까지 고려하는 수량연관규칙 탐사가 소개되고 있다. 수량연관규칙은 수량속성 항목을 임의의 방법으로 여러 개의 소구간 항목으로 분할한 후, 각각을 이진항목으로 취급하여 연관규칙을 탐사하는 방법이다. 본 논문에서는 분할된 여러 소구간 분할항목들 중에서 필요 소구간 항목만을 선택적으로 탐사하는 방법을 제안한다. 제안방법은 블린항목제약식을 사용하여 수량항목의 탐사범위를 제한함으로써 모든 분할을 탐사하지 않고 필요 소구간만을 탐사하기 때문에 탐사시간을 단축할 수 있다.
트리기반 빈발 항목 집합 알고리즘들은 전체적으로 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 희소 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 반면에 배열기반 빈발 항목 집합 알고리즘은 희소 빈발 항목 집합에 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 밀집 및 희소 빈발 항목 집합 모두 효율적으로 빈발 항목 집합을 탐색 하고자 하는 시도가 있었으나 두 가지 종류의 알고리즘을 동시에 사용하므로 각각의 알고리즘을 사용할 정확한 기준 제시가 어렵고, 두 가지 알고리즘의 단점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하여 밀집 빈발 항목 집합 및 희소 빈발 항목 집합 모두에 대해 작은 메모리 공간을 사용하면서도 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색할 수 있는 CPFP-Tree라는 새로운 자료구조와 탐색 방법을 제안한다.
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.
본 논문에서는 데이타베이스를 단 한번 스캔하여 빈발 항목집합들을 생성할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 빈발 항목집합은 어떤 트랜잭션이 접근하는 항목 집합의 부분집합이다. 각 항목에 대하여 그 항목을 접근하는 트랜잭션들에 관한 정보를 가지고 있다면, 동일한 트랜잭션 식별자를 갖는 항목들만을 추출함으로써 빈발 항목집합들을 생성할 수 있다 본 논문에서 제안하는 방법은 한 번의 데이타베이스 스캔으로 각 항목마다 접근하는 트랜잭션 식별자를 저장할 수 있는 자료 구조를 생성하며, 동시에 해쉬 기법을 이용하여 2-빈발 항목집합들을 생성한다. 3-빈발 항목집합부터는 이 자료 구조와 각 항목에 대한 트랜잭션 식별자를 비교함으로써 간단히 빈발 항목집합들을 찾아낼 수 있다. 제안하는 알고리즘은 한 번의 데이타베이스 스캔만으로 빈발 항목집합들을 효율적으로 생성할 수 있다.
목적 : 본 연구는 경도인지장애 선별을 위한 전산화 평가 항목을 개발하는 것이다. 연구방법 : 문헌고찰을 통해 경도인지장애 선별을 위해 사용되는 기존의 전산화 평가에서 항목들을 추출하였다. 이후 델파이 기법을 실시하였으며, 전문가 패널들의 의견을 취합하여 추출된 항목들을 수정 및 보완하고 최종적으로 중요도 및 적합도를 판단하여 평가 항목들을 선택하였다. 결과 : 문헌고찰을 통해 12개의 전산화 평가에서 37개의 항목을 추출을 하였고 1차적으로 전문가들의 의견을 통해 11개의 항목을 추가하였다. 이후 2차 전문가 모임을 통해 48개의 항목에서 경도인지장애 선별에 부적합한 18개의 항목이 제거되었다. 마지막으로 내용타당도 분석을 실시한 결과, 30개 항목에서 12개 항목이 제거되어 최종적으로 16개의 항목이 선택되었다. 최종 16개의 항목은 주의력, 기억력, 실행기능 영역으로 구성되었다. 결론 : 경도인지장애 선별을 위한 16개의 전산화 평가 항목이 개발되었다. 추후 이 항목들을 이용하여 타당성 연구를 실시하여 경도인지장애 선별에 적합한지 확인할 필요가 있다. 또한 이 전산화 평가를 정상 노인 및 경도인지장애 노인에게 실시하여 전산화 평가에 대한 표준화 연구를 진행하여 임상에서 사용할 수 있도록 해야 할 것이다.
본 연구는 안전하고 접근과 이용에 불편함이 없도록 학교시설만의 BF인증지표를 개발하기 위한 선행연구로써 평가항목을 도출하는데 목적을 가지고 평가항목 초안을 바탕으로 3회차에 걸친 델파이 조사를 진행하였다. 이를 위해 기존 BF인증지표의 내용분석과 사후 평가를 통해 문제점을 도출하여 학교시설의 BF인증 평가항목의 초안을 제시하였으며, 델파이 조사를 통해 각 평가항목별 적정성에 대해 검증을 실시하였다. 델파이조사는 BF 심사, 심의위원으로 활동하고 있는 대학교수, 건축사, 공무원, 인증기관담당자, 장애인단체 등 전문가 및 실무자 그룹으로 구성하여 리쿼드 7단계 척도를 통해 조사를 실시하였으며, 현 학교시설 BF평가항목에 대한 각 평가 항목별 의견을 수렴하여 최종 평가항목에 반영하였다. 델파이조사 결과, 기존의 8개의 평가항목을 제외한 총 75개의 평가항목을 유지항목으로, 12개의 평가항목에는 개선 검토항목으로 결정되었으며, 동시에 새롭게 제시된 추가검토가 필요한 15개의 항목들에 대해 평가항목으로 도출하였다.
