[논문]효율적인 데이터베이스 마케팅을 위한 데이터마이닝 전처리도구에 관한 연구

이준석

doi:10.14400/jdc.2014.12.11.257

효율적인 데이터베이스 마케팅을 위한 데이터마이닝 전처리도구에 관한 연구
A Study on the Data Mining Preprocessing Tool For Efficient Database Marketing 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.12 no.11, 2014년, pp.257 - 264

초록
AI-Helper

효율적인 데이터베이스 마케팅을 위하여 고객들을 세분화하고, 새로운 지식을 탐색할 수 있는 데이터마이닝의 필요성이 증대되고 있다. 데이터마이닝 도구를 구축하기 위해서는 단계별 구현이 요구되어 지는데, 본 연구에서는 데이터마이닝을 위한 분산 환경에 적응 가능한 데이터 전처리 도구를 구성하였다. 기존의 데이터마이닝 도구인 앤서 트리, 클레멘타인, 엔터프라이즈 마이너, 캔싱턴, 웨카의 전처리 부분을 고찰하고, 분산 환경에서 효율적으로 사용할 수 있는 데이터 마이닝 전처리 도구를 구성하였다. 새로이 제안된 시스템은 엔터프라이즈 자바 빈즈와 XML을 기반으로 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper is to construction of the data mining preprocessing tool for efficient database marketing. We compare and evaluate the often used data mining tools based on the access method to local and remote databases, and on the exchange of information resources between different computers. The evaluated preprocessing of data mining tools are Answer Tree, Climentine, Enterprise Miner, Kensington, and Weka. We propose a design principle for an efficient system for data preprocessing for data mining on the distributed networks. This system is based on Java technology including EJB(Enterprise Java Beans) and XML(eXtensible Markup Language).

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한, 기업은 서로 다른 성격을 가진 고객을 일정한 집단으로 분류하여 고객의 특성을 활용할 수 있는 고객세분화 전략을 사용하고자 한다[3].

제안 방법

켄싱턴은 분산 클라이언트/서버 실행모형로 이식성, 확장성, 네트워킹 기능을 자바로 구현하여, 분산 컴퓨팅이 가능하며 컴포넌트(component)의 멀티-티어 구조를 통해 원격 데이터베이스에 접근할 수 있다. 그러므로, 조직내의 인트라넷에서의 내부 데이터베이스를 포함하여, 온라인 데이터 소스와 같은 어떠한 데이터 소스라도 탐색이나 접근이 가능하도록 설계되었다. 켄싱턴의 데이터마이닝 데이터 억세스는 원격 데이터베이스와 연결 후 데이터소스를 전송 받기 위하여 데이터베이스의 위치에 대한 명세가 필요하다.
켄싱턴은 InforSense사의 마이닝 도구로 인터넷과 같은 네트워크를 이용한 데이터분석을 위한 지식경영 플랫폼으로 설계되었다. 그러므로, 해당 조직내의 내부 데이터베이스를 포함하여, 온라인 데이터베이스와 같은 어떠한 데이터 소스라도 탐색이나 접근이 가능하도록 설계되었다.
둘째, 어플리케이션 서버에 배치되어 있는 엔터프라이즈 자바 빈즈는 클라이언트의 요청을 받은 엔터프라이즈 자바 빈즈 콘테이너에 의해 호출되어 원격 데이터베이스의 여러 클라이언트의 요청을 실질적으로 수행하고 그 결과를 XML 문서로 파싱한다.
셋째, 데이터마이닝 단계로 실제 데이터마이닝 도구를 적용하여 마이닝 작업을 수행한다. 의사결정나무(decision tree)와 같은 데이터마이닝 기법들을 이용하여 분석 가능한 데이터의 구조, 경향이나 관계를 생성한다.
셋째, 원격 데이터베이스의 연결은 자바의 JDBC 응용프로그램 인터페이스를 사용하여 엔터프라이즈 자바 빈즈에서 수행한다.
이러한 도구를 통하여 데이터베이스가 원격지에 위치하더라도 데이터베이스에 대한 몇 가지 정보만 사용자가 알고 있으면 네트워크상의 어떤 곳에서도 접속이 가능하도록 하였고, 클라이언트에서 질의어를 이용하여 데이터베이스에 대하여 데이터 선택, 입력, 갱신, 삭제 작업을 수행할 수 있도록 하였다.
제안된 전처리 시스템은 엔터프라이즈 자바 빈즈(Enterprise Java Beans) 와 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하여 분산객체의 구현에 적용가능하며, 이기종간의 데이터 교환이나 처리에 적합하며, 쉬운 네트워크 환경 구축이 가능하다도록 하였다. 이를 기반으로 기존의 데이터마이닝 도구보다 분산환경에서 데이터마이닝이 용이하게 구현될 수 있도록 하는 데이터마이닝 전처리 시스템을 구현하였다.
제안된 전처리 시스템은 엔터프라이즈 자바 빈즈(Enterprise Java Beans) 와 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하여 분산객체의 구현에 적용가능하며, 이기종간의 데이터 교환이나 처리에 적합하며, 쉬운 네트워크 환경 구축이 가능하다도록 하였다. 이를 기반으로 기존의 데이터마이닝 도구보다 분산환경에서 데이터마이닝이 용이하게 구현될 수 있도록 하는 데이터마이닝 전처리 시스템을 구현하였다.
효율적인 데이터마이닝 도구는 분산 환경에 적응 가능하여야 하며, 이에 따른 원격 데이터베이스와의 연결, 데이터의 전송, 변환문제의 해결이 요구되며, 이러한 문제의 해결을 위하여 분산 컴포넌트의 멀티-티어 구조를 이용하여, 사용자가 네트워크로 연결된 어느 곳에서든지 데이터에 접근, 분석, 결과를 배치할 수 있도록 하는 데이터마이닝을 위한 데이터 전처리 도구를 구성하였다.

