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데이터베이스에서 기설정한 최소 빈발 지지도 이상의 빈발 지지도를 가지는 빈발 속성 집합을 검색하는 단계;상기 빈발 속성 집합의 길이와 빈발 지지도에 기초하여 상기 빈발 속성 집합의 연관 평가값을 계산하는 단계;상기 빈발 속성 집합 중 임계 연관 평가값 이상을 가지는 후보 속성 집합을 생성하는 단계;상기 후보 속성 집합의 널 비율 또는 상기 연관 평가값에 기초하여 상기 후보 속성 집합 중에서 선택 속성 집합을 선택하는 단계;상기 데이터베이스에 저장되어 있는 속성 중 상기 빈발 속성 집합에 포함되지 않은 속성을 판단하여 상기 빈발 속성 집합에 포함되지 않은 속성에 대한 단일 속성 집합을 생성하는 단계; 및상기 선택 속성 집합 및 상기 단일 속성 집합을 구분하여 상기 선택 속성 집합과 상기 단일 속성 집합의 데이터테이블을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 데이터베이스에는 객체, 속성 및 속성값으로 구분되어 데이터가 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터는 리소스 기술 프레임워크(Resource Description Framework)에 따라 기술되어 있는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 선택 속성 집합에 대한 데이터테이블은 객체별로 상기 선택 속성 집합을 구성하는 속성에 대한 속성값으로 생성되며, 상기 단일 속성 집합에 대한 데이터테이블은 객체별로 상기 단일 속성 집합을 구성하는 속성에 대한 속성값으로 생성되는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 데이터테이블 생성 방법은데이터베이스에서 상기 빈발 속성 집합 중 임계 길이 이상의 빈발 속성 집합을 2차 검색하는 단계를 더 포함하며,2차 검색한 빈발 속성 집합 중에서 상기 후보 속성 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 데이터테이블 생성 방법은상기 후보 속성 집합 중 널 비율이 임계 널 비율보다 작은 후보 속성 집합, 상기 후보 속성 집합에서 가장 높은 연관 평가값을 가지는 최고 후보 속성 집합 또는 상기 최고 후보 속성 집합과 공통된 속성이 존재하지 않는 후보 속성 집합을 선택 속성 집합으로 선택하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 데이터테이블 생성 방법은상기 후보 속성 집합 중에서 상기 널 비율이 임계 널 비율보다 큰 후보 속성 집합 또는 상기 최고 후보 속성 집합과 공통된 속성이 존재하는 후보 속성 집합을 임시 속성 집합으로 분리하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 7 항에 있어서, 상기 후보 속성 집합 중에서 상기 최고 후보 속성 집합과 공통된 속성이 존재하는 후보 속성 집합은 상기 공통된 속성을 삭제하여 상기 임시 속성 집합으로 분리되는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 7 항에 있어서, 상기 후보 속성 집합 중에서 상기 널 비율이 임계 널 비율보다 큰 후보 속성 집합은 상기 후보 속성 집합을 구성하는 속성별 널 비율에 기초하여 임계 널 비율보다 높은 널 비율을 가지는 순서의 속성을 삭제하여 상기 후보 속성 집합의 널 비율이 상기 임계 널 비율보다 작도록 임시 속성 집합으로 분리되는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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제 8 항 또는 제 9 항에 있어서, 상기 데이터테이블 생성 방법은상기 임시 속성 집합의 길이와 빈발 지지도에 기초하여 상기 임시 속성 집합의 연관 평가값을 계산하는 단계; 및 상기 임시 속성 집합 중 가장 높은 연관 평가값을 가지는 갱신 속성 집합을 선택하고, 상기 갱신 속성 집합의 데이터테이블을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 방법
