시나리오 기반의 데이터 마이닝 도구의 설계 및 구현

이병엽 培材大學校 社會科學硏究所 2006 사회과학연구 Vol.28 No.-

정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 사용자지향 데이터 마이닝 도구인 XM-Tool/ Miner의 개발을 대상으로 하고 있다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사결정 및 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다. Recently, according to the development of computer technology, a large amount of customer data have been stored in database. Using such data, decision makers extract the useful information to make a valuable plan with data mining. This research observes a design and implementation of the scenario-based data mining tool.

바이럴마케팅의 방향에 관한 연구와 진행 사례

"김영찬", "이병엽" 培材大學校 社會科學硏究所 2015 사회과학연구 Vol.37 No.1

국내 마케팅 흐름이 점차 오프라인에서 온라인 중심으로 변화하고 있다. 이는 스마트폰이 대중화 되면서 이용자들이 언제 어디서든 인터넷을 접할 수 있고 그들로 하여금 즉각적인 반응을 기대할 수 있기 때문에 PC와 모바일을 통한 인터넷 마케팅에 집중하고 있다. 통계에 따르면 소비자의 72% 이상이 제품, 서비스를 구매하기 전 해당 제품과 관련된 정보(리뷰)를 얻기 위해 인터넷 포털사이트에 해당 키워드를 검색 한다고 한다. 이처럼 인터넷 광고의 비중이 높아지면서 대기업은 물론 중소기업들도 인터넷 광고 시장에 뛰어 들고 있는데 여기서 정확한 기획력 없이 불특정 다수를 향한 무분별한 인터넷 마케팅은 브랜드 이미지 하락과 같은 피해만 불러올 뿐 긍정적인 광고 효과를 기대하기 힘들다. 때문에 정확한 타깃을 대상으로 그에 맞는 컨텐츠를 제작하여 전략적인 광고 인프라 구성이 필요하다. All the companies profits with the aim of creating business unit. Profit, reducing manufacturing costs for commodities, such as strengthening the value of the company through a variety of ways to draw either company's brand advertising and naming for peaceI am trying. The Viral marketing is in the advertising business progress, among them that are conducted in online advertising “A positive image” bring savvy consumers are of substantialConversive purchase marketing techniques. As with social networking service they're still in network relationships with our neighbor of a tool to cited the need to sign. It was the commercial blog to form good relations drawn up a neighborhood blog about shopping mall, even if that happens to have a positive image of, and preferably 2 the shopping mallLead to a phenomenon which to purchase the product. Uh, purchase program will take place soon.Because of people to expose 'Often' involved in the case of goods that are highly 'Accuracy' but also by the trust it to obtain the most important part.

고가용성 데이터베이스 구축을 위한 솔루션

이병엽(Byoung-Yup Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2010 No.5

자동차산업의 고객분류 및 타겟 마케팅 모델

이병엽(Byoung-Yup Lee),박용훈(Yong-Hoon Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.4

최근 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 연관규칙(association rule)에 따라 분석 하였다. 본 논문에서 제시하고자 하는 바는 기존 고객에 대한 분류 및 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 연관규칙을 수행하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다. 본 논문의 분석 사례를 통하여 자동차 분야의 특성에 따라 효과적인 분석 및 의사결정과 더 나아가 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 분석할 수 있는 사례로 활용될 수 있다. Recently, According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in automotive market with data mining using association rule and basic statics methods. With the help of information technology.

규제 준수와 데이터베이스 보안의 유형별 고찰

이병엽(Byoung-Yup Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2010 No.5

데이터 사전 관리를 통한 프로젝트 관리 기법

이병엽(Byoung-Yup Lee),박용훈(Yong-Hoon Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.3

기업은 비즈니스 프로세스 조정 또는 기업의 전략적 목적을 달성하기 위하여 정보 기술을 도입하고 있다. 또한 데이터 일관성에 대한 요구에 대해서는, 소프트웨어 개발에 적용되어 표준화 규율을 채택하여 이를 따르는 소프트웨어 개발 회사들이 늘어나고 있다. 이는 사용자들의 요구일 뿐만 아니라 이러한 규율을 채택함으로써 적은 비용으로 더 나은 결과물을 얻을 수 있기 때문이다. 프로젝트 관리 도구를 사용한 체계적이고 일관적인 소프트웨어의 개발은 더욱 더 중요한 의미를 가지게 된다. 따라서, 본 논문은 효율적인 데이터 사전관리를 통하여 효과적으로 시스템 구축 지원을 할 수 있는 프로젝트 관리 기법에 대하여 기술한다. With the development of IT technologies, IT environment is making great change over life whole and is displacing business and business achievement systems of industry at the fast speed. Software development using project management tool is more important because of constructing the consistent and reliable system. So, design and implementation of the project management tool which support data standardization of project is proposed in this paper.

