후성유전은 DNA 염기 서열이 변화하지 않고 DNA의 메틸화(methyaltion) 및 히스톤 단백질의 변형(modification)등의 후천적 과정에 의해 유전자 발현이 조절되는 현상이다. 특히 DNA 메틸화 정도에 대한 패턴 분석은 후성유전을 이해하는 중요한 접근방법중 하나이다. DNA 메틸화 패턴 분석을 위해 발생에 관련된 123개 유전자들의 -5000bp ~ +200bp사이에 있는 DNA 염기 서열 정보를 추출하였다. 추출한 염기 서열 정보를 기반으로 기존에 알려진 메틸화 경향성 모티프와 메틸화 저항성 모티프를 모니터링 함으로써 발생관련 유전자들의 메틸화 모티프 패턴을 분석하였다. 결과적으로 메틸화 저항 모티프만이 발견되었고 따라서 메틸화 저항 모티프 패턴과 발생관련 유전자들의 상관관계를 분석하였다.
가뭄은 다른 어떤 기상재해보다 광범위하고 긴 시간에 걸쳐 큰 피해를 초래할 뿐만 아니라 많은 변수들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 중, 장기적인 가뭄의 예측이 필요하며, 가뭄을 예측한다는 것은 가뭄의 발생 원인을 정확히 이해하는데서 시작할 수 있다. 통계적 모형기반의 한계를 극복하기 위한 방법으로서 가뭄의 발생원인을 규명하여 가뭄예측에 활용하는 연구가 시도되고 있으며, 그중 하나의 시도로서 광범위한 지역에 걸쳐서 나타나는 대기순환이 지역별 강수량에 미치는 영향을 분석함으로써 가뭄과의 상관관계를 규명하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 봄 가뭄에 대한 발생 원인과 예측 가능성을 진단하기 위하여 서울, 대전, 광주 및 밀양관측소의 강수량과 북반구 대기순환 패턴과의 상관분석을 실시하였으며, 동시상관 및 지연상관 패턴에 의한 한반도 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석함으로써 대기패턴에 의한 한반도 가뭄과의 원격상관을 분석하여 가뭄을 예측할 수 있는 인자로서의 활용가능성에 대해서 분석하고자 한다.
본 논문에서는 4K UHD 방송장비 중 디스플레이기기와 인코더의 성능 시험을 위해 개발된 패턴 발생장비를 소개하고 있다. 패턴의 제작 및 재생 방법에 따라 표출되는 패턴의 종류를 그래픽/실사, 정지/동영상으로 구분할 수 있는데 본 논문에서는 모션블러, 모션져더, AV lip sync, 텍스트 주변 인코딩 화질 열화 확인, 화이트 노이즈, 프레임 누락, HDR 확인, 지연시간 측정, 계단현상 확인, 이미지 스티킹 등 그래픽 동영상 패턴에 대해 각각의 제작 의도를 설명하고 이를 통해 디스플레이기기와 인코더의 성능을 평가하는 방법에 대한 간략한 소개와 개발된 패턴발생장비의 입출력 사양을 제시하고 있다.
성대 결절 환자들은 잘못된 발성 패턴으로 인한 음성의 오용과 남용이 질환의 원인인 경우가 대부분이다. 관찰할 수 있는 발성 패턴은 성대 내근과 외후두근의 사용, 인두, 혀, 턱의 움직임, 호흡 방법, 억양의 변화 등 다양하다. 이러한 발성 패턴이 하나 혹은 그 이상 잘못 되어 있을 경우에는 후두에 좋지 않은 영향을 미쳐 기능성 후두 질환, 성대 결절, 성대 폴립 등의 기질적 질환과 연계될 수 있다. 성대 결절에서 일반적으로 관찰되는 발성 패턴으로는 성대 전체를 강하게 접촉하여 발성하는 경우와 반대로 성대 수직면 위쪽 즉 상순쪽만 가볍게 부딪혀서 발성하는 경우로 나타난다. 두 경우 모두에서 성대 결절이 발생하며 그 기와 위치가 조금씩 달라지게 된다. 이렇게 성대 결절이 발생했을 경우 널리 제시되고 있는 치료 방법으로 환자의 잘못된 발성 습관에 대한 상담과 함께 하품-한숨 접근법이나 노래 조로 말하기, 저작하기와 같은 성대 접촉을 줄일 수 있도록 하는 것이다. 그러나 성대 접촉이 되지 않아 발생된 성대 결절 환자의 경우는 일시적으로 결절의 크기는 줄일 수 있을 것이나 치료 결과가 유지되는 측면의 고려가 부족한 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 성대 결절 환자들의 발성 패턴을 관찰하고 그 상태에 따라 음성 치료를 접근하여 치료 결과 및 유지 효과를 확인하고자 한다. (중략)
이상 기후로 인한 집중호우, 폭우로 홍수 피해의 규모가 커지고 있다. 이러한 기후변동에 따른 불확실성 증가로 홍수 발생의 예측 및 대비가 어려운 실정이다. 이를 위해 홍수를 유발하는 전조 기후 패턴을 찾아낼 수 있다면 중장기 홍수 선행예측을 통한 대비가 가능하다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 활용하여 홍수 발생 시의 기후패턴을 학습시키고 홍수 유발 기후패턴을 판별하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 바탕으로 국내 홍수 발생에 영향을 미치는 기후패턴을 사전에 감지하여 중장기 홍수 예측의 기초자료를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 기법을 분석한 결과, 홍수 예측 선행시간을 확보하는데 활용이 가능함을 확인하였으며 향후 국제협력사업 등을 통해 저개발 국가의 홍수 재난 대응에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. USN 환경에서 발생하는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 이벤트들의 집합으로 표현할 수 있으며 순차 패턴 탐사 기법을 이용하여 유용한 정보를 탐사할 수 있다. 