익명 사용자의 데이터를 포함하는 통합 오피니언 마이닝 시스템

김이준 ( Iee-joon Kim ),윤재열 ( Jae-yeol Yoon ),임지연 ( Ji-yeon Lim ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1

지금 이 시대를 살아가는 현대인들은 엄청나게 방대한 양의 디지털 정보 속에서 살아가고 있다. 하지만 사람들은 이런 자료들에 노출되어 있다는 것을 망각하고, 많은 유용한 정보들을 자기의 것으로 만들지 못하고 스쳐 지나가고 있다. 가장 큰 문제는 그 정보를 우리는 믿을 수 있는가 이다. 그래서 본 논문에서는 어떠한 정보가 유용하고 필요한 정보인지 고를 수 있게 도울 수 있는 통합 오피니언 마이닝 시스템 흐름도를 제시하고자 한다. 또한 익명의 사용자들이 만들어내는 의견도 포함하여 자료의 풍부함을 도모한다.

오피니언 마이닝을 이용한 인터넷 쇼핑몰 사이트 분석

김다정 ( Da-jung Kim ),윤재열 ( Jae-yeol Yoon ),김이준 ( Iee-joon Kim ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.2

전 세계적으로 인터넷 보급률이 높아지고 전자상거래가 활발해지면서 직접 발품을 팔아가며 보다 비싼 가격에 물건을 구입하는 일보다는 인터넷몰을 이용하여 제품을 구매하는 일이 늘어나고 있다. 특히 인터넷몰 중에서도 의류를 판매하는 인터넷 쇼핑몰은 새로운 산업으로 각광받으며 하루가 다르게 새로운 사이트가 우후죽순 생겨나고 있다. 자리에 앉아 직원의 직접적인 홍보에 대한 부담을 갖지 않고 차분히 제품을 싼 가격에 구입할 수 있다는 이점을 갖고 있는 인터넷 쇼핑몰이지만 직접 제품을 눈으로 확인하지 못하기 때문에 실제 제품과 동일한 제품인지 조작된 사진인지의 여부를 확인하기 힘들고 직원과의 상담 역시 전화나 인터넷을 통해 진행되기 때문에 환불이나 교환과 같은 의사소통에 문제가 생기고는 한다. 이에 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 통해 웹 서버에 저장되어 있는 수많은 쇼핑몰의 리뷰를 정리하고 각 사이트의 서비스, 품질 등에 대한 평가를 카테고리 별로 분석하여 소비자가 현명하고 효율적인 소비 결정을 내릴 수 있도록 도울 방법을 제안하고자 한다.

가상 트랜잭션을 이용한 시계열 데이터의 데이터 마이닝

김응모(Ung Mo Kim),김민수(Min Soo Kim),김철환(Chul Hwan Kim) 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지D Vol.9 No.2

There has been much research on data mining techniques for applying more advanced applications. However, most of these techniques has focused on transaction data rather than time series data. In this paper, we introduce a approach to convert time series data into virtual transaction data for more useful data mining applications. A virtual transaction is defined to be a collection of events that occur relatively close to each other. A virtual transaction generator uses time window or event window methods. Our approach based on time series data can be used with most conventional transaction algorithms without further modification.

Two-Way Donation Locking for Transaction Management in Distributed Database Systems

이혜경,김응모,Rhee, Hae-Kyung,Kim, Ung-Mo Korea Information Processing Society 1999 정보처리논문지 Vol.6 No.12

