그래프 데이터베이스 환경에서 이상징후 탐지를 위한 연관 관계 분석 기법Association Analysis for Detecting Abnormal in Graph Database Environment
- Other Titles
- Association Analysis for Detecting Abnormal in Graph Database Environment
- Authors
- 정우철; 전문석; 최도현
- Issue Date
- Aug-2020
- Publisher
- 중소기업융합학회
- Keywords
- Anomaly Detection; Graph Database(GDB); Graph Analysis; Pattern Analysis; Relattional Database(RDB); 이상징후 탐지; 그래프 데이터베이스; 그래프 분석; 패턴 분석; 관계형 데이터베이스
- Citation
- Journal of Convergence for Information Technology, v.10, no.8, pp.15 - 22
- Journal Title
- Journal of Convergence for Information Technology
- Volume
- 10
- Number
- 8
- Start Page
- 15
- End Page
- 22
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/38462
- DOI
- 10.22156/CS4SMB.2020.10.08.015
- ISSN
- 2586-4440
- Abstract
- 4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.
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