연관 규칙 탐사는 이산적인 항목들을 포함하는 트랜잭션 데이터에 존재하는 항목 간 동시 발생 관계를 찾아내는 데 그 목적을 두고 있다. 연관 규칙은 {전항}${\rightarrow}${후항}의 형태를 갖고, 전, 후항은 모두 사전에 정의된 지지도 하한을 만족하는 빈발 항목 집합으로 구성된다. 연관 규칙 탐사에서 문제가 되는 것은 일반적으로 탐사되는 빈발 항목 집합의 개수가 많아지면서 규칙의 개수도 많아지고, 이들 사이에 중복성이 존재한다는 점이다. 따라서 단순히 지지도나 신뢰도 순으로 빈발 항목 집합이나 규칙을 나열하기보다는 항목들의 연관성을 고려하는 것이 분석자에게 보다 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 연관 규칙 탐사와 함께 계층 군집 분석을 실시하여 항목들 간 연관성을 정리하고, 이를 토대로 빈발 항목 집합들을 나열하는 방법을 제안하고자 한다.
현 인터넷상에서 취향에 맞는 항목(상품) 정보를 사용자에게 추천해 주는 개인화 기술은 대부분 특정 사용자와 유사한 선호도를 갖는 다른 사용자들의 특정 항목에 대한 선호도를 바탕으로 항목의 선호도를 추정하는 협력적 추천 기술을 적용하고 있다. 이중 최근접 이웃 방법은 적용하기가 용이한 반면 항목간의 가중치를 고려하지 못함으로써 추천의 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있다. 연관규칙 방법은 다른 항목에 대한 선호도 자료로부터 데이터 마이닝 기법을 적용하여 항목 선호에 대한 연관규칙을 추출하고 그 규칙을 사용하여 어떤 항목의 선호도를 추정한다. 따라서 항목들 간의 중요도가 연관규칙의 지지도나 신뢰도 등으로 나타난다고 할 수 있으나, 단순히 항목들간의 연관관계 즉 표면적인 연관관계에 의하여 선호도를 결정함으로써 항목들간의 어떤 내용적인 공통성 또는 어떤 상위개념에 의한 선호도가 고려되지 않음으로써 역시 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 향상시키기 위한 신경망 추천 방법에 대해 분석하고, 내용기반 추천과 협력적 추천을 병합한 신경망 추천 방법을 제안한다. 또한, 다른 협력적 추천 방법과의 비교를 통하여 본 추천 방법의 장점과 성능의 우수함을 보인다.
본 연구는 동일한 평가점수 체계를 이용하여 HACCP 심사를 하고 있는 소 농장 HACCP 평가항목에 대한 문제점을 개선하기 위한 방안으로 최근 3년간 심사결과 지적비율 분석, 위해의 심각도 수준 분석 그리고 중요도 수준 분석 등을 평가항목별로 분석하여 이를 토대로 평가점수를 차등 부여하였다. 최근 3년간 지적사항 발생비율을 조사하여 평가항목별로 발생 비율을 조사하였다. 위해의 심각도 수준은 한국식품안전관리인증원의 심사관 자문을 통해 해당 평가항목이 가축(원유) 또는 인체에 미치는 영향이 안전성에 직접 관련 된 경우와 시정조치에 많은 시간이 걸리는 경우에는 '상(3점)', 해당 평가항목이 가축(원유) 및 인체에 미치는 영향이 안전성에 간접적으로 관련된 경우(위해정도가 상대적으로 낮은 경우)와 시정조치에 많이 시간이 걸리는 경우에는 '중(2점)', 해당 평가항목이 가축(원유) 및 인체에 미치는 영향이 안전성에 간접 관련된 경우와 즉시 시정이 가능한 경우에는 '하(1점)'으로 설정하였다. 지적사항 발생비율과 위해의 심각도 수준을 이용하여 포트폴리오 맵을 사용하여 선행요건 관리 분야에서 최종적으로 중요도가 높은(발생비율, 위해 심각도가 높은 영역에 포함된 평가항목) 항목으로 11개(19.0%,) 중요도가 중간(발생비율, 위해 심각도 중 한 곳만 높은 영역에 포함된 평가항목)인 항목은 18개(31.0%) 그리고 중요도가 낮은(발생비율, 위해 심각도 모두 낮은 영역에 포함된 평가항목) 평가항목 29개(50.0%)로 구성되었다. HACCP 관리 분야는 중요도가 높은 항목 4개, 중간항목 5개, 낮은 항목은 6개로 구성되었다. 배점기준은 중요도 높은 항목은 3점, 중간 항목은 2점, 낮은 항목을 1점으로 하였다. 본 연구를 통하여 개발된 평가항목별 배점기준과 현재 사용하고 있는 평가항목별 배점 기준을 소 농장에 적용하여 비교분석한 결과 그 차이점이 명확하게 나타나 심사의 객관성이 향상될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 HACCP 제도의 목적인 안전한 축산물의 생산과 소비자에게 안전한 축산물 공급에도 부합할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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