• Physical Therapy Korea
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• v.5 no.4
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• pp.30-40
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• 1998

이 연구의 목적은 젊은 아시아인과 코카시아 여성의 보행패턴 중 보폭시간(step time) 과 보폭 (step length)을 비교하고 두 집단의 골반넓이와 보폭과 상관관계가 있는지 알아보는 것이다. 연구대상자는 15명의 아시아인과 15명의 코카시아 여성이었으며 나이는 23세에서 35세 범위에 있었다. 보행분석을 위해서는 GAITRite System을 사용하였으며 분석방법으로는 인종(아시아인대 코카시아인)과 신체부위(좌측, 우측)를 요인으로 하여 반복측정에 의한 분산분석을 하였다. 아시아인 여성보다 코카시아인 여성의 보폭, 다리길이, 골반 넓이가 통계학적으로 유의하게 높았고 왼쪽 다리의 걸음과 오른쪽 다리의 걸음에 있어서는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 그리고 보폭시간, 속도, 걸음수(cadence)에 있어서도 두 여성 인종간에 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 이러한 결과는 보행변수 중에서 걸음수나 속도와 같은 시간변수에 았어서는 아시아인 여성과 코카시아인 여성간에 차이가 없음을 의미한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.213-219
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• 2004

This paper proposes speaker recognition algorithm which includes the pitch parameter for the peak and valley. The time-frequency hybrid method for pitch extraction is valuable in that it can improve resolution in the time domain and accuracy in the frequency domain at the same time. It makes reference pattern using membership function and performs vocal track recognition of common character using fuzzy pattern matching in order to include time variation width for non-linear utterance for proposed method, speaker recognition experiments are carried out using vowels and number sounds.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.93-96
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• 2022

IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.307-309
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• 2001

분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.7-10
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.759-770
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• 2014

The aim of this study is to examine how time-use and activities are affected by work hours. To achieve this, we focused on the weekday time-use of full-time workers in Seoul Metropolitan Area(SMA). The long 'work hours' are under active discussions since it is related to the quality of life. However, many Social researcher thought that problem of Korean working hours is linked to quality of life in the abstract. Because activity connects time-use and quality of life, the key point is activity under time constraints. Therefore, travel patterns should be understood by time-use and activity patterns. This study composes trip-chains from travel data of 2010 Household Travel Survey(HTS). Grouping trip-chains by activity patterns, we could make sure that a few of activities after work is affected by a short free time. This study has potential implications for the policy of work hours and traffic problems in the evening, and will provide new geographical perspective related to measuring quality of life.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.29 no.3
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• pp.161-192
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• 2018

Retrieving temporal information of encoded events is one of the core control processes in episodic memory. Despite much prior neuroimaging research on episodic retrieval, little is known about how large-scale connectivity patterns are involved in the retrieval of sequentially organized episodes. Task-related functional connectivity multivariate pattern analysis was used to distinguish the different sequential retrieval. In this study, participants performed temporal episodic memory tasks in which they were required to retrieve the encoded items in either the forward or backward direction. While separately parsed local networks did not yield substantial efficiency in classification performance, the large-scale patterns of interactivity across the cortical and sub-cortical brain regions implicated in both the cognitive control of memory and goal-directed cognitive processes encompassing lateral and medial prefrontal regions, inferior parietal lobules, middle temporal gyrus, and caudate yielded high discriminative power in classification of temporal retrieval processes. These findings demonstrate that mnemonic control processes across cortical and subcortical regions are recruited to re-experience temporally-linked series of memoranda in episodic memory and are mirrored in the qualitatively distinct global network patterns of functional connectivity.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.3
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• pp.269-280
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• 2020

Time course gene expression data is a large amount of data observed over time in microarray experiments. This data can also simultaneously identify the level of gene expression. However, the experiment process is complex, resulting in frequent missing values due to various causes. In this paper, we propose a pattern consistency index adaptive nearest neighbors as a method of missing value imputation. This method combines the adaptive nearest neighbors (ANN) method that reflects local characteristics and the pattern consistency index that considers consistent degree for gene expression between observations over time points. We conducted a Monte Carlo simulation study to evaluate the usefulness of proposed the pattern consistency index adaptive nearest neighbors (PANN) method for two yeast time course data.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.32 no.5
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• pp.255-259
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• 2005

To search a pattern P in a text, such index data structures as suffix trees and suffix arrays are widely used in diverse applications of string processing and computational biology. It is well known that searching in suffix trees is faster than suffix ways in the aspect of time complexity, i.e., it takes O(${\mid}P{\mid}$) time to search P on a constant-size alphabet in a suffix tree while it takes O(${\mid}P{\mid}+logn$) time in a suffix way where n is the length of the text. In this paper we present a linear-tim8 search algorithm in suffix arrays for constant-size alphabets. For a gene.al alphabet $\Sigma$, it takes O(${\mid}P{\mid}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$) time.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.2
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• pp.50-60
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• 2004

Recently, most of the embedded system is required not only many functions but also real-time characteristics in purpose. In the hard real-time system, especially, strict deadline of periodic task can affect the performance of the system. In this paper, we design and implement the scheduler based on RM(Rate-Monotonic) rule. This scheduler makes feasible patterns based on EDF(Earliest deadline first) rule with extended schedulability inspection before execution, for periodic task-set that has high CPU utilization and then, execute periodic task-set depended on feasible patterns. The feasible pattern formed into EDF rule is capable of the efficiency of CPU up to 100 percentage and by the referenced execution of the feasible pattern is possible of removing the red-time scheduling overhead that is the defect of the order of dynamic assignment rule.