[논문]데이터의 의미적 정보를 공정하게 반영한 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사

정희택

doi:10.13067/jkiecs.2014.9.3.359

데이터의 의미적 정보를 공정하게 반영한 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사
Association rule mining for intertransactions with considering fairly data semantics 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.3, 2014년, pp.359 - 368

초록
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최근에는 트랜잭션들 사이의 문맥을 반영하기 위해, 단위 트랜잭션들 사이의 관계를 반영한 확장 트랜잭션을 생성하고 이를 대상으로 인터트랜잭션들에 대한 연관 규칙 탐사방안이 연구되었다. 본 연구에서는 기존 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사 기법에 존재하는 두 가지 문제를 제시하였고 이를 해결하기 위한 방안을 제안하였다. 첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안했다. 둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제안했다. 이를 통해 기존 연구보다 의미 있는 규칙을 생성할 수 있다. 이를 해양 환경 데이터를 기반으로 실험하여 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, to reflect the context between transactions, the intertransaction association rule mining has been study. In this study, we present two problems that is within intertransaction association rule mining method and suggest the methods to solve this problems. First, we suggest an algorithm to reflect changes on data between transactions. Second, we propose the method to solve the unfairly considered frequency of data when intertransactions is generate with transactions. We make more meaningful rules than previous researches. We present the experiment result with measured data from the marine environment.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

첫째, 단위 트랜잭션의 순서관계를 반영하면서로 데이터 차원의 변화정보를 모델링하기 위한 방안을 제안한다. 다음으로는 인터트랜잰잭션을 생성하는 과정에서 발생하는 항목의 고려 횟수의 불공정성을 해결하기 위한 방안을 제안한다. 이는 불공정하기 고려되는 항목은 그 결과로 생성되는 규칙도 원래 데이터가 갖는 정보를 필요 충분히 반영하지 못하는 문제를 야기하기 때문이다.
본 연구에서는 기존 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사 기법에 존재하나는 두 가지 문제를 제시하였고 이를 해결하기 위한 방안을 제안하였다. 첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안했다.
본 연구에서는 앞서 제시한 이러한 문제를 해결할 수 있는, 인터트랜잭션에 대한 연관규칙 탐사 기법을 제안한다. 첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안한다.
여기서는 단위 트랜잭션들을 구성하는 데이터 상이의 변화를 모델링하기 위한 방안을 제안한다. 동일한속성에 속하는 데이터들의 변화는 그 형태에 따라 구분할 수 있다.
이러한 불공정 고려문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 더미(dummy) 트랜잭션 기반 슬라이딩 윈도우 기법을 제안한다. 기존 인터트랜잭션 생성방안과 달리, 트랜잭션들 사이의 모든 순서 패턴을 반영하기 위해 더미 트랜잭션을 추가하고, 데이터가 없는 트랜잭션을 윈도우 시작 지점으로 허용한다.
인트라트랜잭션은 데이터의 묶음인 각각의 트랜잭션들을 대상으로 한다. 일련의 사건들의 발생을 의미하고 있는 트랜잭션들에서 그 사건들의 빈발정도를 기반으로 연관규칙을 발견하는 방안이다. 이러한 접근법은 Apriori를 기본으로 하는 방안이다 [11-12].

가설 설정

예를 들면, 그림 1과 같이, 해양 환경의 수온 데이터 집합을 고려할 때, 수치 데이터를 기호로 변환한 후 인터트랜잭션을 생성할 수 있다. 여기서 최대 슬라이딩 윈도우의 크기(maxspan)을3으로 가정하였다. (a)는 단위 트랜잭션의 데이터를 기호로 변환한 것이며 (b)는 인터트랜잭션 생성을 제시한 것이다.

