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- 저자 : 백옥현(Ok Hyun Paek) (검색결과 4 건)
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백옥현(Ok Hyun Paek),서성보(Sung Bo Seo),이준욱(Jun Wook Lee),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅰ
변화하는 경쟁적 인터넷 황경에서 E-Business의 성공적인 운영은 웹 사이트를 이용하는 고객들의 행위를 얼마나 잘 이해하느냐에 달려있다. 폭발적으로 늘어나는 웹 사이트 중에서 많은 사용자들을 유치하고 유지하기 위해서는 고객 개개인의 특성을 분석해서 특성화된 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 웹 서버에 의해 수집되는 로그파일로부터 사용자들이 빈번하게 함께 접근하는 페이지들을 기반으로 웹 페이지에 대한 클러스터링을 수행하고 이러한 웹 페이지의 클러스터를 이용해서 유사한 행동패턴을 가진 사용자들을 분류함으로써 특성화된 서비스를 제공하기 위한 일련의 기법들을 제안한다. 특히 클러스터링을 수행하는 웹 로그에 시간적인 요소를 고려한 제약조건을 둠으로써 좀더 유용한 지식을 찾아낼 수 있는 방안을 제시한다.
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백옥현(Ok Hyun Paek),이준욱(Jun Wook Lee),김영균(Young Kyun Kim),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1B
실세계의 여러 응용에서 데이터베이스의 크기는 계속적으로 증가되어 왔으며, 이러한 데이터베이스 내에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 데이터베이스는 시간이 흐름에 따라 동적으로 변화된다. 현재의 연구는 이러한 데이터베이스에서 효과적으로 규칙을 발견하는데 초점이 모아지고 있다. 그러나, 이런 변화에 따라서 기존에 발견되었던 규칙들은 더 이상 유효하지 않을 수 있기 때문에 이전에 발견되었던 규칙들은 유효한지 검증되어야 한다. 데이터베이스가 증가할 때마다 전체를 다시 탐색해서 규칙을 찾는 것은 효과적인 방법이 아니므로, 점진적으로 규칙을 유지할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 이전에 발견되었던 규칙이 물리적으로 저장되고 그 후에 데이터베이스가 업데이트된 것을 고려하여 규칙, 특히 시간 연관규칙을 점진적으로 유지할 수 있는 기법을 제시한다.
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백옥현(Ok Hyun Paek),이준욱(Jun Wook Lee),이금우(Keum Woo Lee),김영균(Young Kyun Kim),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ
이동 컴퓨팅 환경에서의 응용은 사용자의 위치 정보를 이용해서 개개인의 위치에 따른 서비스를 제공할 것이 요구된다. 기존의 데이터 마이닝 분야에서는 이동 환경에서 발생하는 데이터는 고려되지 않았다. 이 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 발생하는 위치 데이터를 기반으로 한 마이닝 기술과 요구사항을 논의하고, 이를 기반으로 위치 데이터에서 유용한 지식을 추출할 수 있는 데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치 데이터베이스와 GIS, 사용자 데이터베이스, 컨텐츠 데이터베이스와 통합 연계되어 데이터 마이닝을 수행한다. 또한 사용자와의 상호작용이 가능한 인터페이스와 가시화 도구를 제공한다. 시스템을 구성하는 각각의 구성요소에 대해 기술하며, 마이닝된 결과를 응용할 수 있는 부분을 보인다.
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위치 기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 탐사 기법
이준욱(Jun Wook Lee),백옥현(Ok Hyun Paek),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.29 No.5
위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 위치와 관련된 정보를 제공한다. 최소한의 자원으로 사용자에게 유용한 정보를 개인화하여 제공하는 것은 위치 기반 서비스가 가져야 할 필수적인 기능이다. 이 기능은 데이타 마이닝을 통해 실현될 수 있다. 하지만 기존의 데이타 마이닝 연구는 시간 및 공간 속성을 동시에 고려하고 있지 않다. 따라서 시간에 따라 공간 위치 속성이 변경되는 특성을 갖는 위치 기반서비스의 대상에는 적절하지 않다. 이 논문에서는 시간 및 공간 속성을 가지는 이동 객체의 위치 데이타로부터 유용한 시간 패턴을 탐사하기 위한 새로운 데이타 마이닝 기법을 제안하였다. 평면 상에서 좌표로 표현되는 이동 객체의 위치 정보를 일반화하기 위하여 contains와 같은 공간 연산을 사용하였다. 또한 이동 패턴 탐사 시 실제 유효한 시퀀스를 만들기 위해 객체의 위치 사이에 시간 제약조건을 적용하였다. 이렇게 생성된 이동 객체 위치의 시퀀스로부터 빈발 이동 시퀀스를 구하여 시간 패턴을 생성하였다. 제안한 기법은 기존과는 다른 시,공간적 접근을 취함으로써 시간과 공간 의미가 중요시되는 위치 기반 서비스에 적합한 새로운 유형의 지식을 제공할 수 있다. LBS(Location Based Services) provide the location-based information to its mobile users. The primary functionality of these services is to provide useful information to its users at a minimum cost of resources. The functionality can be implemented through data mining techniques. However, conventional data mining researches have not been considered spatial and temporal aspects of data simultaneously. Therefore, these techniques are inappropriate to apply on the objects of LBS, which change spatial attributes over time. In this paper, we propose a new data mining technique for identifying the temporal patterns from the series of the locations of moving objects that have both temporal and spatial dimension. We use a spatial operation of contains to generalize the location of moving point and apply time constraints between the locations of a moving object to make a valid moving sequence. Finally, the spatio-temporal technique proposed in this paper is very practical approach in not only providing more useful knowledge to LBS, but also improving the quality of the services.
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