• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.33 no.7
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• pp.1285-1299
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• 2013

Nurturing students' scientific creativity is considered an important element in science education in Korea. The study aims to explore patterns displayed by well-known scientists in their quest for problem finding. Each case of scientists' course of problem solving is described in terms of historical background, a process of problem finding, and a process of problem solving. There are five patterns from ten scientists which are as follows: Pattern 1 is that scientists find problems from insufficiencies and/or errors from explanation of theories at the time and the related cases are A. Lavoisier, G. Mendel, and J. Watson. Pattern 2 shows that scientists find a problem because of strange phenomena unexplained by theories at the time, and here important case studies are E. Rutherford and W. R$\ddot{o}$ntgen. Pattern 3 demonstrates that scientists find a problem from analogical reasoning between known theories and unknown science phenomena. The cases include S. Carnot and T. Young. Pattern 4 points to the fact that scientists find a problem while they utilize a newly invented experimental instrument. Here, G. Galilei is an important example. Pattern 5 establishes that scientists happen to find a problem while they conduct research projects. The works of M. Faraday and J. Kepler are prominent case studies related to this pattern.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.70-72
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• 2003

대용량 데이터베이스로부터 순차 패턴을 발견하는 문제는 지식 발견 또는 데이터 마이닝(Data Mining) 분야에서 주요한 패턴 추출 문제이다. 순차 패턴은 추출 기법에 있어 연관 규칙의 Apriori 알고리즘과 비슷한 방식을 사용하며 그 과정에서 시퀀스는 해쉬 트리 구조를 통해 다루어 진다. 이러한 해쉬 트리 구조는 항목들의 정렬과 데이터 시퀀스의 지역성을 무시한 저장 구조로 단순 검색을 통한 다수의 복잡한 포인터 연산수행을 기반으로 한다. 본 논문에서는 이러한 해쉬 트리 구조의 단정을 보완한 다단게 선형 배치 트리(MLLT, Multi-level Linear Location Tree)를 제안하고, 다단계 선형 배치 트리를 이용한 효율적인 마이닝 메소드(MLLT-Join)를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.343-346
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• 2011

대부분의 퍼즐 게임에서 발생 할 수 있는 중요한 문제 중 하나는 교착상태 문제이다. 본 논문에서는 이러한 교착상태를 해결하기 위해 퍼즐 게임을 그래프 기법으로 나타낸 뒤, 이를 이용한 새로운 교착상태 발견 기법인 Cycle Detection을 제안한다. 기존의 기법들은 알고리즘을 수행하는데 너무 많은 시간이 걸리거나, 패턴에 대한 데이터베이스가 구축되어 있어야 하기 때문에 실시간으로 교착상태를 발견하기엔 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 탐색해야 하는 노드의 개수를 최대한 줄이는 Local search 기법과 Pruning 기법을 적용하여 퍼즐 게임을 플레이하는 동안 실시간으로 교착상태를 발견할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 성능을 평가하기 위해 실제 퍼즐게임 환경에서 알고리즘을 수행하고, 그 결과로 검색하는 노드의 개수와 검색 시간을 기존의 기법과 비교하여 성능향상을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society of Mathematical Education Conference
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• 2008.05a
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• pp.11-15
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• 2008

다각형에서 가장 기본이 되는 삼각형과 사각형의 종이를 접을 때 마다 다양한 규칙성들이 발견될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 종이접기를 통한 패턴 탐구를 통해 문제를 형식화거나 일반화 하는 능력과 수학적으로 사고하는 능력 즉, 귀납적 추론력을 길러주고자 함에 목적을 두고 있다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.16 no.3
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• pp.321-336
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• 2012

Cognitive subject imposes structures on an object to shape it into a structured thing. Structures that the subject imposes on an object in a given problem context can be diverse horizontally and vertically. In view of the horizontal diversity of structure, problem-solving activities focusing on various structures may enrich the present problem-solving education which emphasizes applying and comparing a couple of problem-solving strategies. Finding an algebraic formula for a figural pattern should be regarded as a new starting point of searching for more various structures. In view of the vertical diversity of structure, it should be aware that students may see different structures from the structure that their teacher expect them to see. The vertical diversity of structure enables us to provide students with experience of progress.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.117-123
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• 2004

