Recently, transaction data is accumulated everywhere such as bank and IT company. Association analysis methods are usually applied to analyze transaction data, but the methods have several problems. For example, these methods only consider one-way relations among items and cannot reflect domain knowledge to analysis process. In order to overcome defect of association analysis methods, we suggest a transaction data analysis method based on probabilistic graphical model (PGM) in this study. The method we suggest has several advantages as compared with association analysis methods. For example, this method has a high flexibility, so it can give a solution to various probability problems regarding the transaction data and can consider various relationships among items.

지진예측을 위한 확률론적퍼지모형을 제안하였다. 제안원 모형은 지진발생에 대하여 부작위성 (randomness) 과 퍼 지니스( fuzziness )를 같이 사용하여， 기존의 확률론에 근거한 지진예측방볍을 개선할 수 있도록 하였다. 이 연구의 설과는 (a) 주어진 초과확률에 대한 지반가속도 또는 주어진 지반가속도에 대한 초과확률의 멤벼쉽함수와 (b) 멤써 쉽함수릎 대표할 수 있는 특성값 (characteristic value) 이다. 확률론적퍼지모형을 띠 놔 Utah 주의 Wasatch Front Range 의 자료에 적용하여 서로 다른 연간초파확률， 최대지반가속도에 대하여 지진도른 작성하였다