• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.619-622
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• 2002

동사패턴은 원시 언어 분석을 위해 동사와 동사의 격성분 및 의미제약을 기술하고, 목적언어 생성을 위해 동사의 대역어 및 격성분들의 생성 위치정보를 기술한다. 이러한 동사패턴의 구축은 시간적, 경제적 부담이 큰 작업이며, 동사패턴 구축의 자동화 혹은 반자동화에 대한 요구는 크다. 본 논문에서는 서술성 명사와 결합하여 동사를 생성하는 접사들인 '-하-, -되-, -받-, -당하-, -드리-'에 대해, 이들 간의 상호 변환 규칙을 이용하여 수동으로 구축된 동사패턴으로부터 새로운 동사패턴을 자동으로 생성한다. 변환 규칙에서는 명사 어휘별 접사 분포 정보와 함께, 접사와 결합된 파생동사의 구문정보가 요구된다. 그러나, 기존의 사전에는 서술성 명사들의 '-하다, -되다' 분포 및 구문정보만이 기술되어 있고, '-받다, -당하다, -드리다'에 대해서는 기술되어 있지 않다. 본 논문에서는 서술성 명사들의 접사 분포 정보 및 구문정보를 파악하고, 이들 간의 상호 변환 규칙을 도출하여 새로운 동사패턴을 생성화는 2단계 작업을 수행한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.790-794
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• 2012

우리나라는 여름철에 강우가 편중되어 있고 동고서저의 산악지형으로 수자원확보가 어려운 실정이며 이는 곧 하천의 유지유량확보의 어려움과도 직결된다. 이러한 수자원확보를 위해 최근 기존 저수지 둑을 높이는 사업이 전국적으로 활발히 진행되고 있으며 이는 저수지나 댐의 수체와 같은 수자원을 보다 적극적으로 활용하여 그 가치를 높임과 동시에 하천에 대한 활용도를 높이고자 하는 데 그 목적이 있다. 따라서 저수지나 댐의 저류량에 기여하는 강우량, 유입량과 같은 수문학적 자료의 심도 있는 분석이 필요하며 수문변수들이 나타내는 복잡한 패턴에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 저수지나 댐의 저류량에 직접적으로 영향을 주는 수문변수들을 전체적으로 파악하기 위해 수집된 수문자료의 각각의 특성 및 자료들 사이의 복합적인 관계를 파악하였으며 이를 위하여 패턴분류 분야에서 그 적용타당성이 입증된 자기조직화 지도(Self-Organizing Map: SOM)를 이용하였다. 본 연구의 대상지점은 섬진강 유역내에 위치한 주암호를 대상지점으로 선정하였으며 패턴분석에 사용한 수문자료의 기간은 2007~2010년까지 5년간의 월평균 자료를 활용하였다. SOM의 적용 결과, 측정수문자료에 대한 전체적인 특성을 패턴분류를 통해 분류하였으며, 각 변수에 대한 패턴별 상대성을 고려한 클러스터별 특성 및 시간적 이질성을 파악할 수 있었다. 이는 측정 자료에 대한 분석 기법개발의 일환으로 향후 수자원 확보에 대한 개발 및 정책의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05c
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.4
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• pp.90-103
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• 2012

Mallipo is a representative beach contaminated by Hebei Spirit oil spill accident in December 2007. This study aims to compare the differences of two seasons (winter and summer) for the spatio-temporal variation patterns of oiling status in the whole area and divided five regions of Mallipo beach. In the whole area, the decreasing rate of average TPH (total petroleum hydrocarbon) in winter was twice greater than summer during four years. According to the spatial variation pattern analysis of oiling status using weighted mean center and weighted standard distance, the oil concentration was clustered on southwestern region in winter, however, the TPH was dispersed in the whole area in summer. Temporal variation pattern of TPH in each of Mallipo's five regions showed that TPH had been consistently decreased in winter, but oil concentration had not been changed in summer since 2009 except the southwestern region. Therefore, in order to evaluate and predict the progress of oiling status, it is needed to analyze the spatio-temporal variation pattern of TPH using spatial analysis after separating data into seasons (e.g., winter and summer). In addition, time series analysis is useful in the regional scales through spatial partitioning rather than the whole beach area for the understanding of temporal variation pattern.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.44 no.11
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• pp.82-88
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• 2007

