플래시 저장장치는 순차 쓰기패턴에 높은 성능을 보이고, 랜덤 쓰기패턴에 낮은 성능을 보인다고 알려져 있다. 그러나 실제 응용 프로그램은 동작 방식에 따라 복합적인 패턴을 보일 수 있다. 본 논문은 대표적인 모바일 응용으로서 웹 브라우저 응용의 파일시스템 접근 특성을 정량적으로 분석하고자 한다. 최근에 안드로이드 스마트 폰에 채택된 Ext4 파일시스템을 기준으로 웹 브라우저 응용의 파일시스템 요청들을 성능개선점을 지적하고자 한다.
개인 정보의 확산 및 유출의 문제점으로 인해 보이스 피싱의 피해 건수가 증가하고 있다. 이러한 보이스 피싱의 사회적 문제에 대하여 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템을 적용하여 해결책으로 제안하고자 한다. 이 시스템은 음성 전화로 이루어지는 순차 정보를 텍스트 데이터에 기반하여 사기범의 문맥적 흐름에서 행위 동사를 추출한다. 추출된 행위 동사의 순차 정보를 통해 보이스 피싱의 상황임을 인지하고, 흐름의 행동 패턴을 분석하여 사기범의 의도를 파악한다. 이러한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템은 개인 정보의 문제뿐만 아니라 경제적 피해 규모를 축소시킬 것으로 예상된다.
지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.
고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 FMC 로봇의 생산성 향상을 위해 시뮬레이션과 순차 패턴 기법을 이용해 로봇의 패턴을 분석하고 최적의 로봇 작업 우선순위규칙(Dispatching Rule)을 설계하는 방법을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 FMC를 시뮬레이션으로 설계하고 각 설비가 로봇에게 요청하는 신호를 추출 해 이를 로그(Log) 형태로 생성, 저장하였다. 그 후, 이 로그를 데이터 마이닝 기법 중 하나인 순차 패턴 분석을 이용해 설비의 신호와 로봇간의 연관된 순서를 분석 하여 로봇의 최적 이동 경로를 도출하는 방법을 제시하였다. 또한, 사례연구를 통하여 FMC의 적용성에 대한 효율성 을 입증하였다. 도출된 최적의 패턴을 국내 A사 생산라인에 적용한 결과 작업물 대기시간(Loss Time)의 감소와 로봇 이용률의 향상, 작업물의 총 처리량의 증가와 평균 처리시간 감소를 가져왔다. 또한, 이러한 신호의 패턴을 이용한 분석 방법은 신호와 동작간의 로그를 저장, 데이터베이스화하여 시스템 상에서 로봇의 작업 우선순위규칙을 도출할 수 있게 하므로, 작업자의 오랜 노하우(Know-How) 없이도 로봇 운영의 문제점을 파악하고 그 개선안을 제시할 수 있다. 이러한 방법을 통해 FMC 뿐만이 아닌 로봇을 사용하는 모든 분야에 설비의 신호와 로봇 동작간의 그 연관관계를 분석하고 최적의 운영법칙을 설계, 운영하여 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
DNA 염기 서열이나 단백질 아미노산 서열과 같은 생물학적 서열 데이터들은 일반적으로 많은 수의 항목들을 가지고 있다. 생물학적 데이터 서열들에는 보통 빈번하게 발생하는 수 백개의 항목으로 이루어진 연속된 서열들이 존재한다. 이들 서열들에서 빈번하게 발생하는 연속 서열을 검색하는 것은 생물학적 서열 분석에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 이전에는 순차 패턴을 효과적으로 발견하고자 하는 많은 연구들이 수행되었으며 대부분의 기존 순차패턴 마이닝 기법들은 Apriori 알고리즘을 기반으로 한다. PrefixSpan 알고리즘은 Apriori 기반의 가장 효율적인 순차패턴 마이닝 기법이다. 하지만 이 알고리즘은 길이-1인 빈발 패턴들로 부터 서열 패턴을 확장해나가는 방식이다. 따라서 길이가 긴 연속 서열을 포함하는 생물학적 데이터서열들에 대한 검색방법으로는 적합하지 않다. 최근에는 기존의 PrefixSpan방식을 이용하면서도 반복적인 처리과정을 줄인 MacosVSpan이 제안되었다. 하지만 이 알고리즘 또한 길이가 긴 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번하게 발생하는 연속 서열들을 검색하기에는 효율적이지 않다. 본 논문에서는 많은 양의 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번한 연속서열을 고정길이 확장 트리를 이용하여 효과적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고 다양한 환경에서 실험을 통해 제안하는 방식이 MacosVSpan알고리즘에 비해 검색성능이 보다 우수함을 보인다.
