초록 ▼

가. 시퀀스 데이터 변환 기술의 개발
(1) 여러 속성으로 구성된 다차원 시퀀스 데이터를 변환하는 기술
(2) DB, 파일형태의 데이터, 외부 자료 등으로부터 시퀀스 데이터를 추출
(3) 다차원 시퀀스 분석에 적당한 시퀀스 데이터로 정제하고 변환하는 기술
나. 시퀀스 데이터 클러스터링 기술의 개발
(1) 시퀀스 데이터내의 기하학적, 정량적 특성을 분석하여 복수 개의 클러스터로 군집화하는 기술 개발
(2) 저장 공간을 줄이고 검색 효율을 높이기 위하여 레코드들을 유사한 특성을 지닌 몇 개의 소그룹으로

가. 시퀀스 데이터 변환 기술의 개발
(1) 여러 속성으로 구성된 다차원 시퀀스 데이터를 변환하는 기술
(2) DB, 파일형태의 데이터, 외부 자료 등으로부터 시퀀스 데이터를 추출
(3) 다차원 시퀀스 분석에 적당한 시퀀스 데이터로 정제하고 변환하는 기술
나. 시퀀스 데이터 클러스터링 기술의 개발
(1) 시퀀스 데이터내의 기하학적, 정량적 특성을 분석하여 복수 개의 클러스터로 군집화하는 기술 개발
(2) 저장 공간을 줄이고 검색 효율을 높이기 위하여 레코드들을 유사한 특성을 지닌 몇 개의 소그룹으로 분할하는 기술 개발
다. 다차원 시퀀스 패턴마이닝 기술 개발
(1) 시퀀스 데이터 클러스터링 단계에서 추출된 클러스터 기반으로 특성을 정량화한 스칼라량과 벡터량에 근거하여 유사성함수를 정의하고, 이 함수를 기반으로 여과단계와 정제단계를 거쳐 데이터베이스로부터 유사한 패턴을 검색하기 위한 알고리즘 개발
(2) 패턴 자체의 진동 및 주기 등에 기초한 분석 자료와 패턴 검색에 의한 유사 패턴을 보이는 시퀀스를 분석하여 특정 기간의 예측을 위한 알고리즘 개발
라. 다차원 데이터저장 관리 기술
(1) 다차원 데이터를 위한 효율적인 저장 구조를 갖는 스키마 정의 및 메타 데이터 관리를 위한 메카니즘
(2) 다차원 데이터를 편리하게 저장하고 관리하며 신속한 검색이 가능한 새로운 기술개발
마. 그래픽 질의 인터페이스 기술 개발
(1) 다양한 시간 질의어(temporal query)를 그래픽으로 제공할 수 있는 매카니즘 개발
(2) 데이터 큐브상의 각 차원들의 계층 구조상의 레벨 개념을 사용하여 다양한 계층에서 사용자 질의기능 개발

Abstract ▼

There are various needs concerning analyzing the time-series data and searching the pattern with similarity from an enormous database in these business environments. There are however few supporting tools which have only a basic function to search the pattern dataset of one dimensional data.
The

There are various needs concerning analyzing the time-series data and searching the pattern with similarity from an enormous database in these business environments. There are however few supporting tools which have only a basic function to search the pattern dataset of one dimensional data.
The goal of the project is to develop a mining engine which can analyze the multidimensional data and predict the output. There are five outputs to develop during the project period.
First, we have developed the technology for transforming the sequential data. It can help a mining engine by extracting a sequential data from the databases, files and external data. Also, it can transform raw into clean data, which is provided the mining engine. Second, we have implemented the clustering technology for reducing the data. It is useful to save the storage and to search effectively the pattern. Third. developing the algorithm for matching the pattern and predicting the output, we can provide a manager with various reports and statistics. Forth, the mechanism for managing the multidimensional data. We design the multidimensional data schema which conveniently can be accessed. Using the schema, we search easily similar features and we are accelerated to make reports. The last thing the implementation of a graphic user interface to query.
As being increased considerably analysts' needs want to know about new facts or customer's opinions in a huge data, the market will be getting bigger than the current market. Therefore, the result of this project will help the manager to make decision and will substitute our application for the foreign packages in the CRM, ERP and SCM market.

목차 Contents

• 제출문 ...1
• 요약문 ...2
• SUMMARY ...5
• CONTENTS ...6
• 목차 ...7
• 제1장 서론 ...10
• 제1절 연구개발의 개요 ...10
• 제2절 연구개발의 목적 및 필요성 ...11
• 제2장 연구개발 배경 ...13
• 제1절 연구개발 분야의 시장 상황 ...13
• 1. 국내 시장 상황 ...13
• 2. 해외 시장 상황 ...13
• 제2절 관련연구의 동향 ...13
• 1. 패턴 검색 분야의 동향 ...13
• 2. 세그멘테이션 분야의 동향 ...15
• 제3장 연구개발 내용 ...18
• 제1절 연구개발 핵심 기술 개요 ...18
• 제2절 세그멘테이션 기법 연구 ...19
• 제3절 패턴 유사성 알고리즘 연구 ...26
• 제4절 개발된 알고리즘의 평가 ...48
• 제5절 다차원 시퀀스 마이닝 엔진 개발을 위한 연구 개발 내용 ...57
• 제4장 시스템 개발 내용 ...62
• 제1절 시스템 개요 ...62
• 제2절 시스템 구성 ...63
• 제3절 시스템 개발 추진 내역 ...66
• 제4절 개발 시제품 구축 내용 ...68
• 제5장 연구개발 활용 방안 ...93
• 제6장 사업화 방안 ...94
• 제7장 기대 효과 ...95
• 참고문헌 ...96