KDD(데이터베이스 지식 발견)란?
KDD는 Knowledge Discovery in Databases(데이터베이스 내 지식 발견)의 약자입니다. KDD는 데이터 속에서 유용한 지식을 발견하는 전반적인 과정을 정의하며, 구체적인 데이터 마이닝 기법이 실제로 어떻게 고수준으로 응용되는지에 중점을 둡니다.
KDD는 인공지능, 머신러닝, 패턴 인식, 데이터베이스, 통계학, 전문가 시스템을 위한 지식 획득, 데이터 시각화 등 다양한 분야의 연구자들이 깊은 관심을 보이는 학문 영역입니다.
지식 발견 프로세스의 특징
지식 발견 프로세스는 반복적(iterative)이고 상호작용적(interactive)이며, 여러 단계로 구성되어 있습니다. 각 단계를 진행하는 중에 이전 단계로 되돌아가 작업을 다시 수행해야 하는 경우도 얼마든지 발생할 수 있습니다.
또한 이 프로세스에는 창의적인 요소가 많습니다. 즉, 각 단계와 응용 유형별로 올바른 결정을 내리기 위한 단 하나의 공식이나 완전한 분류 체계를 제시할 수 없습니다. 따라서 프로세스 전체를 깊이 이해하고, 각 단계에서 요구되는 사항과 가능한 선택지들을 폭넓게 파악하는 것이 중요합니다.
KDD 프로세스의 핵심 단계
1. 이해 확립 (Developing an Understanding)
가장 기본적인 사전 준비 단계입니다. 변환 방법, 알고리즘, 표현 방식 등 여러 결정사항을 위해 무엇을 해야 하는지 전체적인 그림을 그리는 작업입니다. KDD 프로젝트를 담당하는 사람은 최종 사용자의 목표와 지식 발견 프로세스가 수행될 환경(관련된 사전 지식 포함)을 학습하고 명확하게 정의해야 합니다.
2. 목표 데이터셋 생성 (Creating a Target Data Set)
지식 발견을 수행할 대상 데이터셋을 선택하거나, 변수 또는 데이터 샘플의 부분집합을 선정하는 단계입니다. 데이터 마이닝은 접근 가능한 데이터로부터 학습하고 패턴을 찾아내기 때문에 이 과정이 매우 중요합니다. 선정된 데이터는 모델을 구축하는 근거 기반이 됩니다. 만약 중요한 속성(attribute)이 누락되면 연구 전체가 실패로 돌아갈 수 있으므로, 가능한 한 많은 속성을 고려하는 것이 바람직합니다.
3. 데이터 정제 및 전처리 (Data Cleaning and Pre-processing)
데이터 정제는 누락된 값을 채우고, 잡음(noise)이 있는 데이터를 평활화하며, 이상치(outlier)를 식별·제거하고, 데이터 내 불일치를 제거하는 일련의 작업을 의미합니다. 깨끗하게 정제된 데이터는 이후 모든 단계의 품질을 좌우합니다.
4. 탐색적 분석과 모델·가설 선택 (Exploratory Analysis and Model & Hypothesis Selection)
데이터 패턴을 탐색하는 데 사용할 데이터 마이닝 알고리즘과 방법론을 선택하는 단계입니다. 어떤 모델과 매개변수가 적절한지 결정하고, 특정 데이터 마이닝 기법을 KDD 프로세스의 전반적인 기준과 맞추는 작업도 함께 포함됩니다.
5. 데이터 마이닝 (Data Mining)
분류 규칙 또는 트리, 회귀(regression), 군집화(clustering) 등 특정 표현 형태나 그 집합 안에서 관심 있는 패턴을 탐색하는 단계입니다. 앞선 단계들이 올바르게 수행되어 있다면, 사용자는 데이터 마이닝 과정에 상당한 도움을 줄 수 있습니다.
6. 발견된 지식 활용 (Acting on the Discovered Knowledge)
발견한 지식을 직접 활용하거나, 다른 시스템에 통합하여 추가 조치를 취하거나, 문서화하여 이해관계자에게 보고하는 단계입니다. 아울러 기존에 받아들여졌던(또는 추출된) 지식과의 잠재적 충돌 여부를 확인하고 이를 해결하는 작업도 포함됩니다.
마무리
KDD는 단순히 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하는 것을 넘어, 문제 이해부터 데이터 준비, 패턴 발견, 그리고 결과 지식의 실질적인 활용까지 아우르는 체계적인 과정입니다. 각 단계를 충실하게 수행할수록 더욱 신뢰할 수 있는 지식을 얻을 수 있으며, 이것이 성공적인 데이터 기반 의사결정의 핵심이 됩니다.