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데이터베이스에서 기설정한 최소 빈발 지지도 이상의 빈발 지지도를 가지는 빈발 속성 집합을 검색하는 마이닝부;상기 빈발 속성 집합의 길이와 빈발 지지도에 기초하여 상기 빈발 속성 집합의 연관 평가값을 계산하는 평가값 계산부;상기 빈발 속성 집합 중 임계 연관 평가값 이상을 가지는 후보 속성 집합을 생성하는 후보 속성 집합 생성부; 상기 후보 속성 집합의 널 비율 또는 연관 평가값에 기초하여 상기 후보 속성 집합 중에서 선택 속성 집합을 선택하는 선택부; 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 속성 중 상기 빈발 속성 집합에 포함되지 않은 속성을 판단하여 상기 빈발 속성 집합에 포함되지 않은 속성에 대한 단일 속성 집합을 생성하는 단일 속성 집합 생성부; 및상기 선택 속성 집합 및 상기 단일 속성 집합을 구분하여 상기 선택 속성 집합과 상기 단일 속성 집합의 데이터테이블을 생성하는 데이터테이블 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 11 항에 있어서, 상기 데이터베이스에는 객체, 속성 및 속성값으로 구분되어 데이터가 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 12 항에 있어서, 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터는 리소스 기술 프레임워크(Resource Description Framework)에 따라 기술되어 있는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 13 항에 있어서, 상기 선택 속성 집합에 대한 데이터테이블은 객체별로 상기 선택 속성 집합을 구성하는 속성에 대한 속성값으로 생성되며, 상기 단일 속성 집합에 대한 데이터테이블은 객체별로 상기 단일 속성 집합을 구성하는 속성에 대한 속성값으로 생성되는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 14 항에 있어서, 상기 선택부는상기 후보 속성 집합 중 널 비율이 임계 널 비율보다 작은 후보 속성 집합, 상기 후보 속성 집합에서 가장 높은 연관 평가값을 가지는 최고 후보 속성 집합 또는 상기 최고 후보 속성 집합과 공통된 속성이 존재하지 않는 후보 속성 집합을 선택 속성 집합으로 선택하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 14 항에 있어서, 상기 데이터테이블 생성 장치는상기 데이터베이스에서 상기 빈발 속성 집합 중 임계 길이 이상의 빈발 속성 집합을 2차 검색하는 길이 검색부를 더 포함하며,상기 평가값 계산부는 2차 검색한 빈발 속성 집합의 연관 평가값을 계산하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 14 항에 있어서, 상기 후보 속성 집합 생성부는상기 후보 속성 집합 중 널 비율이 임계 널 비율보다 작거나, 상기 후보 속성 집합에서 가장 높은 연관 평가값을 가지는 최고 후보 속성 집합과 공통된 속성이 존재하지 않는 후보 속성 집합을 상기 후보 속성 집합에서 제외하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 15 항에 있어서, 상기 데이터테이블 생성 장치는상기 후보 속성 집합 중에서 널 비율이 임계 널 비율보다 큰 후보 속성 집합 또는 상기 최고 후보 속성 집합과 공통된 속성이 존재하는 후보 속성 집합으로부터 임시 속성 집합을 생성하는 임시 속성 집합 생성부; 및상기 임시 속성 집합의 길이와 빈발 지지도에 기초하여 계산한 상기 임시 속성 집합의 연관 평가값에 기초하여 상기 임시 속성 집합 중 가장 높은 연관 평가값을 가지는 갱신 속성 집합을 판단하는 갱신 속성 집합 판단부를 더 포함하며,상기 데이터테이블 생성부는 상기 갱신 속성 집합의 데이터테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 18 항에 있어서, 상기 임시 속성 집합 생성부는상기 후보 속성 집합 중에서 상기 최고 후보 속성 집합과 공통된 속성이 존재하는 후보 속성 집합에서 상기 공통된 속성을 삭제하여 임시 속성 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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제 18 항에 있어서, 상기 임시 속성 집합 생성부는상기 후보 속성 집합 중에서 상기 널 비율이 임계 널 비율보다 큰 후보 속성 집합에서 상기 후보 속성 집합을 구성하는 속성별 널 비율에 기초하여 임계 널 비율보다 높은 널 비율을 가지는 순서의 속성을 삭제하여 상기 후보 속성 집합의 널 비율이 상기 임계 널 비율보다 작도록 임시 속성 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터테이블 생성 장치
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