퓨전된 데이터 기반 잠재변수에 의한 연관성 규칙 적용 방안

Application Scheme of Association Rule by Latent Variable through Data Fusion

현대 사회에서는 조직의 운영 및 의사 결정을 위하여 다양한 통계 조사가 실시되고 있으며, 연구의 목적에 따라 조사 문항을 다르게 하여 실시하고 있어 통계 분석 시 통계조사의 효율적 사용이 제한되어 있다. 이에 본 논문에서는 데이터 퓨전에 의해 생성된 자료에 대하여 잠재변수를 이용한 연관성 규칙을 적용하는 방안에 대하여 연구하고자 한다. 일반적으로 연관성 규칙 생성 시, 관심대상이 되는 항목이 많은 경우에는 규칙이 지나치게 많이 나와 규칙 분석의 어려움을 초래할 수 있다. 이와 같은 경우, 유사한 항목을 몇 개의 잠재 변수로 축소하여 연관성 규칙을 적용하면 연관성 규칙 도출 시간을 단축할 수 있고, 하나의 축약된 연관성 결과를 도출할 수 있어 더욱 효율적으로 분석을 실시할 수 있다. 이에 본 논문에서는 통계 조사 자료의 퓨전된 결과를 바탕으로 잠재변수에 의한 연관성 규칙 적용 방안인 하이브리드 데이터마이닝에 대하여 기술하고 예제 자료에 적용하여 그 유용성을 살펴보고자 한다.

Today, the statistical survey has been carried out variously for the decision-making and administration of the organization. We use the different items in the statistical survey according to the purpose of study. Currently, gyeongnam province is executing the social index survey every year to the provincials. But, this survey has the limit of the analysis as execution of the different survey per 3 year cycles. The solution of this problem is data fusion. Data fusion is the process of combining multiple data in order to provide information of tactical value to the user. But, data fusion doesn t mean the ultimate result. Therefore, efficient analysis for the data fusion is also important. In this study, We present data fusion method of statistical survey data. Also, We suggest application methodology of association rule by latent variable through data fusion of statistical survey data.