마이크로어레이 (microarray) 기술이 개발된 후로 연관된 유전자 클러스터 (cluster)를 찾는 문제는 깊이 연구되어왔다. 이 문제는 핵심적인 과제 중 하나는 생물학적으로 타당한 클러스터의 수를 결정하는 데 있다. 본 논문은 최적의 클러스터 수를 결정하는 기준을 제시하고, non-negative factorization (NMF)를 이용해 클러스터 centroid의 패턴을 찾는 방법을 제안한다. NMF에 의해 발견된 각각의 패턴은 생물학적 프로세스의 특정 부분으로 해석될 수 있다. NMF는 factor matrix의 entity를 non-negative로 제약 (constraint)하고, 이 제약은 오직 additive combination만 허용하기 때문에 이러한 부분적인 패턴을 찾아낼 수 있다. NMF의 유용성은 이미지 분석과 텍스트 분석에서 이미 입증되어 있다. 본 논문에서 제안한 방법에 의해 위의패턴과 유사한 발현 패턴을 갖는 유전자를 모을 수 있었다. 제안된 방법은 human fibroblast데이터와 yeast cell cycle 데이터에 적용해 성능을 입증하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.5
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• pp.416-427
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• 2005

Web navigation mining is a method of discovering Web navigation patterns by analyzing the Web access log data. However, it is admitted that the log data contains noisy information that leads to the incorrect recognition of user navigation path on the Web's hyperlink structure. As a result, previous Web navigation mining systems that exploited solely the log data have not shown good performance in discovering correct Web navigation patterns efficiently, mainly due to the complex pre-processing procedure. To resolve this problem, this paper proposes a technique of amalgamating the Web's hyperlink structure information with the Web access log data to discover navigation patterns correctly and efficiently. Our implemented Web navigation mining system called SPMiner produces a WebTree from the hyperlink structure of a Web site that is used trl eliminate the possible noises in the Web log data caused by the user's abnormal navigational activities. SPMiner remarkably reduces the pre-processing overhead by using the structure of the Web, and as a result, it could analyze the user's search patterns efficiently.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.97-99
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• 2005

웹 문서 수의 급격한 증가는 사용자로 하여금 방대한 양의 웹 문서들로부터 필요한 정보를 선별하기 위한 시간과 비용을 낭비하게 만들었다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구의 필요성이 점차 증가하였는데, 그 중 웹 서버 로그 데이터에 마이닝 기법을 적용하여 사용자들의 사이트 내 문서의 접근 패턴을 분석하고, 그 데이터를 이용하여 동적으로 변화하는 적응형 웹 사이트를 제공하려는 것이 대표적인 연구 사례이다. 본 논문에서는 웹 서버 로그 마이닝을 이용하여 사용자가 필요로 하거나, 관심을 가지고 있는 페이지를 예측하여 추천해 주는 시스템에 대해 소개한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해 순차 패턴 마이닝이나 빈발 에피소드 발견 기법 등의 알고리즘을 사용할 수 있다. 제안하는 시스템에서는 사용자 접근 패턴을 분석할 때 순차 패턴 마이닝 기법을 사용하고, 사용자의 이동 패턴을 근거로 웹 문서를 예측하여 추천해줄 때에는 에피소드 발견 기법에서의 window 개념을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 웹 문서를 사용자가 머물었던 시간에 따라 관심 있는 문서와 지나간 문서로 구분하여 관심 있는 문서에 대해서안 마이닝을 수행한다. 또한 일정한 크기를 갖는 History window에 의해 다음 문서를 추천해주기 때문에 사용자의 모든 로그를 저장하지 않으므로 보다 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.43-45
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• 2001

마이닝 시스템은 그 특성에 따라 매우 다른 형태의 구현 방법이 존재한다. 그러므로 마이닝 시스템간 호환성이나 재사용성은 매우 낮다. 본 노문에서는 이 문제를 시계열 데이터베이스를 통한 RDB와 강 결합함으로써 표준화에 대한 문제를 해겨라고자 시도하였다. RDB와의 강 결합은 표준화 문제를 해결함과 더불어 마이닝 시스템에 DBMS의 관련 기술을 이용함으로써 성능을 극대화시킨다. 특히 DBMS의 인텍스 기능을 이용함으로써 마이닝 시스템의 성능 향상을 시도하였다. 본 논문에서는 기존의 순차패턴 탐사의 시간개념 부재, 트랜잭션 데이터베이스 기반구조, 그리고 알고리즘 수행에 있어서 메모리 한계에 따른 문제등의 단점을 지적하고, 이를 수정하고 보완하기 위해서 시간 거리와 패턴 길이의 개념을 확장하였으며 그에 따른 연관규칙의 관련 공식을 수정 보완하여 제안한다. 또한 RDB와의 강 결합되어 기존의 트랜잭션 데이터베이스 구조를 벗어나 시계열 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있는 절차와 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.283-291
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• 2000

인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.