그러나 스트림 데이터 환경에서는 데이터가 무한하고 연속적으로 발생하기 때문에 모든 데이터를 저장하여 패턴을 탐사하는 기법을 적용하는 데는 문제가 있다. 이 논문에서는 향상된 데이터 처리방식을 사용하여 순차패턴을 탐사하는 스트림 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 의미 단위의 가변적 윈도우를 사용하여 스트림 데이터로부터 트랜잭션을 생성하고 이 트랜잭션들의 집합을 해시와 슬라이딩 윈도우를 사용하여 스트림 데이터의 순차 패턴을 탐사한다. 이를 이용한 제안 기법은 실시간 시스템에 적합하게 데이터 저장 공간 사용의 효율성을 높이고 신속하게 유용한 패턴을 탐사할 수 있다.
엘리베이터의 속도패턴은 출발시부터 목표 위치 근처에 다다를 때까지의 시간기준 속도패턴과 정밀한 정위치 정지를 위한 거리기준 속도패턴등로 이루어진다. 시간기준 속도패턴에서 거리기준 속도패턴으로 절환시 속도와 가속도의 급격한 변화가 없도록 하여야 패턴 절환시의 충격을 최소화하여 안락한 승차감을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 속도패턴 절환 시 항상 속도와 가속도가 연속이 되도록 하고, 또한 목표 위치로의 수렴 속도를 개선한 새로운 엘리베이터 속도패턴 발생 방법을 제시한다.
구조 광을 이용한 3차원 정보 획득 방법으로는 레이저 스캐닝 기술과 다양한 패턴을 투영 기술, 그리고 컬러 패턴을 이용한 기술 등이 존재한다. 여러 장의 이진 패턴을 사용하는 경우, 여러 장의 패턴영상을 영속적으로 투영해야 하므로 움직이는 물체가 있는 경우 3차원 복원이 불가능한 단점을 지니고 있으며, 이를 보안하기 위해 그레이 혹은 컬러 패턴을 사용하여 패턴의 영상수를 줄일 수는 있으나, 이 경우엔 깊이 맵의 해상도의 한계와 컬러 오브젝트로 인한 에러 발생 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 PWM(Pulse Width Modulation)방식을 이용하여 이진 패턴과 컬러 패턴의 문제점을 보완할 수 있게 단일 영상, 즉 "One-Shot"으로 스캐닝 하는 알고리즘을 제시한다.
자동차에서 발생되는 소음은 여러 가지 발생원으로부터의 복합적인 것으로서 차량의 속도가 고속화하면서 타이어 소음의 기여도가 매우 커지는 것으로 알려져 있다. 타이어 소음은 근본적으로 노면과 타이어의 상호작용에 의하여 발생되는 데 타이어/노면의 상호작용에 영향을 미치는 인자로는 마모상태, 차량속도, 하중, 공기압, carcass 구조, 타이어 온도등 여러 가지가 있으나 tread 모양과 노면의 상태에 가장 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 승용차용 155SR13 radial 타이어를 대상으로 하여 실내에 설치된 dynamometer를 이용하여 groove 의 개수, groove 길이, groove 폭, groove 깊이, groove 방향 등 트레드 패턴 인자가 발생소음에 미치는 기여도를 실험적으로 측정하고 트레드 패턴형상에 따른 소음도를 예측할 수 있는 실험식을 구했다. 또한 단일 groove 내에서 발생되는 소음의 시간신호를 측정하여 모델화하고 차량속도와 groove 사이의 간격에 따른 시간신호를 합성하고 이 신호로부터 FFT 알고리듬을 통해 소음 spectrum을 구하는 소음 예측 프로그램을 개발하였다. 비교적 단순한 tread 패턴에 대해 이를 적용한 결과 실험적으로 구한 spectrum과 상당히 유사함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 패턴을 분석하는 알고리즘을 제안하고 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하며, 표준편차 타원체 및 공간밀도 분석과 같은 공간통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄 발생 빈도수를 이용하여 범죄발생지역, 시간, 요일, 장소의 위험지수를 구했고, 범죄 패턴 분석 알고리즘을 통해 범죄 발생 확률을 구했다. 이를 통해 공간통계분석을 했다. 제안된 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었고, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고 범죄발생확률을 위험지수를 통해 수치화하여 위험도를 정량적으로 산출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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