본 논문은 이벤트 시퀀스 데이터에서 조건부 및 무조건부 의존성을 모두 발견하는 문제를 연구합니다. 기존 방법들이 순차 패턴 발견에만 초점을 맞춘 것과 달리, 본 논문에서는 순차 패턴 X와 Y로 구성된 "$X \rightarrow Y$" 형태의 규칙을 발견하여 이벤트 시퀀스를 요약합니다. 간결하고 중복되지 않는 규칙 집합을 발견하기 위해 최소 기술 길이 원칙(Minimum Description Length principle)을 적용하고, 효율적인 규칙 발견을 위해 Seqret이라는 새로운 방법론을 제시합니다. 실험 결과, Seqret은 합성 데이터셋에서 정답을 효과적으로 복구하고, 실제 데이터셋에서 유용한 규칙을 발견하는 것으로 나타났습니다.
