연관성 규칙을 이용한 지역정보와 통합된 폐기물 데이터 분석

Waste Database Analysis Joined with Local Information Using Association Rules

데이터마이닝 기법에는 연관성 규칙, 의사결정나무, 신경망 분석, 클러스터링, 유전자 알고리즘, 베이지안 네트워크, 메모리-기반 추론 등이 있다. 본 연구에서는 경상남도 폐기물 데이터에 대하여 지역 정보와 통합하여 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터베이스에 연관성 규칙을 적용한다. 연관성 규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 연관성 규칙은 교차판매, 매장 진열, 카탈로그 디자인, 장바구니 분석 등에 사용된다. 각 항목간의 연관성을 반영하는 규칙으로 둘 또는 그 이상의 품목들 사이의 지지도(support), 신뢰도(confidence), 향상도(lift)를 바탕으로 관련성 여부를 측정한다. 지역 정보와 통합된 폐기물 데이터 분석에 대한 연관성 규칙의 적용 결과를 바탕으로 환경개선대책 수립과 환경 정책 결정에 필요한 의사결정 지원 등 효율적인 환경행정의 수행과 환경 정책 수립에 기여할 수 있게 한다.

Method of data mining exists association rule, decision tree, neural network analysis, clustering, genetic algorithm, bayesian network, memory-based reasoning, etc. In this paper, We analyze waste database joined with local information using association rule for environmental information. Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given large data set. Association rules are frequently used by retail stores to assist in marketing, advertising, floor placement, and inventory control. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. We can use to environmental preservation and environmental improvement by association rule outputs.