• Tunnel and Underground Space
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• v.15 no.4 s.57
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• pp.264-274
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• 2005

The optimum blasting pattern to excavate a quarry efficiently and economically can be determined based on the minimum production cost which is generally estimated according to rock fragmentation. Therefore it is a critical problem to predict fragment size distribution of blasted rocks over an entire quarry. By comparing various prediction models, it can be ascertained that the result obtained from Kuz-Ram model relatively coincides with that of field measurements. Kuz-Ram model uses the concept of rock factor to signify conditions of rock mass such as block size, rock jointing, strength and others. For the evaluation of total production cost, it is imperative to estimate 3-D spatial distribution of rock factor for the entire quarry. In this study, a sequential indicator simulation technique is adopted for estimation of spatial distribution of rock factor due to its higher reproducibility of spatial variability and distribution models than Kriging methods. Further, this can reduce the uncertainty of predictor using distribution information of sample data The entire quarry is classified into three types of rock mass and optimum blasting pattern is proposed for each type based on 3-D spatial distribution of rock factor. In addition, plane maps of rock factor distribution for each ground levels is provided to estimate production costs for each process and to make a plan for an optimum blasting pattern.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.5
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• pp.586-594
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• 2004

Because web documents become creation and disappearance rapidly, users require the recommend system that offers users to browse the web document conveniently and correctly. One largely untapped source of knowledge about large data collections is contained in the cumulative experiences of individuals finding useful information in the collection. Recommendation systems attempt to extract such useful information by capturing and mining one or more measures of the usefulness of the data. The existing Information Filtering system has the shortcoming that it must have user's profile. And Collaborative Filtering system has the shortcoming that users have to rate each web document first and in high-quantity, low-quality environments, users may cover only a tiny percentage of documents available. And dynamic recommendation system using the user browsing pattern also provides users with unrelated web documents. This paper classifies these web documents using the similarity between the web documents under the web document type and extracts the user browsing sequential pattern DB using the users' session information based on the web server log file. When user approaches the web document, the proposed Dynamic recommendation system recommends Top N-associated web documents set that has high similarity between current web document and other web documents and recommends set that has sequential specificity using the extracted informations and users' session information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.38-39
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• 2010

수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.109-112
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• 2005

배관에 생기는 구멍이나 틈은 대형 사고의 원인이 될 수 있다. 이러한 배관의 결함을 찾기 위해서는 먼저 센서를 부착한 배관 탐사 장비를 배관에 통과시키고, 배관을 통과하는 중에 센서가 읽은 정보들을 배관 탐사 장비의 하드 디스크에 저장한다. 배관 통과가 완료된 후, 분석가는 분석 프로그램을 사용하여 탐사 장비에서 얻은 데이터에서 결함을 수동적으로 찾는다. 분석가가 데이터를 분석할 때 일반적으로 두 가지 패턴이 존재한다. 첫 번째 패턴은 일정한 구간의 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 패턴이고, 두 번째 패턴은 현재 구간에서 이전 구간으로 되돌아가서 다시 분석하는 반복적인 패턴이다. 현재까지 만족할 만 한 수준으로 자동적으로 분석이 되지 않으므로, 분석가는 수작업으로 분석을 하는 경우가 많은데 이로 인해 최근에 읽은 부분을 전후 반복해서 액세스하는 반복적인 패턴이 많이 사용된다. 반복적 패턴의 경우 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 이전에 읽은 배관 센서 데이터를 캐싱 할 필요가 있다. 그러나 기존의 분석 소프트웨어에는 캐싱 기능이 없으므로 반복적 패턴일 경우 데이터베이스에서 동일한 데이터를 반복적으로 읽는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 배관 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 캐쉬 관리자를 설계하고 구현하였다. 세부적으로는, 배관 센서 데이터를 시계열 데이터로 간주하고, 시계열 데이터에 대한 캐시 관리자를 제안하였다. 본 논문은 배관 탐사 장비에서 획득한 데이터들을 시계열 데이터로 간주하여 데이터베이스 측면에서 이러한 문제들을 접근하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 이 분야에 대한 많은 연구들이 나올 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.197-198
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• 2008

