• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1-13
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• 2022

정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3B호
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• pp.261-270
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• 2008

최근 진행된 정밀 수치해석 기법의 비약적인 발전에도 불구하고 SPH 등과 같은 고급수치기법의 수자원 분야에서의 활용은 그리 활발해 보이지 않는다. 대규모 수계를 대상으로 한 flood routing의 경우 비선형 천수방정식으로 대표되는 depth averaged approach가 효과적이나 정밀한 범람고 예단에는 오류가 야기될 수 있다. 본 고에서는 SPH 수치해석 기법의 수자원 분야로의 적용가능성을 모색하기 위해 비교적 수리모형실험자료가 풍부한 제체붕괴로 인한 수리현상을 수치모의하였다 (Martin과 Moyce, 1952). 보다 완벽한 검증을 위해 수로에 장애물이 거치된 경우 (Koshizuka 등, 1995), 수문의 갑작스런 개방으로 인한 수로에서의 수리현상 (Janosi 등, 2004) 등 점진적으로 난이도를 높여 수치모의를 수행하였다. 동수역학 모형 방정식으로는 Navier-Stokes 방정식, 동수역학의 수치적 적분에는 Smoothed Particle Hydrodynamics 기법을 채택하였다. 모의 결과 본 고에서의 수치모의가 기존에 선호되던 VOF, MAC의 수치 기법에 비해 우월한 결과를 보였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제16권1호
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• pp.35-69
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• 2014

The impact of competition on pricing has been studied in the context of counterfactual merger analyses where expected optimal prices in a hypothetical monopoly are compared with observed prices in an oligopolistic market. Such analyses would typically assume static decision making by consumers and firms and thus have been applied mostly to data obtained from consumer packed goods such as cereal and soft drinks. However such static modeling approach is not suitable when decision makers are forward looking. When it comes to the markets for durable products with indirect network effects, consumer purchase decisions and firm pricing decisions are inherently dynamic as they take into account future states when making purchase and pricing decisions. Researchers need to take into account the dynamic aspects of decision making both in the consumer side and in the supplier side for such markets. Firms in a two-sided market typically subsidize one side of the market to exploit the indirect network effect. Such pricing behaviors would be more prevalent in competitive markets where firms would try to win over the battle for standard. While such qualitative expectation on the relationship between pricing behaviors and competitive structures could be easily formed, little empirical studies have measured the extent to which the distinct pricing structure in two-sided markets depends on the competitive structure of the market. This paper develops an empirical model to measure the impact of competition on optimal pricing of durable products under indirect network effects. In order to measure the impact of exogenously determined competition among firms on pricing, we compare the equilibrium prices in the observed oligopoly market to those in a hypothetical monopoly market. In computing the equilibrium prices, we account for the forward looking behaviors of consumers and supplier. We first estimate a demand function that accounts for consumers' forward-looking behaviors and indirect network effects. And then, for the supply side, the pricing equation is obtained as an outcome of the Markov Perfect Nash Equilibrium in pricing. In doing so, we utilize numerical dynamic programming techniques. We apply our model to a data set obtained from the U.S. video game console market. The video game console market is considered a prototypical case of two-sided markets in which the platform typically subsidizes one side of market to expand the installed base anticipating larger revenues in the other side of market resulting from the expanded installed base. The data consist of monthly observations of price, hardware unit sales and the number of compatible software titles for Sony PlayStation and Nintendo 64 from September 1996 to August 2002. Sony PlayStation was released to the market a year before Nintendo 64 was launched. We compute the expected equilibrium price path for Nintendo 64 and Playstation for both oligopoly and for monopoly. Our analysis reveals that the price level differs significantly between two competition structures. The merged monopoly is expected to set prices higher by 14.8% for Sony PlayStation and 21.8% for Nintendo 64 on average than the independent firms in an oligopoly would do. And such removal of competition would result in a reduction in consumer value by 43.1%. Higher prices are expected for the hypothetical monopoly because the merged firm does not need to engage in the battle for industry standard. This result is attributed to the distinct property of a two-sided market that competing firms tend to set low prices particularly at the initial period to attract consumers at the introductory stage and to reinforce their own networks and eventually finally to dominate the market.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.81-89
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• 2023

