• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.383-390
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• 2015

본 연구에서는 스마트 폰의 사용 시 가장 많은 이용 목적을 가진 정보 검색의 인터페이스의 정보 구조와 사용자 경험 패턴을 분석하여 보다 효율적인 사용자 경험을 제공하는데 목적을 두었다. 대표적인 모바일 인터넷 접속 기기인 스마트폰의 특징과 사용자 경험 요소에 대해 알아보는 것을 우선으로 정보 검색에 있어 가장 많이 사용되는 포털 사이트인 네이버와 다음의 메인 페이지를 중심으로 분석하였다. 연구의 결과 네이버와 다음은 각각 28개와 15개의 카테고리로 구성되어 있었다. 또 네이버와 다음 모두 하향식 순차 구조를 가지고 있었으며 네이버의 카테고리에서는 3Depth 계층을 가지고 있음을 알 수 있었다. 네이버의 경우는 중복된 뉴스 콘텐츠와 과도한 스크롤의 사용으로 인지 부하의 가능성이 제기 되었으며 다음의 경우는 하단의 쇼핑 카테고리에 있어 터치 제스처 사용의 오류 가능성이 제기 되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.251-260
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• 2008

인터넷의 전자상거래에서 대규모 정보 저장소에 있는 원하는 정보를 신속하게 검색하기란 어렵다. 대부분의 전자상거래 사이트에 있어서 정보를 제공하는 방법으로는 통계적 분석이나 분류별 지향의 간단한 과정을 통해 생성된다. 그러나 이러한 것은 생성 정보들 사이의 다양한 상호관계를 표현할 수 없고 사용자의 정확한 구매 패턴을 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 전자상거래에서 효과적인 클러스터링을 이용한 다양한 관심정보 추출을 위한 효율적인 웹 마이닝을 제안한다. 이러한 방법은 분류별 항목에서 순차 패턴과 상관 규칙을 이용하여 생성 정보들 사이의 보다 적합한 상관관계를 구성하고 제안된 방법을 통해 효율적인 실험 결과를 나타낸다. 그리고 효과적인 클러스터링을 이용하여 신속한 검색을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권1호
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• pp.57-61
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• 2009

항목 기반의 순차 패턴 마이닝 기법들을 시공간 데이타에 적용하기 위해서는 시공간 속성 값에 대한 적절한 이산화가 필수적이다. 본 논문에서는 입력 데이타의 시공간적 상판 정보를 유지함과 동시에 데이타 수를 축소시킴으로써 마이닝 프로세스의 효율성을 높이는 이산화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선 단순화를 사용하여 궤적에 대한 근사치를 구함으로써 마이넘 단계에서 처리할 데이터 크기를 축소시킨다. 또한 단순화 된 궤적을 유사한 시공간적 특성을 가지는 논리적 그룹으로 군집화하여 데이터의 분포를 고려한 이산화를 수행한다. 실험을 통해 제안된 기법이 마이넝 프로세스의 효율성을 높일 뿐 아니라 보다 직관적이고 해석이 용이한 패턴을 도출하는 것을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.43-51
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• 2020

본 논문에서는 RWP(Radar Wind Profiler)에 적용한 64배열안테나의 설계에 대해 기술하였다. RWP의 안테나는 핵심 설계 포인트는 각 소자간의 격리도를 확보하고, 수직/수평 방사패턴의 일치이다. 이를 위해 배열안테나의 단일소자를 Bend다이폴 타입으로 제안하고, 모의시험을 통해 동작 주파수에서 우수한 정배파비 특성과 수직 / 수평간 방사패턴의 일치성을 확인하였으며, 연직을 포함하는 5개의 빔을 순차적으로 송출시 동/서/남/북 방향은 ±20°로 빔조향시 그레이딩로브가 발생하지 않음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 64배열 안테나는 해외제품과 비교하여 동등이상의 성능으로 설계하였으며, RWP에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.38-47
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• 2000

