Communication log data consist of communication events such as sending and receiving e-mail or instance message and visiting web sites, etc. Many countries enforce the retention of these data on the communication service providers for the purpose of investigating or detecting criminals through the Internet. Because size of the retained data is very large, the efficient method for extracting valuable information from the data is needed for Law Enforcement Authorities to use the retained data. This paper defines the Interactive Communication Sequence (ICS) that is the important information when each communication event in communication log data consists of sender, receiver, and timestamp of this event. We also define the Interactive Communication Sequence Pattern Mining (ICSPM) problem and propose a method called Fast Discovering Interactive Communication Sequence Pattern (FDICSP) to solve this problem. FDICSP focuses on ICS to reduce the search space when it finds longer sequences by using shorter sequences. Thus, FDICSP can find Interactive Communication Sequence Patterns efficiently.
통신 기록 데이터는 이메일이나 인스턴스 메시지를 주고 받거나, 웹사이트에 접속하는 것과 같은 통신 이벤트들로 구성된다. 인터넷 기반의 통신 서비스들의 증가와 더불어, 범죄의 모의, 교수 및 방조 등에 이러한 서비스들이 이용되고 있으며, 그 비율도 증가하고 있다. 공중 전화망(PSTN: Public Switched Telephone Network)과 같은 전통적인 통신 서비스들 보다 인터넷 기반의 통신 서비스들이 범죄에 이용되는 중요한 이유는 범죄자들이 자신의 신분을 쉽게 숨길 수 있기 때문이다. 그러므로 많은 나라에서는 인터넷을 사용한 범죄의 조사와 발견을 위해서 통신 서비스 제공자에게 이런 데이터를 보관하도록 규정하고 있다. 보관되는 통신 기록 데이터의 크기가 매우 크기 때문에 치안당국이 이 데이터를 사용하기 위해서는 필요한 정보만을 효과적으로 추출해내는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발신자, 수신자, 통신발생시각의 세 가지 정보만 포함하는 통신 이벤트가 주어질 때, 의미 있는 정보 중 하나인 대화형 통신 순서열 을 정의한다. 또한, 대화형 통신 순서열 패턴 마이닝 문제를 정의하고 그것을 해결하기 위해 Fast Discovering Interactive Communication Sequence Patterns (FDICSP) 알고리즘을 제안한다. FDICSP는 길이가 짧은 대화형 통신 순서열을 조합하여 길이가 긴 대화형 통신 순서열을 생성해나가는데, 이러한 대화형 통신 순서열에 초점을 맞춘 작업을 통해 효율적으로 대화형 통신 순서열 패턴을 찾는다.