본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.31 no.2
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• pp.104-111
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• 2008

A process mining is considered to support the discovery of business process for unstructured process model, and a process mining algorithm by using the associated rule and sequence pattern of data mining is developed to extract information about processes from event-log, and to discover process of alternative, concurrent and hidden activities. Some numerical examples are presented to show the effectiveness and efficiency of the algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.130-132
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• 2002

기존의 여러 동적 추천 시스템에서는 웹 페이지들 사이의 유사도와 로그 파일 안에들어 있는 사용자들의 패턴을 이용하였기 때문에 연관된 페이지 뿐 아니라 단순히 순차적으로 연결되는 문서를 추천 페이지로 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 기존의 방식에 각 페이지가 점유하는 시간의 분석을 더하려 한다. Data를 여러 분야로 나눌 수 있는 전자상거래의 특성을 이용하여 개개의 클러스터로 분류된 사이트들의 로그파일을 분석하여 점유시간의 크기와 무의미하게 보내어 지는 시간을 가중치를 주어 구별해내는 결과를 바탕으로 사용자가 주로 방문하는 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 추천하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.213-218
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• 2001

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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.42 no.1
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• pp.111-118
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• 2005

The shape of vertical pattern of base station antenna affects greatly quality of the communication of not only a service zone but also adjacent cells and then it is an important point to be considered in designing cell coverage. Currently type of vertical patterns to be applied to base station antenna are divided into five classes. In designing antenna, these five classes are applied solely or compositely according to the environment to be used antenna. In this paper, the dual polarized antenna for base station that is with a continuous electrical down tilting and with a shaped beam pattern, that an upper side lobe is suppressed and a lower null is filled, is designed and fabricated for synthesizing of the shape beant the pattern synthesis methods proposed by R. S. Elliott is used sequentially and for the electrical don tilting, the phased array theory is applied. Measured results show the down tilting range from 0° to 14°, the gain of Min. 13.3dBi and the upper side lobe of Max. -23dB. And we verified that upper side lobe is not to vary greatly and null filling performance is favorable overall.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.37-40
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• 2014

프로세서와 메모리 간의 속도 차이로 인해 메모리 시스템의 성능 향상이 프로세서의 성능을 높이기 위한 중요한 요인이 되었고, 이를 위해 캐시 미스율을 감소시키는 방법이 연구되고 있다. 데이터 프리페치는 캐시의 미스율을 감소시키는 기법 중 하나이며 실제로 최근 프로세서에서 메모리 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용된다. 데이터 프리페치를 효과적으로 수행하기 위해서 메모리 주소의 접근 패턴을 파악하는 것이 중요하며, 이를 위해 순차적으로 접근하는 경우, 한 종류의 1 보다 크거나 같은 간격(stride)으로 뛰면서 접근하는 경우, 다수의 간격이 규칙적으로 반복되며 접근하는 경우 등의 다양한 패턴을 찾는 프리페치 기법들이 등장했다. 본 논문에서 소개하는 다중 간격 프리페치의 경우, 메모리 공간을 메모리 주소의 일부 상위 비트를 통해 여러 개의 영역으로 나누고, 하나의 패턴을 하나의 영역 안에서만 학습하여, 다른 영역에 속한 메모리 주소 접근 시 현재 학습하는 패턴에 어긋나는 주소라고 여기기 때문에 학습을 방해하지 않도록 하였다. 그러나 이 방법은 영역의 크기보다 같은 패턴을 갖는 메모리 주소 스트림의 크기가 더 클 때, 접근 주소의 영역이 바뀜으로 인해 불필요한 학습을 추가적으로 해야 하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서 인접 영역 테이블(ART: Adjacent Region Table)을 이용하여 같은 패턴을 갖는 메모리 접근 스트림의 크기가 영역의 크기보다 클 경우, 기존의 학습된 패턴대로 프리페치를 수행할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, 기존의 다중 간격 프리페치보다 캐시 미스율을 약 6.7% 낮췄고, 시스템 전체의 성능의 지표인 IPC의 경우, 약 5.78% 높아지는 성능 향상의 결과를 얻었다.