제안 방법

본 연구에서 제안한 데이터의 값의 변화와 유지를 모델링하기 위해 수온은 19개, 염도는 10개, 용존산소는 15개의 기호를 사용하였다. 데이터의 불공정 고려문제를 해결할 수 있는 67개의 인터트랜잭션들을 생성한 후, 1 빈발항목, 2 빈발항목, 3 빈발항목을 생성하였다. 최소지지도(min support)를 15과 20으로 구분하였고 각각에 대해 생성된 빈발항목의 개수는 표 2와 같다.
첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안했다. 둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제안했다. 이를 통해 의미 있는 규칙의 발견을 보이기 위해, 해양환경 데이터를 기반으로 실험하였으며, 그 결과 규칙을 제시하였다
알고리즘의 구성은 먼저, 각 데이터를 기호로 변경한다. 변경된 각 속성의 데이터에 대한 데이터 값의 변화 및 유지와 관련된 정보를 모델링한다. 여기서 데이터 값의 변화도 이행성 특징을 고려할 수 있으나,이는 동일 속성에 속하는 인접 데이터의 변화가 일정한 패턴으로 변화는 경우를 고려할 수 있다.
본 연구에서는 데이터의 변화 및 유지를 모델링하고 더미 트랜잭션을 허용함으로써, 기존 인터트랜잭션생성방법 보다 많은 데이터 항목 및 인터트랜잭션들을 생성한다. 이는 데이터의 일련의 변화를 모델링하기 위해 필요한 과정이다.
예에서는 수온 17도가 삼일 동안 변화 없음을 의미하는 것은, TID 1의 ‘a3’로 모델링 되었다.
둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제안했다. 이를 통해 의미 있는 규칙의 발견을 보이기 위해, 해양환경 데이터를 기반으로 실험하였으며, 그 결과 규칙을 제시하였다
추가된 항목들과 인터트랜잭션들에 대한 수행 성능 문제는 [13-14] 연구들에서 제안한 방안들을 이용하여 완화할 수 있다.인터트랜잭션이 단위 트랜잭션의 벽을 해소했다는 관점에서, 기존 연구들은 트랜잭션들의 모든 순서 관계를 고려하지 못하였기 때문에, 본 연구에서 제안한 방안이 변환과정에서 정보의 놓침이 없는 의미 있는 인터트랜잭션 생성 방안이다.
제시한 알고리즘은 먼저, 각 데이터를 기호로 변환하는 블록과 인접한 데이터의 변화를 모델링하는 블록으로 이루어졌다. 제시한 알고리즘의 수행과정을 쉽게 설명하기 위해, 그림 4에 제시한다.
본 장에서는 앞서 제시한 문제점들을 해결할 수 있는 방안을 제안한다. 첫째, 단위 트랜잭션의 순서관계를 반영하면서로 데이터 차원의 변화정보를 모델링하기 위한 방안을 제안한다. 다음으로는 인터트랜잰잭션을 생성하는 과정에서 발생하는 항목의 고려 횟수의 불공정성을 해결하기 위한 방안을 제안한다.
본 연구에서는 앞서 제시한 이러한 문제를 해결할 수 있는, 인터트랜잭션에 대한 연관규칙 탐사 기법을 제안한다. 첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안한다. 둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제공한다.
본 연구에서는 기존 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사 기법에 존재하나는 두 가지 문제를 제시하였고 이를 해결하기 위한 방안을 제안하였다. 첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안했다. 둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제안했다.
각 규칙을 시각적으로 확인하기 쉽게 하기 위해, 그림으로 표현하였다. 한편, 본 연구에 의해 생성된 규칙의 유용성과 의미를 설명하기 위해, 최소 지지도 15 주변의 빈도수를 갖는 3빈발 항목과 2빈발 항목에 대한 규칙들을 제시하였다. 각각의 기호를 정리하면 ‘ta’는 수온 21도를, ‘tb’는 수온 22도를, ‘de’는 용존산소가 7임을, ‘sa’는 염도가 27임을, ‘sb’는 염도가 28임을, ‘sc’는 염도가 29임을 의미한다.

대상 데이터

단순화를 위해 측정치의 소수점 아래는 반올림하였다. 데이터에 대한 실험은 기존 인터트랜잭션 연관 규칙 탐사 방법과 본 연구에서 제안한 방안을 대상으로 하였다. 이때 생성된 기호와 인터트랜잭션의 개수는 표 1과 같다.
본 연구에서 제안한 데이터의 값의 변화와 유지를 모델링하기 위해 수온은 19개, 염도는 10개, 용존산소는 15개의 기호를 사용하였다. 데이터의 불공정 고려문제를 해결할 수 있는 67개의 인터트랜잭션들을 생성한 후, 1 빈발항목, 2 빈발항목, 3 빈발항목을 생성하였다.
본 장에서는 앞서 제시한 문제와 해결 방안을 반영한, 인터트랜잭션 연관 규칙 탐사를 보이기 위해, 2009년 7월부터 8월까지 YSI 해양 센서를 이용하여 남해안에서 하루에 한번 측정한 데이터를 대상으로 하였다. 이는 계절적인 변화가 가장 많은 시간을 대상으로 하였고 측정된 정보는 수온, 염도, 용존산소, pH이다.

