• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.65-78
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• 2009

트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6B호
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• pp.563-574
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• 2004

본 논문에서는 정적 네트워크 위상과 동적 위상을 결합한 새로운 부류의 MIN(Multistage Interconnection Network)인 Combine MIN을 제안한다. Combine MIN은 단일 경로 성질을 갖는 MIN보다도 적은 하드웨어 비용을 가지면서도 다중 경로를 제공한다. 또한 Combine MIN은 빈번한 통신을 갖는 프로세서-메모리에 짧은 경로의 지름길 경로 및 다중 경로를 제공함으로써 지역화된 통신에 적합하게 구성할 수 있게 설계되었다. 성능 평가를 위한 시뮬레이션 결과에 따르면 Combine MIN은 높은 지역화된 통신에서 같은 네트워크 크기를 갖는 기존의 MIN보다 우수한 성능을 보였다. 따라서 Combine MIN은 공유 메모리 다중 프로세서 시스템에서 지역화된 통신구조를 갖는 병렬 응용 분야에서 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.741-753
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• 2006

네트워크가 급속도로 발달함에 따라, 네트워크 상에서 발생되는 트래픽 데이타를 대상으로 마이닝 기법을 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 수행되는 마이닝 작업은 네트워크 사용자의 프라이버시를 침해할 여지가 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성과 실용성을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은, N-저장소 서버 모델과 정보 유지 대체 기법을 사용함으로써, 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 데이타를 공개하지 않은 상태에서 순차 패턴 마이닝을 수행한다. 또한 후보 패턴의 발생 여부를 신속히 결정할 수 있는 메타 테이블을 유지하여 전체 마이닝 과정이 효율적으로 진행되도록 한다. 네트워크 상에서 발생한 실제 트래픽 데이타를 대상으로 다양한 실험을 수행한 결과 제안된 기법의 효율성과 정확성을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.31-40
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• 2021

The increasing number of credit card fraud cases has become a considerable problem since the past decades. This phenomenon is due to the expansion of new technologies, including the increased popularity and volume of online banking transactions and e-commerce. In order to address the problem of credit card fraud detection, a rule-based approach has been widely utilized to detect and guard against fraudulent activities. However, it requires huge computational power and high complexity in defining and building the rule base for pattern matching, in order to precisely identifying the fraud patterns. In addition, it does not come with intelligence and ability in predicting or analysing transaction data in looking for new fraud patterns and strategies. As such, Data Mining and Machine Learning algorithms are proposed to overcome the shortcomings in this paper. The aim of this paper is to highlight the important techniques and methodologies that are employed in fraud detection, while at the same time focusing on the existing literature. Methods such as Artificial Neural Networks (ANNs), Support Vector Machines (SVMs), naïve Bayesian, k-Nearest Neighbour (k-NN), Decision Tree and Frequent Pattern Mining algorithms are reviewed and evaluated for their performance in detecting fraudulent transaction.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.599-617
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• 2006

최근 모바일 컴퓨팅 시스템에서 위치 기반 서비스(Location Based System: LBS)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간 이동 시퀀스 마이닝은 이동 경로 데이터로부터 사용자 이동 패턴을 추출하는 새로운 마이닝 기법이다. 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 기존의 빈발 패턴 마이닝 기법과 유사하나 몇 가지 차이점이 있다. 빈발 패턴 마이닝은 장바구니 분석에서와 같이 고객이 구입한 아이템과 관련된 것이나 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 사용자 이동 시퀀스 경로를 대상으로 한다. 또한 사용자의 관심도를 반영하기 위해 해당 위치에서의 소요시간을 고려한다. 본 연구는 대표적인 빈발 패턴 마이닝 기법의 하나인 Apriori 알고리즘에 이동 시퀀스 데이터를 적용하여 Apriori_msp 알고리즘을 제안하였으며 성능 평가를 수행한 결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권2호
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• pp.149-159
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• 2000

본 논문에서는 적은 비용으로 효율적인 패킷 스위칭 상호연결 네트워크를 구성할수 있는 새로운 부류의 MIN (Multistage Interconnection Network)인 SCMIN(ShortCut MIN)을 제안한다. SCMIN은 기존 MIN에서의 스위칭 소자 갯수 보다 매우 적은 수인 2.5N-4 개의 스위칭 소자만을 사용할지라도 FAC(Full Access Capability)를 만족하고, 또한 프로세서-메모리 쌍에 대해 다수개의 중복 경로를 제공할 수 있게 된다. SCMIN은 통신이 빈번하게 발생되는 프로세서 메모리 클리스터에 보다 짧은 경로를 제공하고, 또한 이들에 대한 대체 경로를 제공하여 지역화된 통신 형태의 응용 분야에 적합하도록 설계되었다. 따라서 SCMIN은 공유 메모리 다중 프로세서 시스템에서 지역화된 통신 형태를 갖는 병렬 응용 분야에 적합한 MIN으로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제18권1호
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• pp.189-216
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• 2019

The frequent occurrence of overwhelming disasters necessitates risk communication systems capable of operating effectively in disaster contexts. Few studies have examined risk communication networks during disasters through social networking services (SNS). This study therefore investigates the patterns of risk communication by comparing Korean and international networks based on the social amplification of risk communication in the context of the Sewol ferry disaster (SFD). In addition, differences in language use and patterns between Korean and international contexts are identified through a semantic analysis using KrKwick, NodeXL, and UCINET. The SFD refers to the sinking of the ferry while carrying 476 people, mostly secondary school students. The results for interpersonal risk communication reveal that the structure of the Korean risk communication network differed from that of the international network. The Korean network was more fragmented, and its clustering was more sparsely knitted based on the impact and physical proximity of the disaster. Semantic networks imply that the physical distance from the disaster affected the content of risk communication, as well as the network pattern.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5015-5022
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• 2010

기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-13
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• 2009

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.45-50
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• 2003

최근 인간형 로봇에 대한 개발이 괄목할 만한 성장을 이루고 있고, 친근한 로봇의 개발에 중요한 역할을 담당하는 것으로써 감성/감정의 인식이 필수적이라는 인식이 확산되고 있나. 본 논문은 음성의 감정인식에 있어 가장 큰 부분을 차지하는 피치의 패턴을 인식하여 감정을 분류/인식하는 시뮬레이터의 개발과 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 또한, 피치뿐 아니라 음향학적으로 날카로움, 낮음 등의 요소를 분류의 기준으로 포함시켜서 좀더 신뢰성 있는 인식을 할 수 있음을 보인다. 주파수와 음성의 다양한 분석을 통하여, 음향적 요소와 감성의 상관관계에 대한 분석이 선행되어야 하므로, 본 논문은 사람들의 음성을 녹취하여 분석하였다 시뮬레이터의 내부 구조로는 음성으로부터 피치를 추출하는 부분과 피치의 패턴을 학습시키는 DRNN 부분으로 이루어져 있다.