비용절감 측면에서 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 처리 아키텍쳐

이병엽(Byoung-Yup Lee),박재열(Jae-Yeol Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.5

최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스, 빅 데이터가 향후 대세적인 IT 트렌드 및 확고한 기술로서 예견되고 있다. 또한 현재 IT를 선도하는 많은 벤더를 중심으로 클라우드, 빅데이터에 대한 실질적인 솔루션과 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기술들은 기업의 비용절감 측면에서, 클라우드는 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 또한 빅데이터는 그동안 분석하지 못했던 새로운 비정형 데이터들에 대한 분석 환경을 제공함으로서 데이터 예측 모델의 차원을 한층 높이고 있다. 하지만 클라우드 서비스, 빅데이터의 공통점은 대용량 데이터를 기반으로 서비스 또는 분석을 요하고 있어, 초기 발전 모델부터 대용량 데이터의 효율적인 운영 및 설계가 중요하게 대두 되고 있다. 따라서 본 논문에 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 기술 요건들을 토대로 데이터 처리 아키텍처를 정립하고자 한다. 특히, 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술요건을 소개하고, 빅데이터, 클라우드의 대용량 데이터를 비용절감 측면에서 효율적인 압축기술 요건들을 제시한다. In recent years, many institutions predict that cloud services and big data will be popular IT trends in the near future. A number of leading IT vendors are focusing on practical solutions and services for cloud and big data. In addition, cloud has the advantage of unrestricted in selecting resources for business model based on a variety of internet-based technologies which is the reason that provisioning and virtualization technologies for active resource expansion has been attracting attention as a leading technology above all the other technologies. Big data took data prediction model to another level by providing the base for the analysis of unstructured data that could not have been analyzed in the past. Since what cloud services and big data have in common is the services and analysis based on mass amount of data, efficient operation and designing of mass data has become a critical issue from the early stage of development. Thus, in this paper, I would like to establish data processing architecture based on technological requirements of mass data for cloud and big data services. Particularly, I would like to introduce requirements that must be met in order for distributed file system to engage in cloud computing, and efficient compression technology requirements of mass data for big data and cloud computing in terms of cost-saving, as well as technological requirements of open-source-based system such as Hadoop eco system distributed file system and memory database that are available in cloud computing.

의사결정트리를 통한 자동차산업의 구매패턴분류

이병엽(Byoung-Yup Lee),박용훈(Yong-Hoon Park),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.2

일반적으로 데이터 마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 유용한 정보 도출을 통해 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 가져 올수 있다. 데이터 마이닝 분석은 정보의 분류 또는 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 새로운 뷰를 분석할 수 있다. 기술적으로 데이터 마이닝의 연관규칙이나, 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 분석된다. 따라서 데이터 마이닝은 가장 빠르게 성장한 산업중의 하나이다. 그 이유는 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 Quinlan의 C4.5에 따라 분석 하였다. 본 논문에서는 기존 고객에 대한 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다. Generally, data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Data mining is one of the fastest growing field in the computer industry. Because of According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer buying patterns in automotive market with data mining using decision tree as a quinlan C4.5 and basic statics methods.

대용량 데이터를 위한 효율적인 다차원 색인구조

이병엽(Byoung Yup Lee),유재수(Jae Soo Yoo) 한국지리정보학회 2002 한국지리정보학회지 Vol.5 No.2

In this paper, we propose a multi-dimensional index structure, called a VA(vector approximate) -tree that constructs a tree with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not stiffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR(Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is the efficient index structure for large amount of multi-dimensional data.

고가용성 데이터베이스 구축을 통한 장애 극복 분류 및 관리 기법

이병엽(Byoung-Yup Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.7

인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스 되고 있다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 그 결과 클러스터 기반 DBMS에 관한 연구와 상용화된 솔루션을 통해 국내외적으로 활발히 진행 중이며, 이에 따라 클러스터 기반 DBMS를 효율적이고 최적화된 상태의 관리 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 DBMS를 위한 고가용성 클러스터 솔루션의 최적화된 관리 기법과 이론에 대해 알아본다. In these days, Internet environment are very quickly development as well On-line service have been using a online for the mission critical business around the world. As the amount of information to be processed by computers has recently been increased there has been cluster computing systems developed by connecting workstations server using high speed networks for high availability. As a result, this study on a cluster based DBMS and common solution of DBMS venders has been studying with a wide range, as well as It is not good study a management skill for the cluster-based DBMS efficiently and optimization. accordingly, This study find out optimization managements skill and theory of he High availability solution on cluster-based DBMS.