이론/모형

인터트랜잭션에 대한 기존 연구의 분석은 데이터의의미적 정보를 반영하기 위한 관점과 데이터 항목의 불공정 고려 관점에서 분석한다. 분석함에 있어 인터트랜잭션에 대한 정의 및 알고리즘의 기본은, 인터트랜잭션을 제안한 [10-12]의 연구들을 따랐다. 이는 관련 개념들의 정의를 재 정의하고 기술함으로써 발생하는 공간의 낭비를 최소화하고 본 연구에서 제시하고자 하는 문제에 집중하기 위함이다.
다음으로 더미 트랜잭션을 추가하고 데이터가 없는 트랜잭션도 슬라이딩 윈도우의 시작점으로 허용하는 인터트랜잭션을 생성한다. 생성된 인터트랜잭션에 대해[11-12]에서 제안한 빈발 항목 발견을 통해 연관규칙을 생성한다.

성능/효과

기존 인터트랜잭션 기법은 순수 빈발항목만을 고려할 때, 4빈도 항목까지 생성하지만, 본 연구에서 제안한 방안은 2빈도항목까지 생성할 수 있었다. 생성된 빈발항모들에 대해 [11-12] 연구에서 제시하는 규칙생성 기준에 의해 규칙을 생성하면 그림 6과 같다.
생성된 빈발항목에 대한 규칙들에서 확인할 수 있듯이, 본 연구에서 제안한 방안이 보다 데이터의 변화를 잘 발견할 수 있다. 특히, 기존 인터트랜잭션 기법에 의한 규칙 5는 ‘염도 29 상태가 이틀 유지되었음’을 알 수 있으나, 이를 위해 규칙에 대한 재처리과정이 필요하다.
최소지지도(min support)를 15과 20으로 구분하였고 각각에 대해 생성된 빈발항목의 개수는 표 2와 같다. 제안한 기법이 기존 기법보다 많은 1 빈발 및 2 빈발항목을 생성하였다. 이는 데이터의 변화를 모델링하였기 때문이다.

후속연구

첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안한다. 둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제공한다. 이를 통해, 기존 연구에서는 “염도가29이고 DO가 7이면 6일 후 수온이 22이다.
향후 연구서는 다양한 데이터 집합에 대한 적용을 통해, 데이터 값의 변화를 보다 효과적으로 모델링하는 방안을 연구하고자 한다. 또한 생성된 규칙들을 효과적으로 시각화 하는 방안이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서 제안한, 기존 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사 기법에 존재하는 문제의 해결 방안은 무엇인가?	본 연구에서는 기존 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사 기법에 존재하는 두 가지 문제를 제시하였고 이를 해결하기 위한 방안을 제안하였다. 첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안했다. 둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제안했다. 이를 통해 기존 연구보다 의미 있는 규칙을 생성할 수 있다.
	연관 규칙 탐사 방안이란 무엇인가?	이러한 목적에 부합하기 방안 중에 데이터들로 구성된 트랜잭션들로부터 정보를 발견하기 위해 연관 규칙 탐사 방안이 연구되어 왔다[2-4]. 연관 규칙 탐사 방안은 트랜잭션들로부터 빈발한 데이터를 찾고 이를 기반으로 일정 임계값 이상의 패턴을 발견 하기 방안이다[5-7]. 고려 대상 데이터의 특징이 일반 기호적 데이터냐 수치적 데이터냐의 특성을 반영하여 연관 규칙 탐사 방안들이 제안되어 왔다[8-9].
	연관 규칙 탐사 대상의 종류는 무엇인가?	연관 규칙 탐사 대상은 인트라트랜잭션(intra transaction)과 인터트랜잭션(intertransaction)으로 구분할 수 있다[10-11]. 인트라트랜잭션은 데이터의 묶음인 각각의 트랜잭션들을 대상으로 한다.

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