최근에 데이터 스트림을 분석하여 잠재되어 있는 지식을 발견하기 위한 마이닝 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 지지도 기반의 마이닝 방법들은 일정 주기 동안에 미리 정의된 지지도 이상의 발생 빈도를 갖는 이벤트만을 고려함으로써 발생 빈도에 비하여 중요도가 높은 이벤트를 간과하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이상 이벤트에 대한 연관 규칙을 탐사할 수 있는 SM-AF 방법을 제안한다. SM-AF 방법은 이상 이벤트가 감지된 윈도우만 고려하여 연관 정보를 탐사함으로써 자주 발생하지 않더라도 중요도가 높은 이벤트에 대한 연관 정보를 탐사할 수 있다. 또한 SM-AF 방법은 이상 이벤트에 대한 의미 있는 희소 항목 집합과 주기적인 이벤트 집합도 탐사한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 SM-AF 방법이 기존의 연관 규칙 방법들에 비하여 우수함을 확인하였다.