웹 사용에 대한 다음 요구 사항을 예측하기 위한 마이닝 방법으로 연관규칙이나 순차 패턴 등이 많이 사용되고 있지만, 이러한 방법들은 생성된 규칙들의 지지도(Support)나 신뢰도(Confidence)에 의한 예측만을 고려하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 빈도 수에 의한 Markov model을 기반으로 하여 웹 로그 파일에 저장된 사용자들의 행동 패턴에 따라 생성되어지는 여러 형태의 규칙 유형을 찾아내고, 사용 빈도 수를 이용한 전이 확률 행렬에 따른 다음 요구사항을 정확하게 예측할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 그 결과 여러 형태의 규칙 유형을 $K^{th}$ -order Markov 과정에서 효율적으로 발견해 낼 수 있다.
기존의 생물정보학 연구는 전체 서열들의 매칭을 통한 상동성 연구에 중점을 두고 진행되어 왔다 최근에 서열 데이터베이스의 급격한 증가와 게놈 정보가 축적됨에 따라 서열로부터 다양한 정보를 얻기 위해 서열 데이터 분석에 마이닝 기법을 접목시키고자 하는 다양한 기술들이 제안되고 있다. 단백질과 DNA의 서열 비교는 생물정보학의 기본 작업 기운데 하나이다. 신속하고 자동화 된 서열 비교 능력은 새로운 서열에 대한 기능 판별 및 분석 등 모든 작업을 용이하게 한다 본 논문에서는 동종의 단백질 서열들을 다중 정렬하여 일치하는 구간을 찾아내고, 그 구간에서 아미노산 코드와 위치정보를 이용해 동종 서열들 간의 특정한 패턴 규칙을 찾아내고, 새로운 서열에서 어떤 서열 필턴 특징이 발생하는지를 찾아냄으로써 서얼을 분류하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 유한상태머신을 위한 효율적인 비주사 DFT (design-for-testability) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 순차회로 모델이 아닌 조합회로 모델을 사용한 ATPG를 수행하여 짧은 테스트 패턴 생성 시간과 완벽한 고장 효율을 보장한다. 또한 완전주사 기법이나 다른 비주사 DFT 기법에 비해 적은 면적 오버헤드를 보이며 테스트 패턴을 칩의 동작속도로 인가한다는 장점이 있다. 실험결과에서는 MCNC`91 벤치마크 회로를 이용하여 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
Dynamic Programming Matching(DPM)은 순차적으로 구성된 문제를 수학적으로 최적화 시키는 기술로서 패턴인식 분야에서 다년간 중요한 역할을 해왔다. 서명인식을 위한 대부분의 실제적 적용에서는 Sakoe and Chiba [9]의 실제구현 버전이 기반이 되어 왔는데, 일반적으로 slope constraint p = 0의 방법이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 이 경우에는 전진탐색에 의한 휴리스틱한 방법을 적용한 MDPM이 상당한 처리 시간의 단축 뿐만 아니라 약간의 인식능력 향상을 가질 수 있음을 보여준다.
SSD는 뛰어난 성능으로 인해 서버 시장에서 HDD를 빠르게 대체하며 각광받고 있다. 우리는 기존 SSD의 성능 분석이 단일한 I/O 패턴에 대해서만 이루어진 점을 주목하여, 다양한 패턴의 I/O가 동시에 수행 될 경우, 성능에 어떠한 영향이 있는지 평가해보고자 한다. 이를 위해 4KB부터 64MB까지 다양한 블록크기로 순차적/임의적 읽기/쓰기 연산을 수행함과 동시에 4KB 단위의 읽기/쓰기 I/O를 수행시켜 성능에 미치는 영향을 알아보았다. 이러한 평가를 네 가지 리눅스 I/O 스케줄러에 대해 각각 수행함으로써 스케줄러에 의한 영향 또한 평가하였다. 그 결과로 우리는 새로운 SSD의 성능 특성을 발견할 수 있었으며, 이는 새로운 I/O 스케줄러 및 SSD의 FTL 개발의 기반이 되리라 예상된다.
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.
최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.
대용량의 데이터들로부터 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위하여 많은 데이터 마이닝 기술들이 연구되어 실제 응용프로그램에서 많이 적용되고 있다. 이러한 데이터 마이닝의 기술 중 연관규칙은 항목들의 집합으로 표현되는 트랜잭션에서 각 항목간의 연관성을 찾는데 사용된다. 그러나 실세계에는 트랜잭션이 없이 일련의 이벤트만 시간에 따라서 발생하는 데이터들이 많이 존재한다. 이러한 시계열 이벤트 데이터들로부터 다양한 가상 트랜잭션을 생성하는 기법들을 제시한다. 이러한 가상 트랜잭션 데이터로 변환된 시계열 데이터에 연관규칙, 순차패턴, 주기패턴과 관련된 여러 가지 알고리즘을 바로 적용 함으로서 유용한 규칙들을 발견해 낼 수 있다.
P2P VoD 스트리밍에서 비디오 서비스를 제공받는 사용자의 시청 패턴은 비디오의 시작부터 끝까지 순차시청 모델에 기초하고 있다. 최근 비디오 재생지점의 임의 변경을 허용하는 VCR 기능과 같은 사용자 interactivity 지원과 재생지점 변경 시 지연을 최소화 하는 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 VCR 동작 시 오버레이 상에서 필요로 하는 컨텐츠를 소유한 피어를 신속하게 찾고 비디오 구간별 인기도에 근거하여 prefetching 을 지원하는 시스템을 제안한다. 비디오의 균등한 구간에서의 인기도를 측정하여 인기구간과 비인기구간에 대해서 동적으로 앵커 피어들을 링크드 리스트로 오버레이를 구성한다.
P2P VoD 스트리밍에서 비디오를 순차적으로 시청하는 패턴과 더불어 비디오 재생지점의 임의 변경을 허용하는 VCR 기능과 같은 사용자 interactivity 지원 및 재생지점 변경 시 스트리밍 지연을 최소화 하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 VCR 기능 지원을 위해 비디오 전 구간에 대해 피어들이 소유한 오프셋을 오버레이에 확률적으로 등록과 상승을 수행함에 따라 인기도가 누적되며 이를 통해 오프셋을 기반으로 하여 피어들이 논리적으로 오버레이상에 형성 및 유지되게 된다. 이에 따라, 인기지점의 오프셋들은 높은 계층에 유지되므로 피어들은 재생확률이 높은 인기 오프셋을 우선적으로 선반입하여 VCR 동작 요청 시 스트리밍 성능을 향상시키는 계층 상승기법 기반의 오버레이를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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