현대사회에서 시각장애인들은 도보, 승강기, 횡단보도 등 일반적인 환경에서 보행을 하는데 어려움이 있다. 시각장애인의 불편 해소를 위한 연구로 영상이나 음성을 이용한 연구가 있으며, 이런 연구는 고비용의 웨어러블 장치, 고성능 CCTV, 음성 센서 등을 사용하여 실생활에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서 시각장애인이 보행 중에 안전한 이동을 위해서 스마트폰에 포함된 저비용의 영상 센서를 활용하여 주변 도보 공간을 인지하는 인공지능 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이동 중인 사람 탐지를 위해서 모션 캡처 알고리즘과 장애물 탐지를 위한 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 개발하였다. 모션 캡처 알고리즘으로 mediapipe을 사용하여 이동 중에 있는 주변 보행자들을 모델링 및 탐지하였다. 객체 탐지 알고리즘을 사용했으며 도보 중에 발생하는 다양한 장애물을 모델링 하였다. 실험을 통하여 인공지능 융합 알고리즘을 검증했으며, 정확도 0.92, 정밀도 0.91, 재현율 0.99. F1 score 0.95로 결과를 얻어서 알고리즘의 성능을 확인하였다. 본 연구로 보행 중에 발생하는 볼라드, 공유 킥보드, 자동차 등의 주변 장애물 및 이동 중인 보행자 회피하여 시각장애인들의 통행에 도움을 줄 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-98
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• 2024

ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Monthly Notices of the Royal Astronomical Society
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• 제489권3호
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• pp.4389-4417
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• 2019

We study the dust properties of 192 nearby galaxies from the JINGLE survey using photometric data in the 22-850 ㎛ range. We derive the total dust mass, temperature T, and emissivity index β of the galaxies through the fitting of their spectral energy distribution (SED) using a single modified blackbody model (SMBB). We apply a hierarchical Bayesian approach that reduces the known degeneracy between T and β. Applying the hierarchical approach, the strength of the T-β anticorrelation is reduced from a Pearson correlation coefficient R = -0.79 to R = -0.52. For the JINGLE galaxies we measure dust temperatures in the range 17-30 K and dust emissivity indices β in the range 0.6-2.2. We compare the SMBB model with the broken emissivity law modified blackbody (BMBB) and the two modified blackbody (TMBB) models. The results derived with the SMBB and TMBB are in good agreement, thus applying the SMBB, which comes with fewer free parameters, does not penalize the measurement of the cold dust properties in the JINGLE sample. We investigate the relation between T and β and other global galaxy properties in the JINGLE and Herschel Reference Survey (HRS) sample. We find that β correlates with the stellar mass surface density (R = 0.62) and anticorrelates with the H i mass fraction (M_{H i}/M_*, R = -0.65), whereas the dust temperature correlates strongly with the star formation rate normalized by the dust mass (R = 0.73). These relations can be used to estimate T and β in galaxies with insufficient photometric data available to measure them directly through SED fitting.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권1호
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• pp.33-62
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• 2009