대상 데이터

엔터프라이즈 마이너는 클라이언트/서버 환경을 지원하여 대용량 데이터 모형화의 원격지 수행이 가능하다. 인포믹스, 오라클, 사이베이스, DB2와 같은 다양한 데이터베이스와 데이터 웨어하우스에 접근하여 데이터를 추출한다.

이론/모형

이러한 문제를 해결하기 위해 멀티 티어 구조를 사용한다. 클라이언트/서버의 2-티어 구조에 데이터베이스 서버에 접근해서 데이터를 처리하는 중개자 혹은 어떤 업무에 필요한 비즈니스 로직들을 따로 별도의 어플리케이션에 저장하는 어플리케이션 서버를 추가하는 것이다.
이러한 문제점들을 해결하는 새로운 시스템을 구현하기 위하여 클라이언트/서버 방식의 2-티어 구조대신에 어플리케이션 서버가 추가된 멀티-티어 구조를 사용한다. 3-티어 구조를 사용하면 클라이언트 프로그램은 단순한 사용자 인터페이스 프로그램이 될 수 있다.

성능/효과

데이터 전송은 데이터의 관리나 시스템 환경에 적응성 있는 구조를 제공함으로서 이기종 서버간의 데이터교환문제이나 데이터의 형식에 따른 변환문제의 해결이 필요하였는데, 멀티-티어 구조에서 어플리케이션 서버의 기능구축을 엔터프라이즈 자바 빈즈로 사용함으로서 분산환경에 효율적이고도, 능동적으로 대처할 수 있도록 하였으며, 데이터의 전송은 XML을 이용하여 시스템 환경에 유용하게 대처할 수 있도록 하였다.
엔터프라이즈 마이너는 데이터 입출력이 용이하며, 어떠한 종류의 데이터베이스에도 연동될 수 있다. 또한, 데이터 처리에 한계가 없고, 병렬처리 알고리즘을 통해 처리능력을 향상시켰다. 다양한 데이터마이닝 기법들을 제공한다.
서버와 클라이언트의 데이터 전송은 XML 문서 양식을 사용한다. 본 논문에서 구현한 시스템에서는 문서 양식을 XSL을 이용하여 문서 통합이 용이하여, 문서 표준을 만들 수 있는 장점을 가지고 있다.
셋째, 연결하고자 하는 데이터베이스에 대한 ODBC 드라이버가 클라이언트에 설치되어 있어야 하며, 만약 ODBC 드라이버가 설치되어 있지 않은 데이터베이스와는 연결할 수 없다. 그러므로, 사용자가 별도로 설치하여야만 한다.
첫째, 대부분의 데이터 억세스 시스템이 클라이언트/서버의 2-티어 구조를 사용하고 있어, 클라이언트의 사용자 프로그램에서 원격 데이터베이스와 연결하는 작업을 수행한다. 이러한 구조는 사용자 프로그램 자체에 데이터베이스 전용의 클라이언트 소프트웨어, 해당 데이터베이스의 ODBC까지 설치되어야만 작동이 가능하다.