데이터베이스 기술의 적용분야가 점차 확대되어감에 따라 작업처리율을 증대시키기 위한 다양한 형태의 거래 처리 모형들을 필요로 하는 추세이다. 그러나 기존의 syntax위주의 직렬성 이론만 가지고서는 거래의 실행시간상 차별화 특성을 수용하면서 다수의 거래에 대한 단위시간당 처리 생산성을 높이기는 힘든 형편이다. 이러한 상황을 해결하기 위하여 이타적 잠금기법(altruistic locking: AL)은 거래가 객체를 사용한 다음 더이상 그 객체를 요구하지 않을 때 다른 거래들이 그 객체를 로크할 수 있도록 미리 객체에 대한 로크를 해제함으로써 거래들의 대기시간을 줄이기 위한 취지에서 제안된 것이다. 확장형 이타적 잠금(extended altruistic locking: XAL)기법은 AL을 자취의 확장 측면에서 개선한 잠금기법으로서 AL이 근본적으로 안고 있는 반드시 기부된 객체만을 처리해야 한다는 부담을 보다 완화한 기법이다. 본 논문에서는 우선 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상 완화 측면에서의 AL과 XAL의 공통적 한계점을 분석하였다. 분산 환경하에서 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상을 최소화하도록 줄임으로써 동시성 제어의 정도를 높이는 반면, 거래간의 평균 대기시간을 줄일 수 있는 새로운 확장형 이타적 잠금기법인 전후진방식의 신형 확장 기법인 2DL(two-way donation locking)을 제안하였다. 기법의 적용 광범위성을 위해 분산 계산 환경에서도 작동될 수 있게끔 설계하였다. 모의실험에 의한 성능평가 결과 장기거래의 길이가 5이상, 9이하인 상황에서 2DL은 2PL보다 작업 처리율과 거래의 평균 대기시간 면에서 우수한 결과를 나타내었다. Database correctness is guaranteed by standard transaction scheduling schemes like two-phase locking for the context of concurrent execution environment in which short-lived ones are normally mixed with long-lived ones. Traditional syntax-oriented serializability notions are considered to be not enough to handle in particular various types of transaction in terms of duration of execution. To deal with this situation, altruistic locking has attempted to reduce delay effect associated with lock release moment by use of the idea of donation. An improved form of altruism has also been deployed in extended altruistic locking in a way that scope of data to be early released is enlarged to include even data initially not intended to be donated. In this paper, we first of all investigated limitations inherent in both altruistic schemes from the perspective of alleviating starvation occasions for transactions in particular of short-lived nature. The idea of two-way donation locking(2DL) has then been experimented to see the effect of more than single donation in distributed database systems. Simulation experiments shows that 2DL outperforms the conventional two-phase locking in terms of the degree of concurrency and average transaction waiting time under the circumstances that the size of long-transaction is in between 5 and 9.

공간 객체의 근사화 방법 연구

김용현(Kim Yong Hyun),이형수(Lee Hyung Soo),이성수(Lee Sung Soo),김응모(Kim Ung Mo) 한국정보처리학회 1996 정보처리학회논문지 Vol.3 No.7

Since the number of spatial objects go easily into millions, they are sored on a secondary storage. In order to speed up accessing the geometric objects, we investigate spatial database system. The spatial objects are organized and accessed by spatial access methods(SAMs). But, SAMs are not able to organize polygons directly. The mose popular approach for handling polygon in SAMs is to use MBR approximation as a geometric key. MBR provides a fast but inaccurate answers to approximation-based query processing. The performance of approximation-based spatial query processing depends on which type of approximation is chosen for the spatial objects. A suitable approximation is crucial for reducing the sixe of the candidate set. The better the approximation quality, the fewer accesses to the exact object are necessary. In this paper, I proposed a new multicontainer approximation named Slice decomposition. The performance of proposed method is compared with other method.

빅 데이터 환경에서 맵리듀스를 이용한 효율적인 스카이라인 질의 처리 기법

김용희(Ung-Mo Kim),김응모(YongHee Kim) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

철자오류의 통계자료에 근거한 철자오류 교정시스템

임한규,김응모,Lim, Han-Kyu,Kim, Ung-Mo 한국정보처리학회 1995 정보처리논문지 Vol.2 No.6

본 논문에서는 우리가 실제 문서 편집기에서 범하는 철자 오류를 수집하고 분석 하여, 이러한 자료를 근거로 철자 오류를 교정할 수 있게 후보를 제시하는 시스템을 구축하였다. 오류가 발견된 어절에서, 각 음절의 후보를 생성함에 있어서 자소별/음절 별 빈도수를 고려하여 개수를 최소화했으며, 따라서 후보 어절의 개수도 최소화할 수 있었다. 후보 어절의 개수는 평균 3.1개에서 8개였으며, 제시된 후보 어절 중에는 맞는 어절이 62.1% 포함되어져 있었다. In this paper, the spelling errors which are made by human being in the real word processors are collected and analyzed. Based on these data, we make a prototype which can perform spell aid function providing candidate words. The number of candidate characters are minimized by the frequency of Jaso and character, so the number of candidate words could be minimized. The average number of candidate words presented are 3.2 to 8, and 62.1 % to 84.1% of the correct words are presented in the candidate words.