Internet computing is a disruptive IT innovation. Semantic Web can be considered as an IT innovation because the Semantic Web technology possesses the potential to reduce information overload and enable semantic integration, using capabilities such as semantics and machine-processability. How should organizations adopt the Semantic Web? What factors affect the adoption and diffusion of Semantic Web innovation? Most studies on adoption and diffusion of innovation use empirical analysis as a quantitative research methodology in the post-implementation stage. There is criticism that the positivist requiring theoretical rigor can sacrifice relevance to practice. Rapid advances in technology require studies relevant to practice. In particular, it is realistically impossible to conduct quantitative approach for factors affecting adoption of the Semantic Web because the Semantic Web is in its infancy. However, in an early stage of introduction of the Semantic Web, it is necessary to give a model and some guidelines and for adoption and diffusion of the technology innovation to practitioners and researchers. Thus, the purpose of this study is to present a model of adoption and diffusion of the Semantic Web and to offer propositions as guidelines for successful adoption through a qualitative research method including multiple case studies and in-depth interviews. The researcher conducted interviews with 15 people based on face-to face and 2 interviews by telephone and e-mail to collect data to saturate the categories. Nine interviews including 2 telephone interviews were from nine user organizations adopting the technology innovation and the others were from three supply organizations. Semi-structured interviews were used to collect data. The interviews were recorded on digital voice recorder memory and subsequently transcribed verbatim. 196 pages of transcripts were obtained from about 12 hours interviews. Triangulation of evidence was achieved by examining each organization website and various documents, such as brochures and white papers. The researcher read the transcripts several times and underlined core words, phrases, or sentences. Then, data analysis used the procedure of open coding, in which the researcher forms initial categories of information about the phenomenon being studied by segmenting information. QSR NVivo version 8.0 was used to categorize sentences including similar concepts. 47 categories derived from interview data were grouped into 21 categories from which six factors were named. Five factors affecting adoption of the Semantic Web were identified. The first factor is demand pull including requirements for improving search and integration services of the existing systems and for creating new services. Second, environmental conduciveness, reference models, uncertainty, technology maturity, potential business value, government sponsorship programs, promising prospects for technology demand, complexity and trialability affect the adoption of the Semantic Web from the perspective of technology push. Third, absorptive capacity is an important role of the adoption. Fourth, suppler's competence includes communication with and training for users, and absorptive capacity of supply organization. Fifth, over-expectance which results in the gap between user's expectation level and perceived benefits has a negative impact on the adoption of the Semantic Web. Finally, the factor including critical mass of ontology, budget. visible effects is identified as a determinant affecting routinization and infusion. The researcher suggested a model of adoption and diffusion of the Semantic Web, representing relationships between six factors and adoption/diffusion as dependent variables. Six propositions are derived from the adoption/diffusion model to offer some guidelines to practitioners and a research model to further studies. Proposition 1 : Demand pull has an influence on the adoption of the Semantic Web. Proposition 1-1 : The stronger the degree of requirements for improving existing services, the more successfully the Semantic Web is adopted. Proposition 1-2 : The stronger the degree of requirements for new services, the more successfully the Semantic Web is adopted. Proposition 2 : Technology push has an influence on the adoption of the Semantic Web. Proposition 2-1 : From the perceptive of user organizations, the technology push forces such as environmental conduciveness, reference models, potential business value, and government sponsorship programs have a positive impact on the adoption of the Semantic Web while uncertainty and lower technology maturity have a negative impact on its adoption. Proposition 2-2 : From the perceptive of suppliers, the technology push forces such as environmental conduciveness, reference models, potential business value, government sponsorship programs, and promising prospects for technology demand have a positive impact on the adoption of the Semantic Web while uncertainty, lower technology maturity, complexity and lower trialability have a negative impact on its adoption. Proposition 3 : The absorptive capacities such as organizational formal support systems, officer's or manager's competency analyzing technology characteristics, their passion or willingness, and top management support are positively associated with successful adoption of the Semantic Web innovation from the perceptive of user organizations. Proposition 4 : Supplier's competence has a positive impact on the absorptive capacities of user organizations and technology push forces. Proposition 5 : The greater the gap of expectation between users and suppliers, the later the Semantic Web is adopted. Proposition 6 : The post-adoption activities such as budget allocation, reaching critical mass, and sharing ontology to offer sustainable services are positively associated with successful routinization and infusion of the Semantic Web innovation from the perceptive of user organizations.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.41-50
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• 2021

사이버 킬체인 (Cyber Kill Chain)은 기존의 군사적 용어인 킬체인 (Kill Chain)에서 유래한다. 킬체인은 "파괴를 요구하는 군사 표적을 탐지하는 것에서 파괴하는 것까지의 연속적이고 순환적인 처리 과정 또는 그것을 몇 개의 구분된 행위로 나눈 것"을 의미한다. 킬체인은 핵무기나 미사일과 같이 위치가 변화하고 위험성이 커서 즉각적인 대응을 요구하는 시한성 긴급 표적을 효과적으로 다루기 위해 기존의 작전절차를 발전시켰으며, 방어자가 파괴를 필요로 하는 핵무기나 미사일이 타격점에 도달하기까지의 여러 과정 중 한 단계라도 제 기능을 발휘하지 못하게 하여 공격자가 의도한 목적을 달성하지 못하도록 무력화하는 군사적 개념에서 시작되었다고 볼 수 있다. 이러한 사이버 킬체인의 기본 개념은 사이버 공격자가 수행하는 공격은 각 단계로 구성되어 있으며, 사이버 공격자는 각 단계가 성공적으로 수행되어야 공격 목표를 달성할 수 있으며, 이를 방어 관점에서 보았을 때 각 단계에서 세부적으로 대응 절차를 마련하여 대응하면 공격의 체인 (chain)이 끊어지므로 공격자의 공격을 무력화하거나 지연시킬 수 있다고 본다. 또한 공격 관점에서 보았을 때 각 단계에서 구체적인 대응 절차를 마련하면 공격의 체인이 성공하여 공격대상을 무력화시킬수 있다. 사이버 지휘통제체계는 방어와 공격에 모두 적용되는 체계로 방어시 적의 킬체인을 무력화하기 위한 방어 대응 방안을 제시하여야 하며 공격시에는 적을 무력화하기 위한 각 단계별 구체적인 절차를 제시하여야 한다. 따라서 본 논문은 사이버 지휘통제체계의 방어 및 공격 관점의 사이버 킬체인 모델을 제안하였으며, 또한 방어 측면의 사이버 지휘통제제계의 위협 분류/분석/예측 프레임워크를 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1-8
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• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.