• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.241-249
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• 2002

Making traditional plan of target marketing based on Association Rule has brought restriction to obtain the target of marketing. This paper is to present Inverse Association Rule as a new association rule for target marketing. Inverse Association Rule does not use information about relation between items that customers purchase like Association Rule, but use information about relation between items that customers do not pruchase. By adding Inverse Association Rule to target marketing, we generate new marketing rule to look for new target of marketing. From new marketing rule, this paper is to show direct marketing about target item and indirect marketing about another item associated with target item to sell target item. The reason is that sales of the item associated with target item have an influence on sales of target item.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권2호
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• pp.207-216
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• 2005

One of the well-studied problems in data mining is the search for association rules. Association rules are useful for determining correlations between attributes of a relation and have applications in marketing, financial and retail sectors. There are three criteria of association rule; support, confidence, lift. The goal of association rule mining is to find all the rules with support and confidence exceeding some user specified thresholds. We can know there is association between two items by the criteria of association rules. But we can not know the degree of association between two items. In this paper we examine the relation between the measures of association and the criteria of association rule for ordinal data.

• 한국수학사학회지
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• 제18권1호
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• pp.33-48
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• 2005

가정법은 중세 서양에서 상용된 대수 방정식의 산술적 해법이며, 보통 그 근원을 중국 수학의 영부족술이라 말한다. 이와 관련하여 중국 및 조선의 산학서와 이집트, 아랍, 인도 및 서양의 수학 교재를 고찰함으로써 수학사에 있어 그 역사적 자취를 추적하고 두 가지 사실을 확인한다. 첫째, 중국의 영부족술은 일차연립방정식의 해법인 방정술과는 구별되어 일차방정식으로 해석되는 특정 수량 관계를 다루기 위한 계산 알고리즘이며, 둘째, 동양의 영부족술과 서양의 가정법의 명확한 관계는 전자에서의 가정을 포함하는 응용 부분이 후자에서의 이중 가정법과 상응한다는 것이다. 나아가 가정법의 수학적 가치를 수학 교육적 가치로 환원하기 위한 제안을 포함한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.197-213
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• 2003

One of the well-studied problems in data mining is the search for association rules. The goal of association rule mining is to find all the rules with support and confidence exceeding some user specified thresholds. In this paper we consider the relation between the measure of association and the criteria of association rule for ordinal data.

• 대한조선학회 특별논문집
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• 대한조선학회 2009년도 특별논문집
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• pp.40-46
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• 2009

The GSCAD (Global Shipbuilding CAD) System used in Samsung Heavy Industries is based on the Relation and Rule. The design area where excellence of these Relation & Rule can be used fully is pipe support modeling. That's because, many rules are required to place a pipe support and it's supported by hull structural object. Samsung Heavy Industries has been customizing the Relation and Rule supported by SmarMarine3d(R) to model pipe support easily and satisfies standard. Also, the pipe support fabrication drawing program was developed to generate a drawing for the pipe support customized. This paper reviews the characteristics of pipe support modeling on GSCAD and the Rules customized also, fabrication drawing program will be introduced.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.25-38
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• 2004

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Association rules are frequently used by retail stores to assist in marketing, advertising, floor placement, and inventory control. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. In this paper we present the relation between the measure of association based on chi square statistic and the criteria of association rule for nominal database and propose the objective criteria for association.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.18-24
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• 2005

The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2003 using association rule technique for environment information. Association rules are useful for determining correlations between attributes of a relation and have applications in marketing, financial and retail sectors. We can use association rule outputs in environmental preservation and environmental improvement.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권1호
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• pp.81-88
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• 2011

연관성규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법으로 둘 또는 그 이상의 품목들 사이의 지지도, 신뢰도, 향상도를 바탕으로 관련성 여부를 측정한다. 연관성규칙에서는 일반적으로 사용하는 연관성규칙 이외에 연관성규칙의 효율성을 개선하기 위하여 여러 가지 제약기반 연관성규칙의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 연관성규칙 생성 시, 종종 많은 규칙들을 발견할 수 있다. 이는 변수들 간에 우연히 관련성이 높게 나타나는 경우가 존재할 수 있고 매개변수에 의하여 직접적인 관련성이 없는 규칙을 발견할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 연관성규칙에서 매개변수에 의한 의미 없는 규칙의 발견에 관하여 연구하고자 한다. 본 연구 결과는 연관성 규칙에서 생성된 규칙에 대한 관련성을 보다 정확하게 이해할 수 있도록 함으로써 결과의 해석을 보다 명확하게 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.195-209
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• 2003

데이터마이닝의 목적은 알려지지 않은 유용한 정보를 얻어 경영에 활용하려는 것이다. 데이터마이닝의 한 기법인 연관규칙도 마찬가지의 목적을 가지고 있다. 하지만 연관규칙 기법으로 생성된 결과는 모두 같기 때문에 타겟 마케팅에 적용 시 그 마케팅 전략은 같을 수밖에 없다. 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 타겟 마케팅에 적용 시에 데이터마이닝의 목적에 부합하는 새로운 규칙을 제안한다. 새로운 규칙이란 연관규칙과 같이 고객이 구매한 항목에 대해 관심을 가져 구매 항목간의 규칙을 생성하는 것뿐만 아니라 구매하지 않은 항목에 대해서도 관심을 가짐으로써 구매하지 않은 항목간의 규칙을 생성하여 타겟 마케팅에 필요한 정보를 생성하는 것을 말한다. 이러한 정보를 이용하면 타겟 항목을 바로 마케팅 하는 전략뿐만 아니라 타겟 항목을 판매하기 위하여 다른 항목을 마케팅 하는 전략도 가능하게 된다. 그 이유는 새로운 규칙 에 의해 생성된 다른 항목의 마케팅이 타겟 항목의 판매를 촉진시키기 때문이다. 본 논문에서는 타겟 마케팅에 적용하기 위한 새로운 규칙과 전략을 설명하고 예제를 통하여 실제 데이터베이스에서 기존 전략 외에 새로운 전략을 생성시키는 과정을 설명한다.