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저자정보
윤태복 (성균관대학교) 심학준 (성균관대학교) 이지형 (성균관대학교) 최영미 (성결대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2010.2
수록면
94 - 100 (7page)

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데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성 (Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다.
#스트리밍 데이터 마이닝 #연속성 데이터 분석 #스트리밍 의사결정 나무 #Streaming Data Mining #Continuity Data Analysis #Streaming Decision Tree

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터의 패턴 변화
3. 스트리밍 의사결정나무 (Streaming Decision Tree : SDT)
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [기타자료] - U. Fayyad / 1996 / Knowledge Discorvery and Data Mining : Towards a Unifying Framework / KDD-96 google schola 2. [학술대회논문] - B. Babcock / 2002 / Models and issues in data stream systems / ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on principles of database systems google schola 4. [학위논문] - A. Jain / 2006 / Statistical Mining in Data Streams / 박사 / University of California google schola 5. [학술지(정기간행물)] - L. Golab / 2003 / Issues in Data Stream Management / SIGMOD Record 32 (3) google schola 6. [인터넷자원] - / / UCI Machine Learning Repository google schola

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