In this paper, we present a pattern comparison algorithm for reducing fault candidate lists. The number of fault candidates determines the total fault simulation time. To decrease the total fault diagnosis time, the reduction of the number of fault candidates is essential. Critical path tracing determines fault candidate lists detected by a set of tests using a backtracing algorithm starting at the primary outputs of a circuit. The proposed algorithm reduces fault candidates comparing failing patterns with good patterns during critical path tracing process. As we reduce all fault candidates of the circuit to more accurately suspected fault candidates, we can greatly reduce fault simulation time. The proposed algorithm greatly increases simulation speed than that of a conventional backtracing method. The proposed algorithm is applicable to both combinational and sequential circuits. Experimental results on ISCAS#85 and ISCAS#89 benchmark circuits showed fault candidates are pruned and fault diagnosis time is also decreased in proportion to fault candidate decrease.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.7 s.78
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• pp.17-23
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• 2004

교통정책을 평가하기 위해 기본적으로 요구되는 Data 중 가장 근본이 되는 것이 OD이다. 기존의 교통정책을 평가함에 있어서 일반적으로 사용되고 있는 OD는 AADT(Annual Average Daily Traffic) OD이다. 계절별 평일/주말 교통량의 분산이 매우 크다는 것은 기존 조사나 연구로 익히 알려진 사실이며, 또한 사회 경제적인 여건의 변화 및 주 5일제 근무제의 시행 등으로 여가통행의 비중이 높아짐에 따라 평일과 주말의 교통량의 분산은 더욱 커질 것으로 예상된다. 따라서 교통정책을 평가하는 방법도 AADT OD의 일률적인 적용이 아닌 교통량의 계절별 평일/주말의 분산을 적용시킨 OD를 가지고 교통정책을 평가하는 방법이 교통정책을 결정함에 있어 오류를 범할 가능성을 적게 될 것으로 예상된다. 기존 연구에서는 이러한 교통량의 분산의 보정을 지점교통량에 한정하여 보정하고 있어 실질적인 네트워크 분석에 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 관측된 TCS Data를 이용하여 계절별 평일/주말의 OD 교통 패턴을 분석하여 계절별 평일/주말의 OD 교통패턴을 반영할 수 있는 보정계수를 산출하고 산출된 보정계수에 따라 AADT OD를 보정하여 네트워크 분석의 기초 자료를 구축하였다. 수정된 OD 교통량의 검증을 위하여 기존의 AADT OD의 인구당 통행발생비율과 계절별 평일/주말 OD의 통행발생량을 비교하였다. 그 결과 소수점 두 자리수에서 오차가 발생하여 비교적 합리적인 OD가 추정되었다. 또한 기존의 AADT OD를 이용하여 정책 결정을 할 때의 오류 가능성을 보이기 위하여 각 계절별 평일/주말 OD 교통량과 기존의 AADT OD를 입력 자료로 각각의 네트워크 분석 후 총통행시간의 차이를 분석하였다. 그 결과 정책 결정에 영향을 미칠 수 있을 정도의 차이가 있는 것으로 분석되었다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.7 no.3 s.25
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• pp.79-91
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• 2005

The temperature patterns in Portland cement concrete (PCC) pavements were measured and comprehensively analyzed from the beginning of the concrete placement based on the temperature measurement technique developed using innovative and inexpensive temperature measurement sensors. The temperature measurements in PCC pavements were taken at several different locations forvarious slab thicknesses. The concrete temperature patterns in the vertical and longitudinal directions of the pavement were analyzed and the effects of the pavement surface reflectivity, shading, and covering on the concrete temperatures were evaluated. The results of this study showed that the significant differences in the maximum concrete temperatures on the placement day were observed according to the concrete placement time. Since the zero-stress temperature is a function of the maximum concrete temperature on the placement day, the placement time would be an important factor that affects the behavior and performance of concrete pavements. The surface conditions of the pavement, such as the surface color, shading, and covering also affected the temperature patterns in PCC pavements significantly.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.949-960
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• 2016

This paper uses all sections of highway data (VDS) for two years (Jan. 2014-Dec. 2015), with 15 minute units. The first purpose of this study is to find clusters with similar patterns that appear repeatedly with time variables of month, week and hour. The cluster analysis results indicate a variety of patterns of average traffic speeds by time variables depending on the clusters; subsequently, these can be utilized to model for the forecast of the speed at a specific time. The second purpose is to do cluster analysis for grouping sections by effect nets that are closely related to each other. For the similarity measure we use cross-correlation functions calculated after pre-whitening the speed of each section. The cluster analysis gets 19 clusters, and sections within a cluster are geographically close. These results are expected to help to forecast a real-time speed.