• 대한토목학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.667-675
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• 2016

본 연구는 향후 교통수요관리를 위한 기초 자료로 활용하고자 가구별 차량보유패턴 및 보유구조를 분석하였다. 차량등록대수와 가구당 차량보유대수가 증가하는 현시점에 가구별 차량보유실태를 통해 보유패턴에 대해 알아 볼 필요가 있다. 또한 차량 증가 원인에 대해 분석 할 필요가 있을 것이다. 가구통행실태 조사의 결과를 바탕으로 승용차를 보유하고 있는 가구와 승용차 및 비승용차 보유하는 가구로 구분하여 연구를 진행하였고 주요 결과는 다음과 같다. 차량보유구조 패턴을 통해 가구당 차량보유대수가 2대 이하인 경우에는 승용차만을 보유하는 가구수가 많았으며 3대 이상의 경우 승용차만 보유하는 가구보다 비승용차와 함께 보유하는 가구 비율이 증가한다는 것을 알 수 있었다. 순서형 로짓 모형을 활용하여 가구별 차량 보유구조를 분석한 결과 가구 속성 자료 및 주거형태 변수에 따라 차량보유에 영향을 주는 요인들이 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.33-41
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• 2012

본 논문은 온라인 평가 문항 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다. 제안하는 시스템은 학습자 정보 데이터베이스, 영역별, 난이도별로 분류된 문항을 저장하는 문제 은행 데이터베이스로 구성된다. 문제은행 데이터베이스는 특정 학습자 또는 특정 학습에 대한 문항을 선택하는 문항 선제부, 특정 학습자 또는 특정 학습에 대한 문제지를 제작하는 문제지 제작부, 문제지를 저장하였다가 온라인 테스트를 수행할 때 출력하는 문제지 은행 데이터베이스를 포함한다. 학습자가 온라인 테스트에 제출된 문항들에 대한 문항 선택순서, 보기 선택순서, 클릭회수, 반응시간에 대한 평가 데이터를 수집하는 온라인 테스트부, 및 온라인 테스트부로부터 수집된 학습자의 온라인 테스트 평가 데이터를 분석하여 학습자의 학습수준과 학습능력, 성향을 평가하고 진단하여 보고하는 반응패턴 분석부를 포함한다. 제안하는 시스템은 보기 선택순서, 클릭회수, 반응시간을 학습자의 평가결과에 반영하여 효율적으로 학습자의 학습수준과 학습능력, 성향을 평가하고 진단할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1105-1108
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• 2012

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문은 웹을 이용하는 사용자들이 웹 문서 액세스 패턴을 파악하여 캐슁을 할 대상을 결정하고 관리하는 적응력이 있는 웹 캐슁 서버를 제안하고 구현한다. 빈번히 나타나는 순서열을 찾는 데이터 마이닝 기법을 캐슁 서버의 로그에 적용하여 순차적으로 액세스되는 웹 객체들을 찾아낸 다음, 필요한 경우 이들을 캐쉬 내에 선반입함으로써 히트율을 높이고, 따라서 캐쉬의 효율을 증가시킬 수 있는 캐슁 서버의 모델을 제시한다. 그리고 초기실험을 통하여, 제안된 캐슁 서버의 효율이 기존 캐슁서버에 비해 실제 상당히 증가함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.955-958
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• 2003

최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷환경 하에서 생성되는 산출물을 컴포넌트 객체 형태로 통합 관리하고, 데이터베이스와 연결하여 객체들을 효율적으로 관리해 주는 웹기반 인덱스순서관계정보모델을 설계한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스(class)들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형함으로서 개발자가 관계정보를 쉽게 파악하여 모델링 선계언어인 UML 선계방법에 쉽게 적응할 수 있게 한다. 이 모델로 기존의 시스템을 재사용하고 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 데이터베이스 군들을 최소한의 코드 수정을 통하여 구동할 수 있게 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1995년도 추계학술대회발표논문집; 서울대학교, 서울; 30 Sep. 1995
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• pp.406-414
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• 1995

자재절단문제를 일반적인 알고리즘을 사용하여 해결하였을 경우 패턴이 형 성되었을 때 계속되는 패턴에서 부품들이 연속하여 절단되 나오지 않게 된 다. 이와같이 부품이 연속되어 나오지 않는 경우를 부품이 단락 (discontinuity)되어진다고 이야기 한다. 이럴 경우 각 부품들은 원하는 주문 량만큼 절단되어 나올 때까지 생산라인에서 대기하고 있어야 한다. 따라서 생산라인에서는 절단된 모든 부품들을 임시적으로 적재해 놓아야 하므로 공 종소요가 증가하게 되고 절단공정이 혼잡해 지게 된다. 이를 볼때 절단되어 나오는 부품들이 계속되는 패턴에서 연속적으로 절단되어지게 하는 것이 중 요하다. 이와같이 부품들이 단락되어지지 않고 연속적으로 생산되면 공정소 요를 줄일수 있게 될 뿐 아니라 생산성의 향상을 기할수 있게 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.415-418
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• 2007

본 논문에서는 일반화된 퍼지 최대-최소 신경망 모델에서 학습 패턴의 빈도요소를 고려하여 개선된 활성화 함수와 학습 방법을 제안한다. 특징공간상에서 하이퍼박스의 활성화를 위한 새로운 기준과 방법을 제시하며, 학습 패턴의 빈도요소가 학습효과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 제안된 모델에서 개별 특징값과 하이퍼박스간의 상대적인 연관성을 고려하여 이득치를 계산함으로써, 기존 모델의 하이퍼박스 축소 기법을 대체한 학습효과에 관하여 고찰한다. 실험을 통하여 학습 패턴의 순서 변화와 왜곡된 정보에 안정된 분류기의 성능을 확인한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제5권1호
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• pp.1-18
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• 2001

반복단위와 패턴의 부분 합성을 인식할 때 반복 패턴에 대한 수학적 발전의 잠재성이 충분히 발휘되고, 두 개의 같은 집합으로 분할 활동을 통해서 짝수 홀수의 인식 지도가 필요하며, 수 패턴을 통한 유도전략을 배워서 덧셈계산에서 가속적일 발전을 위한 교수 순서를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.723-726
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• 2019

사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.57-60
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• 2001

본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.