Bhattacharyya distance는 패턴 분류 문제에 있어서 클래스간 분리도 측정의 수단으로 사용되어 왔으며 특징 추출 시 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 최근 발표된 Bhattacharyya distance를 이용한 에러 예측 기법을 이용하여 예측된 분류 에러가 최소가 되는 특정 벡터를 추출하는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 특징 추출 기법은 최적화 알고리즘인 전체탐색 및 순차탐색 방법의 적용 시 분류 에러를 직접 구하지 않고 Bhattacharyya distance를 이용하여 분류 에러를 예측하므로 고차원 데이터의 경우 고속의 특징 추출이 가능하며, 에러 예측 성질을 이용하여 패턴 분류 시 필요한 최소 특징 벡터의 수를 예측할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.733-735
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• 2005

최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.817-821
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• 2001

본 논문은 분류 문제의 훈련 패턴으로부터 형성되는 커널 공간의 저밀도 표현을 가능하게 하는 커널 방법에 대한 새로운 학습방법론을 제안한다. 선형 판별 함수에 대한 기존의 학습법 중에서 이완 절차가 SVM(Support Vector Machine) 분류기와 동등하게 선형분리 가능 패턴분류 문제의 최대 마진 분리 초평면을 얻을 수 있다. 기존의 이완 절차는 지원 백터에 대한 필요 조건을 만족한다. 본 논문에서는 학습 중 지원 벡터를 확인하기 위한 충분 조건을 제시한다. 순차적 학습을 위하여 기존의 SVM을 확장하고 커널 판별함수를 정의한 후에 체계적인 학습방법을 제시한다. 실험 결과는 새 방법이 기존의 방법과 동등하거나 우수한 분류 성능을 갖고있음을 보여준다.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권2호
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• pp.120-133
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• 1994

홀로그래픽 간섭계측기로터 나오는 영상 데이터를 해석하는 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 그동안 간섭 띠무늬(fringe)를 해석하는 방법들이 어느 정도의 자동화를 이룩하며 개발되어왔다. 그러나, 복잡한 간섭 띠무늬 패턴(fringe pattern)및 심한 잡음이 생기게 되는 고속도 항공공학 분야 또는 실험기계공학 분야에서는 신뢰할 만한 자동화를 이룩하기가 매우 힘들었다. 현재 사용가능한 방법중에는 간섭띠무늬 추적, 위상전이, 푸리에 변환, 회귀분석 등이 있는데, 이들은 소음제거나 데이터 수정을 하는데 있어서 극히 국부적인 정보에만 의존하였다. 결과적으로, 특별히 심한 소음이 있는 경우, 부정확한 위상중첩이나 간섭띠무늬 순차배열문제에 부딪히게 되고 따라서 작업자의 수작업이 심각하게 필요하게 된다. 본 논문에서는 간섭띠무늬 추적방법의 자동화 를 위한 새롭고 포괄적인, 규칙기반 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 새로 개발된 전문가 시스템은 간섭띠무늬 패턴에 대한 전체적인 또는 지연적인 정보를 추출해 내고 또 전문가가 가지고 있는 지식을 이용한다. 이 전문가 시스템은 저수준 및 고수준 처리를 동시에 할 수 있도록 상호연결기구를 채택하여 간섭띠무늬를 해석하는 적절한 해결책을 마련하였다. 또한 위상전이나 푸리에 변환 방법에서 문제가 되는 자동위상 중첩에 대해 개발된 전문가 시스템의 응용의 가능성에 대해서도 기술하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.13-22
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• 2005

본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘과 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망과 뉴로-퍼지 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상침입 탐지에 적용하여 시간과 공간 복잡도 그리고 MDL 측면에서 성능을 검증하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제10권1호
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• pp.44-63
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• 2007

이 논문은 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행패턴을 찾아내는 데이터 마이닝 방법의 개발에 초점을 두었으며, 결과로 도출된 통행패턴의 공간적 특징과 시점 간 차이를 분석하였다. 특히 대용량 데이터베이스에서 요구하는 지식을 효과적으로 발굴해 내는 순회 패턴 탐사법을 원용하여 통행패턴분석에 적절한 데이터 마이닝 알고리즘을 개발하여 2004년 이후 2006년 까지 3개년의 하루 교통카드 자료에 적용하였다. 또한 통행 순차 데이터베이스에서 오전 출근 시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대의 출발 정류장과 도착 정류장에 대한 통행 수요를 산출하여 시간대별 통행패턴의 공간 특징을 분석하였다.