본 연구는 육군대학 도서관 홈페이지의 웹서버에 저장되어 있는 로그파일을 실험 데이터로 사용하여, 기존 데이터마이닝(data mining)의 기법들 중에서 연관규칙(association rules) 탐사 기법을 적용함으로써, 사용자들의 웹 항행에 대한 순차패턴을 추출하였다. 이를 분석하여 실제 사용자들이 효과적으로 사용할 수 있는 웹사이트 디자인을 제안하고 나아가 대상 웹사이트의 사용편의성을 평가하였다.
본 연구의 목적은 순차분석방법(Sequential analysis)을 적용하여 한국 베이비붐 세대 근로자의 최근 15년 동안의 직업이동 패턴과 유형의 특징을 탐색하는데 있다. 이러한 탐색은 한국 근로자의 후기 경력패턴을 확인함으로써 효과적인 퇴직 지원 전략을 탐색하는데 중요한 시사점을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 특히, 본 연구에서는 근로자의 직업이동 유형과 빈도분석, 직업별 변환확률분석, 유의도검사 등을 활용하여 근로자 직업이동 간의 관계를 제시하였다. 분석을 위해 노동패널의 15년차 직업력 자료를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 베이비붐 세대 남성 근로자는 전문가 및 준전문가의 비중에 비해 단순 기술 기능 조립직의 종사자와 농업임업 및 어업 숙련종사자의 비중이 높아지는 특성을 보였다. 둘째, 베이비붐 여성근로자의 서비스종사자, 판매종사자, 기능 종사자 및 단순노무 근로비중이 상당히 높은 특성을 보였다. 이러한 특징은 베이비붐 세대가 퇴직 후 귀농을 선택하거나, 단순노무직과 같은 낮은 일자리로의 직업이동을 하고 있음을 시사한다. 연구 결과를 토대로 다양한 형태의 전직 및 퇴직지원 서비스가 필요함을 제안하였다.
현재 홍수예보를 위하여 많은 강우-유출 모형이 사용되고 있으나, 이러한 모형의 매개변수를 결정하는 것은 매우 난해하다. 본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 미호천 유역에 대하여 홍수모의 예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 최적화 방법을 적용하여 매개 변수 산정을 수행하였으며, 패턴탐색과 유전자 알고리즘의 최적화 방법을 적용 시, 보정과정 내에서 매개변수 간 민감도를 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 매개변수 군집을 이용한 보정 방법을 비교한 결과, SSR에 소군집을 이용한 순차보정 방법을 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 기자직의 웹 행동 분석을 통해 웹 정보탐색행위 패턴의 특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기자직 23명을 대상으로 트랜잭션로그를 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위하여 분석 대상의 컴퓨터에 웹 트래킹 소프트웨어를 설치하였으며, 2주 동안 총 39,860개의 웹 로그가 수집되었다. 세션의 시작과 종료 패턴, 단계별 이행 패턴, 순차규칙 모형이 분석되었으며, 기자직과 일반인의 웹 이용 패턴을 비교하였다. 이를 토대로 기자직의 웹 정보탐색행위 패턴을 사실확인형 탐색, 사실확인형 검색, 조사형 탐색, 조사형 검색 등 4가지 형태로 유형화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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