비트 클러스터링을 이용한 빈발 패턴 탐사의 성능 개선 방안 = Advanced Improvement for Frequent Pattern Mining using Bit-Clustering

국문 초록 (Abstract)

데이터마이닝은 데이터베이스에 저장되어 있는 많은 일반적인 정보들을 가지고 의미있는 정보를 찾아내는 것이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 클러스터링과 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이뤄지고 있다. 클러스터링 기법에는 공간데이터를 다루거나 속성데이터(비공간 데이터)를 다루는 많은 기법들이 연구되고 있고, 연관규칙 또한 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구 중 apriori 연관규칙 알고리즘을 개선하는 방법으로 비트 클러스터링을 이용하는 방법이 있다. 우리는 apriori 연관규칙 보다 더 나은 성능을 나타내는 FP-Growth에 대해 살펴보고 FP-Growth의 문제점을 찾아 이를 해결하기 위한 방법으로 비트 클러스터링을 이용하여 해결할 수 있는지에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 전체 데이터베이스를 비트 클러스터링을 통해 몇 개의 클러스터로 나누어 FP-Growth 방법에 사용할 것을 제안하였다. 이렇게 하면 기존의 FP-Growth 방법보다 더 나은 성능을 가질 수 있으며 이를 증명하기 위한 실험을 수행하였다. 실험은 패턴 마이닝 연구에서 사용하는 chess 데이터를 이용하였으며, 최소지지도를 다르게 적용하면서 FP-Tree를 생성하는 실험을 하였다. 최소지지도가 높은 경우에는 기존의 방법과 비슷한 결과를 얻었지만 그 외 경우에는 기존의 방법보다 본 논문에서 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문의 주요 결론으로서 비트 클러스터링을 이용한 방법이 상대적으로 우수한 데이터 마이닝 방법임을 정리하였으며, 아울러 GML 데이터를 위한 비트 클러스터링의 적용방법론에 대하여도 논의하였다.적 성분으로 평가된다. 이러한 잠재적 추적자들에 근거할 때, 한국 서남해에 발달하고 있는 니질 퇴적대의 전퇴적물은 한국과 중국의 혼합 기원으로 해석되나, 실트와 점토 구간의 퇴적물로 나누어 볼 때 그기원이 각각 다르게 나타났다. 즉, 점토 퇴적물은 한국과 중국의 혼합 기원으로, 실트 퇴적물은 한국 기원이 우세한 것으로 해석된다. 과립에 황금입자가 표지되었다. 따라서 1일 동안 배설되는 분비배설항원은 선모충 유충의 표피와 stichocyte의 ${\alpha}_0\;{\alpha}_1$ 과립에서 유도되는 반면에 3일 동안 배설되는 분비배설항원은 표피와 stichocyte의 ${\alpha}_0$ 과립에서 유도되고, 선모충유충 감염후 1주, 4주에 실험쥐에서 형성되는 감염항체는 선모충의 표피와 기저층 그리고 EIM에서 분비되는 항원에 의하여 생성된다. 이상의 결과로 선모충의 분비배설항원과 감염항원은 선모충 유충의 표피와 EIM및 stichocyte의 ${\alpha}_0\;{\alpha}_1$ 과립에서 유도되며 이들은 45 kDa 단백을 포함하고 있는 것으로 생각된다.성하고 있는 세포들에는 세포질이 어두운 세포와 밝은 세포가 있었으며, 세포질내에는 전자밀도가 높은 분비과립이 관찰되었다. 전체적인 특징은 눈물샘분비세포 중 장액세포의 것과 비슷하였으나, 과립의 크기는 작았다. 분비관을 구성하는 세포들 사이에도 연접복합체가 매우 잘 발달되어 있었다. 샘포에서 사이관으로 이행되는 곳에서도 샘포세포와 사이관세포 사이에서도 연접복합체가 관찰되었다. 분비관세포의 분비과립 가운데는 중심부분에 전자밀도가

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Data mining extracts interesting knowledge from a large database. Among numerous data mining techniques, research work is primarily concentrated on clustering and association rules. The clustering technique of the active research topics mainly deals with analyzing spatial and attribute data. And, the technique of association rules deals with identifying frequent patterns. There was an advanced apriori algorithm using an existing bit-clustering algorithm. In an effort to identify an alternative algorithm to improve apriori, we investigated FP-Growth and discussed the possibility of adopting bit-clustering as the alternative method to solve the problems with FP-Growth. FP-Growth using bit-clustering demonstrated better performance than the existing method. We used chess data in our experiments. Chess data were used in the pattern mining evaluation. We made a creation of FP-Tree with different minimum support values. In the case of high minimum support values, similar results that the existing techniques demonstrated were obtained. In other cases, however, the performance of the technique proposed in this paper showed better results in comparison with the existing technique. As a result, the technique proposed in this paper was considered to lead to higher performance. In addition, the method to apply bit-clustering to GML data was proposed.

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