데이터 마이닝에서 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 시차를 두고 발생한 사건들에 대하여 잠재해있는 패턴을 발견하는 기술을 의미한다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 기존의 방법들이 한 속성내에서의 연속패턴만을 탐지하는 일차원 연속패턴을 생성하는데 비하여 본 연구에서 제시하는 방법은 데이터베이스내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있는 다차원 연속패턴을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 연속패턴 생성을 위하여 헬링거(Hellinger) 변량을 사용하였으며 이를 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있었다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었고 다수의 실험 데이터를 통하여 다차원의 연속패턴을 생성할 수 있음을 보였다.
시차를 두고 발생한 사건속에서 잠재해있는 패턴을 발견하는 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 데이터 마이닝 분야에서 최근 관심을 모으고 있는 분야이다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 본 연구에서 제시하는 방법은 기존의 방법과는 달리 테이블내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있으며 헬링거(Hellinger) 변량을 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었다.
연속패턴은 다양한 분야에서 사용되는 데이타 마이닝 기법의 한 종류이다. 하지만 현재의 연속 패턴 방법은 한개의 속성내에서의 패턴만을 감지할 수 있으며 속성간의 패턴을 생성할 수 없다. 다차원의 연속패턴은 일차원에 비하여 훤씬 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 Hellinger 엔트로피 함수를 사용하여 다차원의 연속패턴을 생성하는 방법을 게시한다 기존의 연속패턴방법과 달리 본 방법에서는 각 연속패턴의 중요도를 자동으로 계산할 수 있다. 또한 계산의 복잡도를 감소시키기 위한 다수의 법칙이 개발되었으며 다수의 실험 결과를 제시하였다.
나노임프린트 공정으로 제작된 동일한 형태의 패턴 구조를 변형하거나, 표면의 특성을 조절하는 것은 임프린트 공정의 응용성을 높일 수 있는 유용한 기술이다. 본 연구진은 플라즈마와 열처리를 통하여 임프린트 나노패턴의 크기를 변형하는 연구[1]와 나노구조의 형태에 따른 표면특성의 변화 연구[2]를 수행한 바 있는데, 본 연구에서는 나노임프린트 패턴의 구조 및 표면특성을 단일 칩 내에서 연속적으로 변화하도록 제작하는 방법에 관해 고찰하였다. 나노임프린트 공정으로 제작한 패턴을 반응성이 연속적으로 변화하도록 고안된 산소 플라즈마 장치에서 식각하여 구조를 연속적으로 변형하고, 전자현미경(SEM)과 원자힘현미경(AFM), 집속이온빔(FIB) 등을 통해 표면과 단면을 확인하였으며, 구조변형 이후의 후처리에 따른 접촉각 등의 변화를 관찰하여 임프린트 나노구조 패턴 표면의 화학적 특성을 조절하는 방법을 탐구하였다. 본 연구 결과는 단일한 모 패턴으로부터 다양한 크기의 패턴을 제작하고 화학적 특성을 조절하는 것이 가능함을 보이는 것으로서, 향후 이러한 연속적 변화를 갖는 미세구조를 이용하여 혼합 물질의 분리 및 바이오 물질의 검출 등에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 건물 파사드 디자인을 효과적으로 지원 할 수 있는 패턴의 감성적인 디자인 특성을 도출하여 그 특성들의 상관관계를 분석하는 것이다. 본 논문에서 다루어지는 디자인 패턴은 Ben Pell이 제시한 5가지, 즉 응용 패턴, 다공 패턴, 레이어드 패턴, 캐스트 패턴, 타일 패턴 이다. 본 논문은 5가지 패턴 유형의 예비 조사 후 50명을 대상으로 10쌍의 형용사 어휘를 가지고 Likert 7단계의 SD척도로 감성 어휘 조사 하였다. 본 논문은 예비조사에서 감성 어휘의 감성 치수가 가장 높은 응용 패턴의 디자인 특성을 분석하고 있다. 응용 패턴은 '연속적인'과 감성 상관성이 높다. 이 '연속적인'과의 상관관계가 높은 감성 어휘는 '비연속적인' 과 '규칙적인' 으로 도출 되었다. 본 논문에서 최종 도출한 응용패턴의 감성 디자인 특성은 '연속적인-비연속적인' 과 '불규칙적인-규칙적인' 등의 감성 어휘 쌍과 상대적으로 높은 상관관계를 갖는 것으로 요약될 수 있다. 디지털 기술의 지원에 의해 디자인된 파사드의 디자인 특성을 분석했다는 점과 도출된 디자인 특성의 활용 방향을 논의하고 있다는 점이 본 논문이 갖는 가치이다.
