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이름:지아웨이 한 (Jiawei Han)

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2025년 1월 <데이터 마이닝 개념과 기법 4/e>

지아웨이 한(Jiawei Han)

일리노이 대학교 어바나 샴페인 캠퍼스(UIUC, University of Illinois at Urbana-Champaign) 컴퓨터 과학 학부의 마이클 에이켄(Michael Aiken) 석좌 교수이며, 지식 발견 및 데이터 마이닝 연구에 대한 기여로 ACM(Association for Computing Machinery) SIGKDD 혁신상(2004), IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 컴퓨터 학회 기술 공로상(2005), IEEE W. 월러스 맥도웰(Wallace McDowell)상(2009) 등을 수상했다. ACM 및 IEEE의 펠로(fellow) 연구자다. 『ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data』(2006-2011)의 창립 편집장을 역임했으며, 『IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering』, 『Data Mining and Knowledge Discovery』 등 여러 저널의 편집위원회 회원으로 활동했다.  

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저자의 말

<데이터 마이닝 개념과 기법 4/e> - 2025년 1월  더보기

현대 사회의 컴퓨터화는 인간의 능력을 크게 향상시켰으며 다양한 출처에서 데이터를 생성하고 수집하는 데 많은 도움이 됐다. 우리 삶의 거의 모든 측면에서 엄청난 양의 데이터가 쏟아지고 있으며, 저장된 데이터 또는 전송 중 데이터의 급증으로 인해 데이터를 유용한 정보와 지식으로 변환하는 데 지능적으로 도움을 주는 새로운 기술과 자동화된 도구를 찾아야 한다. 데이터 마이닝과 다양한 응용 분야를 포함한 컴퓨터 과학의 발전은 대규모 데이터 처리에 대한 우리의 필요성을 반영한 것이다. 데이터 마이닝은 데이터로부터 지식 발견 또는 KDD(Knowledge Discovery from Data)로도 부르며, 대규모 데이터베이스, 데이터 웨어하우스(warehouse), 웹, 기타 대규모 정보 저장소 또는 데이터 스트림에 암묵적으로 저장되거나 캡처된 지식의 패턴을 자동으로 편리하게 추출하기 위한 개념, 방법, 절차를 의미한다. 이 책은 지식의 발견 및 데이터 마이닝을 위한 개념과 기술을 탐구한다. 데이터 마이닝은 통계학, 머신러닝, 패턴 인식, 데이터베이스 기술, 정보 검색, 자연어 처리, 네트워크 과학, 지식 기반 시스템, AI, 고성능 컴퓨팅, 데이터 시각화 등 다양한 분야와 연계된 연구 분야다. 데이터 마이닝 연구자는 대량의 데이터 집합에서 숨겨진 패턴을 발견하기 위한 기술의 타당성, 유용성, 효과성, 확장성 등 다양한 측면을 연구한다. 따라서 이 책은 통계학, 머신러닝, 데이터베이스 시스템 또는 다른 해당 분야의 입문서로 집필된 것은 아니지만, 이들 분야에 관심을 가진 독자를 위한 폭넓은 배경 지식을 제공한다. 이 책은 데이터 마이닝에 대한 포괄적인 입문서이며, 컴퓨터 과학 전공자, 애플리케이션 개발자, 비즈니스 전문가, 그리고 통계학, 머신러닝 등 앞서 언급한 연구자 모두에게 유용한 교과서 또는 참고서가 될 수 있다. 데이터 마이닝은 1980년대 후반에 등장한 뒤 1990년대에 큰 발전을 이뤘으며, 2000년대에도 지속적으로 발전하고 있다. 이 책은 데이터 마이닝 분야의 전반적인 그림을 제시하며, 흥미로운 데이터 마이닝의 개념과 기술을 소개하고 응용 분야와 연구 방향에 대해 논의한다. 이 책의 중요한 집필 동기 중 하나는 데이터 마이닝 연구를 위한 조직화된 프레임워크를 구축하는 것이며, 이는 다양한 학문 분야에 연계됐으며, 빠르게 발전하는 데이터 마이닝의 학문적 특성으로 인해 어려운 작업이었다. 우리는 이 책이 다양한 배경과 경험을 가진 사람들과 데이터 마이닝에 대한 의견을 교환하고, 흥미로우며 역동적인 우리의 연구 분야가 좀 더 활성화되는 데 도움이 되기를 기대한다.

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