이진 연관규칙(binary association rule)은 "한 사건(evnet)내에서 특정 항목(item)이 나타나면 반드시 다른 항목도 그 사건 내에 함께 발생한다"는 형태의 규칙성(regularity)을 의미한다. 이러한 연관규칙은 업무 분야의 중요한 특성을 반영하여 의사결정에 유용한 정보를 제공하므로, 대용량의 사건 데이타베이스로부터 연관규칙을 발견하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이진 연관규칙을 확장하여 항목별 발생횟수를 고려하는 수량(quantized) 연관규칙의 한 형태인 단방향(unidirectional) 수량 연관규칙을 정의한다. 탐사공간에 존재하는 의미적 종속 관계를 이용하여 탐색의 효율성을 높인, 단방향 수량 연관규칙 탐사(mining unidirectional quantized association rules) 알고리즘들을 제안하고 각 알고리즘의 성능을 평가한다.