본 논문에서는 피어슨 상관계수를 이용한 시간경로 유전자 발현자료의 군집분석에서 군집의 대표적인 패턴에서 벗어나는 이질적인 패턴을 보이는 시계열을 탐지하기 위한 패턴일치지수를 제안하고, 이를 마이크로어레이 실험으로부터 얻어진 혈청 시간경로 유전자 발현자료에 적용하여 유용성을 검토해 본다.
FPS 게임이나 액션 게임처럼 빠른 속도의 게임에서는 적의상태와 나의 상태를 분석하여 이성적인 게임플레이를 할 시간적 여유가 없는 경우가 대부분 이다. 이러한 종류의 게임에서 적 캐릭터의 행동은 대부분 패턴으로 정해지는 것이 일반적이다. 그러나 이렇게 패턴이 정해져 있는 적 캐릭터의 경우 게임에 대한 게이머의 숙련도가 높아질수록 대응방법의 한계를 느낄 수 있는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 판단과 의사결정의 심리를 이용하여 게이머의 행동패턴을 예측한 후 적 캐릭터의 행동에 반영하여 좀 더 다양한 행동패턴을 보이는 적 캐릭터에 대해서 연구한다.
강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.
침입탐지시스템에서 발생되는 오 경보는 false positive 와 false negative 로 구분된다. false positive는 실제적인 공격은 아니지만 공격이라고 오인하여 경보를 발생시켜 시스템의 효율성을 떨어뜨리기 때문에 false positive 패턴에 대한 분석이 필요하다. 오 경보 데이터는 시간이 지남에 따라 데이터의 양뿐만 아니라 데이터 패턴의 특성 또한 변하게 된다 따라서 새로운 데이터가 추가될 때마다 오 경보 데이터의 패턴을 분석할 수 있는 도구가 필요하다. 이 논문에서는 오 경보 데이터로부터 false positive 의 패턴을 분석할 수 있는 프레임워크에 대해서 기술한다. 우리의 프레임워크는 시간이 지남에 따라 변하는 데이터의 패턴 특성을 분석할 수 있도록 하기 위해 점진적 연관규칙 기법을 적용한다. 이 프레임워크를 통해서 false positive 패턴 특성의 변화를 효율적으로 관리 할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식은 효율적인 주파수 사용 및 고속의 데이터 전송이 가능한 장점으로 인해 페이딩 환경에서 우수한 성능을 보이지만, 실질적으로는 다중 경로 페이딩 채널의 시간에 따른 변화에 대해 성능 저하가. 발생한다. 이러한 채널의 시간적 변화에 대한 영향을 극복하고, 시스템의 성능을 개선하기 위한 여러 가지 채널 추정: 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 채널 추정을 위한 기존의 파일럿 패턴들은 이동체의 속도에 대해 강인한 특성을 지니지 못한다. 본 논문에서는 보편적으로 사용되는 파일럿 패턴들의 이동성에 대한 단점을 극복하고, 도플러 확산으로 비롯된 시변 채널 환경에서 타 기법들에 대하여 우수한 성능을 달성하기 위해 기존 패턴에 변형을 가한 파일럿 패턴을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 시변 채널 환경에서 변형된 파일럿 패턴의 성능이 기존의 패턴보다 우수함을 보였다.
시계열 패턴 인식에 일반적으로 많이 사용되는 동적인 타임 워핑 알고리즘은 대부분의 연산시간을 상관표를 작성하는데 소비한다. 그리고 이 연산시간을 줄이고자 전역 경로 제약조건을 설정하여 연산범위에 제한을 두는데, 이것은 패턴의 내용을 고려하지 않은 시간축에 의한 제한이다. 따라서 본 논문에서는 패턴의 형태에 따라 적응적으로 전역 경로 제약조건을 설정하여 보다 효율적으로 패턴인식을 수행하는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘이 기존의 동적 타임 워핑 방법과 경로 거리는 유사하면서 연산 시간이 보다 개선되었음을 확인할 수 있었다.
홈 게이트웨이는 홈 네트워크의 지속적인 서비스를 제공해야 한다. 그러나 유비쿼터스 홈 네트워크 영역 확산될수록 홈 게이트웨이의 전력 소비는 기하급수적으로 증가한다. 이에 본 논문에서는 홈 게이트웨이가 지속적인 서비스를 유지하면서도 사용자 트래픽이 없는 구간에 저전력 모드로 전환되도록 제어한다. 이를 위해 기존의 유휴 시간 패턴을 고려하여 다음 유휴 시간을 예측하였다. 네트워크 활용 패턴의 유사성을 상세하고 가변적으로 반영하기 위하여, 요일별 생활 패턴을 프로파일링하여 적용하였다. 유휴 시간의 특성을 전체 평균과 요일별 생활 패턴으로 각각 프로파일링한 데이터를 실제값과 비교한 결과, 전체 평균 적용한 경우 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.43%에서 최대 4%로 나타났다. 이에 반해, 요일별 패턴을 적용한 경우, 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.06%에서 최대 2%로 나타났다. 이로서 네트워크 활용 패턴을 적용하는 방식이 더 효율적임을 알 수 있다.
접미사 배열은 긴 문자열에 대한 효율적인 패턴 검색을 위해 널리 쓰이는 자료 구조로서 지금까지 접미사 배열을 이용하여 텔스트 T 안에서 패턴 P를 검색하는 O(|P|ㆍ|∑|), O(|P|ㆍlog|∑|)시간 알고리즘(|∑|:알파벳 크기)들 이 발표되었다. 본 논문에서는 O(|P|)시간 알고리즘을 제시하고, 기존의 알고리즘들과 비교한 실험 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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