단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.
본 논문에서는 연속적인 데이터를 위한 새로운 에러패턴 ROM(error pattern ROM: EP-ROM) 압축 기법이 제한되었다. EP-ROM은 연속적인 데이터를 근사값과 에러로 나눈 후 에러 대신 에러패턴의 인덱스를 저장함으로써 ROM의 크기를 줄인다. 이 기법은 연속된 데이터를 양자화할 때의 많은 경우 같은 에러패턴을 가진다는 특징을 이용한 것으로 ROM의 크기를 매우 작게 줄일 수 있다. 실험결과에서는 EP-ROM은 다양한 연속적인 데이터에 대하여 ROM 크기를 60∼77% 줄였다.
이동 기술의 발전으로 위치와 이동 패턴이 연속적으로 변화하는 객체가 증가하였다. 시간에 따라 객체가 이동하면서 그 위치와 모양이 연속적으로 변화하는 것을 이동 객체라 한다. 과거의 DBMS는 연속적으로 이동 정보가 변화한다. 이러한 정보를 저장하는 매체인 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수는 매우 중요하다. 본 논문에서 객체는 일반적으로 일정한 패턴으로 이동한다고 가정한다. 이러한 객체의 일정한 이동 패턴을 이용하여, 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수를 최소화하면서, 효과적으로 인덱싱 하는 전략을 제시한다. 또한 질의에 대한 객체 위치의 오차를 최소화하여 반환해 주는 질의 처리 기법을 제안한다.
자재절단문제를 일반적인 알고리즘을 사용하여 해결하였을 경우 패턴이 형 성되었을 때 계속되는 패턴에서 부품들이 연속하여 절단되 나오지 않게 된 다. 이와같이 부품이 연속되어 나오지 않는 경우를 부품이 단락 (discontinuity)되어진다고 이야기 한다. 이럴 경우 각 부품들은 원하는 주문 량만큼 절단되어 나올 때까지 생산라인에서 대기하고 있어야 한다. 따라서 생산라인에서는 절단된 모든 부품들을 임시적으로 적재해 놓아야 하므로 공 종소요가 증가하게 되고 절단공정이 혼잡해 지게 된다. 이를 볼때 절단되어 나오는 부품들이 계속되는 패턴에서 연속적으로 절단되어지게 하는 것이 중 요하다. 이와같이 부품들이 단락되어지지 않고 연속적으로 생산되면 공정소 요를 줄일수 있게 될 뿐 아니라 생산성의 향상을 기할수 있게 될 것이다.
요구-철회 커뮤니케이션은 연속적 언쟁에서 나타나는 주요한 역기능적 의사소통 패턴이다. 본 연구는 이러한 요구-철회 패턴이 연속적 언쟁의 지속성을 어떻게 증가시키는지 이에 영향을 주는 요인을 밝히고자 한다. 본 연구는 거절 민감성이 파트너의 부정 행동 인식과 긍정적인 상관관계를 형성하고 이는 연속적 언쟁 시 나타나는 요구-철회 패턴에 정의 영향을 끼칠 것이며 이러한 일련의 과정이 연속적 언쟁이 해결되었다고 인식할 가능성을 낮출 것으로 가정했다. 직렬 매개모형을 분석한 결과 연속적 언쟁이 해결되었다고 인식하는 것과 상관없이 거절 민감성은 연속적 언쟁이 상호 합의를 수반했다는 인식에 부정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이러한 부적 상관관계는 부분적으로 개인의 거절 민감성이 연인관계에 있는 파트너가 일반적으로 부정 행동을 하는 것으로 인식할 가능성을 높임으로써 연속적 언쟁 시 자기 요구-파트너 철회의 의사소통을 발생시키기 때문인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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