• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.367-376
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• 2015

데이터마이닝 기법 중의 하나인 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상에 대해 유사성을 바탕으로 동질적인 군집으로 묶은 후, 동일 군집에 속해 있는 공통된 특성을 조사하는데 이용되는 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률을 고려하지 않는 확률적 흥미도 측도 기반 유사성 측도인 Yule I과 II, Michael, Digby, Baulieu, 그리고 Dispersion 측도에 대해 상한 및 하한을 설정함으로써 이들의 대소관계를 규명하였다. 그 결과, 세 가지 유형의 대소 관계가 성립한다는 사실을 수식의 증명뿐만 아니라 실제 데이터 및 모의실험 데이터에 의해서도 확인할 수 있었다. 이들 측도들은 각 경계에 있는 측도와는 더욱 더 유사한 값을 가지므로 각 측도의 상한 및 하한은 여러 가지 측도들을 분류하는 도구가 되며, 실제 값의 관점에서 각 측도들의 관계를 알게 되면 주어진 알고리즘의 안정화에 도움이 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.857-864
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• 2015

데이터 마이닝은 다양한 형태의 방대한 데이터 집합으로부터 보이지 않는 지식이나 새로운 법칙을 발견한 후, 이를 바탕으로 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이다. 데이터 마이닝 기법중의 하나인 군집 분석은 거리 또는 유사성 측도를 이용하여 집단을 분류하고, 구분된 각 집단의 특성을 파악하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률이 일부 포함된 확률적 흥미도 측도 기반의 유사성 측도들인 Peirce I, Peirce II, Cole I, Cole II, 그리고 이들을 응용한 Park I 및 Park II에 대한 대소 관계를 수식의 증명뿐만 아니라 예제 데이터에 의해서도 규명하였다. 그 결과, Cole I과 Cole II의 측도를 동시에 고려한 Loevinger 측도가 기존의 측도들 중에서는 상한이 되나 Park I 및 Park II를 함께 고려했을 경우에는 동시발생비율, 동시 비발생비율, 그리고 두 가지 형태의 불일치비율의 크기에 따라 변한다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1127-1135
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• 2012

연관성 규칙 기법은 대용량데이터베이스에 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터 마이닝 기법 중에서는 가장 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙을 탐사하기 위한 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적 측도일 뿐만 아니라 항상 양의 값만을 취하고 있어서 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 여러가지 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확률적 흥미도 측도 기반, 특히 주변 비율을 고려하지 않은 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 적용하는 방안에 대해 연구하였다. 예제에 의한 비교를 통하여 Yule과 Michael의 유사성 계수와 Pearson의 파이 계수는 신뢰도와 동일하게 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었으나, 카이 제곱 통계량 기반 측도들은 항상 양의 값만 나타날 뿐만 아니라 신뢰도와는 변화하는 양상이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.117-124
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• 2013

연관성 규칙 탐사는 상당한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 파악하는 것으로 쇼핑몰, 보건 및 의료, 교육분야 등의 현장에서 많이 적용되고 있다. 이러한 연관성 규칙을 생성하기 위해 연관성 규칙 평가 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 활용되고 있다. 이들 중에서 신뢰도가 연관성 평가 기준으로 가장 많이 활용되고는 있으나 항상 양의 값을 취하는 비대칭적 측도이기 때문에 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 어려움이 존재하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 주변 비율 전부를 포함한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 활용하는 방안을 고려하였다. 이 측도들은 주변비율 전부와 교차표의 모든 항을 고려하여 연관성의 강도를 측정하는 측도이므로 나타나는 모든 정보를 충실히 반영해주는 측도라고 할 수 있다. 모의실험을 통해 확인한 결과, 모든 주변 비율을 고려한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도 대부분이 기존의 연관성 평가 기준과 마찬가지로 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.857-868
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• 2014

대량의 데이터로부터 과거에 알려지지 않았던 유용한 정보를 발견하는 기술인 데이터 마이닝 기법은 오늘날 빅 데이터 시대에 가장 대표적인 분석 기법이라고 할 수 있다. 이들 중에서도 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 흥미도 측도를 기반으로 하여 항목들 간의 관련성을 찾아내는 것이다. 그러나 기본적인 연관성 평가 기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없을 뿐만 아니라 연관성의 방향도 파악할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 확인 연관성 평가 기준을 제안하는 동시에, 제안한 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 확인 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 확인 지지도와 인과적 확인 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 또한 예제를 통해 기본적인 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준, 그리고 인과적 확인 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안하는 인과적 확인 측도들이 다른 평가 기준에 비해 가장 바람직한 측도라는 사실을 파악하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1189-1197
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• 2013

연관성 규칙 마이닝은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 기반으로 하여 대용량 데이터베이스를 구성하고 있는 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 이 기법은 기업의 의사결정 문제, 유통업에서의 교차판매, 고객관리 등 현업에서 많이 활용되고는 있으나, 이러한 기본적인 연관성 평가기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 연관성 규칙을 제안하는 동시에, 고려하는 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 지지도와 인과적 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 반면에 두 항목이 독립이면 연관성 평가기준의 값이 1이 되는 조건에 대해서는 기존의 지지도와 신뢰도와 같이 이 조건이 충족되지 않았다. 또한 예제를 통해 기존의 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 기존의 평가측도인 지지도와 신뢰도를 기준으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단했을 때 탈락되는 규칙도 인과적 평가 기준인 인과적 지지도와 인과적 신뢰도를 이용하여 판단하게 되면 연관성 규칙으로 채택할 수 있다는 사실을 발견하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.891-899
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• 2010

연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스 속에 있는 각 항목들 간의 관련성을 수치화함으로써 두개 이상의 항목간의 관련성을 나타내는 기법으로 데이터 마이닝 분야에서 가장 많이 활용되고 있다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐색하기 위한 가장 기본적인 평가기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있으며, 이들을 이용하여 연관성 규칙을 생성하게 된다. 이 때 사용되는 향상도는 그 값의 범위가 지지도나 신뢰도와는 다르므로 지지도나 신뢰도의 범위를 동일하도록 하기 위해 표준화할 필요가 있으며, 지지도와 신뢰도도 하나의 후항변수에 대해 여러 개의 전항변수들이 있는 경우 이들 중 어느 것이 후항변수와 가장 연관성이 있는지를 객관적으로 비교하기 위해서도 표준화가 필요하다. 본 논문에서는 각 항목집합의 주변 발생확률을 고려하여 객관적이고도 정확한 연관성 정도를 파악하기 위해 연관성 평가기준을 표준화하는 방안에 대해 연구하고자 한다. 또한 흥미도 측도의 세 가지 조건의 충족 여부를 점검해 본 후, 구체적인 예제를 통하여 기존의 연관성 평가기준과 표준화된 연관성 평가기준을 비교 분석하고자 한다.