후속연구

둘째, 위와 같은 구조에서는 시스템이 데이터베이스 자체나 데이터베이스 엔진을 변경 또는 업그레이드하려면 많은 클라이언트들의 환경 설정을 고려하여야 하고, 계속적인 클라이언트 프로그램의 버전 향상이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기업의 데이터베이스 마케팅 수준이 높다고 할 수 있는 기준은 무엇인가?	기업이 다양한 경로를 통해 수집된 고객 정보를 데이터베이스화하고, 이러한 정보를 기업의 마케팅 전략에 활용하여, 고객 개개인과의 장기적 관계를 구축하고자 하는 제반 마케팅활동을 데이터베이스 마케팅(database marketing)이라고 하는데 기업의 경쟁 환경과 마케팅의 중요성은 그 기업의 데이터베이스 마케팅 수준과 연관이 있다. 즉, 기업이 속한 업계의 경쟁이 치열할수록 기업의 마케팅 의사결정이 전략적으로 중요할수록, IT와 마케팅의 전략적 통합 정도가 높을수록, 데이터베이스 마케팅에 대한 조직 구성원들의 이해도가 높고 데이터베이스마케팅에 대한 명확한 목표를 조직구성원들이 공유할수록 그 기업의 데이터베이스 마케팅 수준은 높다고 말할 수 있다[2].
	데이터베이스 마케팅이란 무엇인가?	기업이 다양한 경로를 통해 수집된 고객 정보를 데이터베이스화하고, 이러한 정보를 기업의 마케팅 전략에 활용하여, 고객 개개인과의 장기적 관계를 구축하고자 하는 제반 마케팅활동을 데이터베이스 마케팅(database marketing)이라고 하는데 기업의 경쟁 환경과 마케팅의 중요성은 그 기업의 데이터베이스 마케팅 수준과 연관이 있다. 즉, 기업이 속한 업계의 경쟁이 치열할수록 기업의 마케팅 의사결정이 전략적으로 중요할수록, IT와 마케팅의 전략적 통합 정도가 높을수록, 데이터베이스 마케팅에 대한 조직 구성원들의 이해도가 높고 데이터베이스마케팅에 대한 명확한 목표를 조직구성원들이 공유할수록 그 기업의 데이터베이스 마케팅 수준은 높다고 말할 수 있다[2].
	데이터 억세스(data access)와전처리(preprocessing)하는 과정에서 무엇이 요구되는가?	이러한 과정에서는 데이터베이스가 지역적 데이터베이스 뿐 만 아니라 네트워크로 연결된 원격 데이터베이스도 접속하여 연결 가능하여야 하므로 이에 따른 새로운 기술이 요구된다. 그리고, 데이터베이스가 저장된 서버(server)와 데이터마이닝 도구가 수행되는 클라이언트(client)사이에 컴퓨터의 기종이나 운영체제가 상이하여 발생하는 문제도 있으므로, 이에 대한 해결방법도 요구되고 있다.

참고문헌 (8)

T. H. Hong, E. M. Kim, Predicting the Response of Segmented Customers for the Promotion Using Data Mining, Information Systems Review, Vol. 12, No. 2, pp. 75-88, 2010.
J. M. Lee, J. S. Park, J. B. Jang, An Investigation of the Factors Influence Database Marketing Sophistication, Journal of the Korea Industrial Information System Society, Vol. 6, No. 3, pp. 95-106, 2001.
C. Ordonez, Z. Chen, Horizontal Aggregations in SQL to Prepare Data Sets for Data Mining Analysis, IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering. Vol. 24, Issue 4, pp 678-691, 2012.

상세보기
Y. H. Jung, S. H. Eo, H. S. Moon, H. J. Cho, A Study for Improving the Performance of Data Mining Using Ensemble Techniques, Communications of the Korean statistical society, Vol. 17, No 4, pp. 561-574, 2010.

원문보기 상세보기
J. A. Berry & G. Linoff, Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, John and Sons, 2004.
M. Y. Huh, K. R. Song, The Prospect of the Structure of Data Mining Solution in the Future, International Conference on Data Mining, Visualization and Statistical System, KSS, 2000.
Y. G. Choi, A Study for Improving the Performance of Data Mining Using Ensemble Techniques, Journal of Information Technology Applications & Management, Vol. 15, No. 2, pp. 1-14, 2008.
X. Wu, X. Zhu, G. Q. Wu, IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering. Vol. 26, Issue 1, pp 97-107, 2014.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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