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연속성 데이터 분석을 위한 스트리밍 데이터 마이닝 연구

byanonymous 2012.03.19 06:37
저자 윤태복, 심학준, 이지형, 최영미 
학회명 한국 지능시스템 추계학술대회 
학회명 (약자) KISS 2009 
페이지 127-128 
학회시작일 2009-12-05 
학회종료일 2009-12-06 

데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터가 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있다. 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 트리(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 임계구역에 따라 의사결정트리 학습을 이용하여 규칙을 추출하고, 규칙의 발생 시간, 빈도 그리고 모순 요소를 이용하여 결합에 반영하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 유효성을 확인하였다.

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