데이터 스트림에서 가중치 지지도 기반 빈발 패턴 추출 방법

김영희(Kim, Young-Hee),김원영(Kim, Won-Young),김응모(Kim, Ung-Mo) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회논문지 Vol.10 No.8

다양한 저장 장치의 발달과 네트워크의 발전은 대용량의 데이터를 연속적으로 빠르게 생성한다. 데이터 스 트림에서의 데이터 마이닝은 처리 시간 및 메모리 사용에 제한적이다. 또한 생성된 데이터를 한 번의 스캔으로 유용 한 패턴을 발견할 수 있어야 하고 정보 변화 가능성이 큰 데이터 속성을 갖는 경우 최근의 정보를 반영한 빠른 분석 이 가능해야 한다. 기존의 지지도 기반 마이닝 방법들은 일정 기간 동안 미리 정의된 지지도 이상의 빈발 항목에 대 하여만 고려하므로 중요도가 높은 항목들을 간과하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시간의 변화에 따른 가변 성을 고려하여 가중치 지지도를 갖는 데이터 항목들에 대하여 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위한 효율적인 빈발 패턴 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안된 WSFI-Mine(Weighted Support Frequent Itemsets Mine) 방법은 DCT(Data Stream Closed Pattern Tree) 데이터 구조를 이용하여 패쇄 빈발 항목을 탐사한다. 제안된 알고리즘은 DSM-FI와 THUI-Mine 알고리즘과 지지도 변화에 따른 성능을 비교하였고 그 결과 비교 알고리즘 보다 수행 시간이 우수함을 보였고, 빈발 항목을 생성하는 후보 항목의 수를 줄이므로 메모리 사용량을 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. Recently, due to technical developments of various storage devices and networks, the amount of data increases rapidly. The large volume of data streams poses unique space and time constraints on the data mining process. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Most of the researches based on the support are concerned with the frequent itemsets, but ignore the infrequent itemsets even if it is crucial. In this paper, we propose an efficient method WSFI-Mine(Weighted Support Frequent Itemsets Mine) to mine all frequent itemsets by one scan from the data stream. This method can discover the closed frequent itemsets using DCT(Data Stream Closed Pattern Tree). We compare the performance of our algorithm with DSM-FI and THUI-Mine, under different minimum supports. As results show that WSFI-Mine not only run significant faster, but also consume less memory.

DRFP-Tree를 이용한 e-Book분류방법 제안

김종엽 ( Kim Jong Yeup ),조경수 ( Kyung Soo Cho ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2

2007년 Amazon.com이 미국에서 e-Book 전용 단말기 ‘Kindle’을 출시한 이래, Sony와 대형 서점 Barnes&Noble등 메이저 업체는 물론 다수의 중소업체들이 e-Book 시장에 진출하고 있다. 최근에는 Apple이 iPad를 출시하고 e-Book 시장에 진출한 가운데, Google 역시 6월 이후 e-Book 시장에 진출할 것을 발표함으로써 e-Book 시장의 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. e-Book의 급속한 보급증가와 함께 이런 방대한 도서를 관리하는 곳에서 자동 도서 분류의 필요성도 증가하고 있다. 기존의 문서분류 방법들은 대게 수작업, 텍스트(단어)의 집합으로 간주하여 기계 학습방법을 그대로 적용하거나 약간의 변형을 가한 방법들이 대부분 이었다. 본 제안서에서는 데이터 마이닝 분야에서 사용되는 DRFP-Tree 구조를 이용하여 e-Book 내의 문장들의 패턴을 저장하고 이를 사용하여 e-Book을 분류하는 방법을 제안한다.

식량 생산량 분석을 위한 빅데이터 활용 방안

김주열(JooYoul Kim),이종혁(JongHyeok Lee),김응모(Ung-Mo Kim) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.12