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      • 웹 컨텐츠 추천 시스템 설계 및 구현

        김산성(San-Sung Kim),류정우(Joung-Woo Ryu),성지애(Ji-Ae Sung),차진호(Jin-Ho Cha),김명원(Myoung-Won Kim) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1B

        디지털 컨텐츠 산업의 성장, 전자상거래의 활성화, 기업의 홈페이지 활용 증가 등으로 온 · 오프라인에서 컨텐츠의 수요가 증가하면서 컨텐츠를 관리하는 컨텐츠 관리 시스템 시장의 성장 잠재성이 높아가고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포 단계에 있어 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 사용자의 관심에 따라 다른 컨텐츠를 동적으로 제공하는 컨텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 규칙 기반 추천 방식을 사용하고 있으며 규칙으로는 사용자간의 연관성을 나타내는 사용자 협업적 규칙과 항목간의 연관성을 나타내는 항목 협업적 규칙이 존재 한다. 또한 컨텐츠에 대한 사용자의 선호도를 측정하기 위해서 선호범위를 정의하고 있으며 취미, 관심분야와 같이 하나 이상의 값을 가질 수 있는 다중 값을 처리하고 있다. 시스템은 추천을 위한 정보 즉, 선호범위와 사용자 프로파일 그리고 규칙들을 생성하는 오프라인 작업과 이러한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 추천해주는 온라인 작업으로 나뉘어 진다.

      • 데이터 마이닝을 위한 연관규칙의 다중 값 속성 처리방법

        김산성(San-Sung Kim),김명원(Myoung-Won Kim) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ

        다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리할 수 없으며 후처리나 전처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과정에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성이 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적 (Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법이 효율성과 타당성을 검증한다.

      • EasyMiner : 데이터마이닝 시스템 설계 및 구현

        최재웅(Jae-Woong Choi),류정우(Joung-Woo Ryu),김종수(Jong-Su Kim),차진호(Jin-Ho Cha),손영경(Young-Kyung Son),도영아(Young-a Do),김산성(San-Sung Kim),이진숙(Jin-Suk Lee),김명원(Myung-Won Kim) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

        정보기술의 발전은 기업들로 하여금 많은 양의 데이터를 기업내부에 축적할 수 있도록 하였지만, 축적된 데이터로부터 기업의 경쟁력을 강화시킬 수 있는 정보를 얻을 수 있는가의 여부는 별개의 문제이다. 즉, 최근 기업들은 최선의 의사결정을 내리는데 필요한 정보 또는 지식을 축적된 데이터로부터 가공해 낼 수 있는가의 여부에 중요한 관심사를 가지고 있다. 데이터마이닝은 바로 이와 같은 요구사항을 충족시키는 새로운 정보기술의 활용방법이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 데이터마이닝을 접할 수 있게 하기 위해서 데이터마이닝 솔루션인 EasyMiner를 설계하였다. EasyMiner는 데이터베이스에 독립적으로 접근하여, 제공되는 마이닝 기법을 수행할 수 있다. 제공되는 마이닝 기법으로는 분류, 군집화, 연관규칙 그리고 기초통계를 지원하고 있으며 또한 기법들에 의해 생성된 지식들을 사용자에게 쉽게 이해시키기 위해 각 기법의 결과에 대한 가시화를 설계하였다. 본 논문에서는 데이터마이닝 솔루션인 EasyMiner 설계 및 구현에 관하여 제시한다.

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