• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.29-36
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• 2009

Sequential pattern mining, which discovers frequent subsequences as patterns in a sequence database, is an important data mining problem with broad applications. Since a sequential pattern in DNA sequences can be a motif, we studied to find sequential patterns in DNA sequences. Most previously proposed mining algorithms follow the exact matching with a sequential pattern definition. They are not able to work in noisy environments and inaccurate data in practice. Theses problems occurs frequently in DNA sequences which is a biological data. We investigated approximate matching method to deal with those cases. Our idea is based on the observation that all occurrences of a frequent pattern can be classified into groups, which we call approximated pattern. The existing PrefixSpan algorithm can successfully find sequential patterns in a long sequence. We improved the PrefixSpan algorithm to find approximate sequential patterns. The experimental results showed that the number of repeats from the proposed method was 5 times more than that of PrefixSpan when the pattern length is 4.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.12
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• pp.5083-5088
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• 2010

An implementation of NPC AI(artifical intelligence) is similar with real world's flocking can increase fun factor of game. To this end, we design fish flocking patten of analyzed real world, implement using Ogre engine in this paper. To determine the usefulness of implemented fish flocking, we compare fish flocking in real world with implemented fish flocking. Implemented behavioral patterns of fish flocking show similar behavioral patterns of fish flocking in real world.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.483-486
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• 1998

한국해양연구소 온누리호에 장착된 에어건 배열에서 건 간격에 따른 빔 패턴 변화를 확인하였으며 남극해역에서 획득된 탐사자료와 비교하였다. 컴퓨터 모의과정과 배열 이론을 이용하여 신호진폭 및 빔 폭 변화 등을 시간 및 주파수 영역에서 분석하였다. 154 Hz에서 송이배열 (cluster array) 및 폭 배열 (wide array)의 빔 폭 변화는 배열 형태보다는 건 간격에 큰 영향을 받고 있어 배열 형태가 달라도 빔 폭은 서로 유사하게 변한다. 건 간격이 클수록 송이배열이 90$^{\circ}$의 빔 패턴에서 주엽 (mainlobe)이 최대치가 되는 것과는 달리 폭배열은 0$^{\circ}$에서 최대치를 나타내며 부엽 (sidelobe)은 건 간격과 무관하게 나타난다. 두 배열의 선형간섭이 점차 줄어드는 건 간격은 2.43 m이다. 남극해 탐사자료는 건 간격이 증가함에 따라 주신호 진폭은 약하게 기포는 강하게 증가한다. 이러한 결과는 빔 패턴 변화에서도 마찬가지로 나타나는데 건 간격이 클수록 주엽의 빔 폭이 점차 좁아져 강한 빔 패턴을 나타냄으로서 남극 탐사자료와 서로 잘 일치한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1987.11a
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• pp.39-39
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• 1987

자동차에서 발생되는 소음은 여러 가지 발생원으로부터의 복합적인 것으로서 차량의 속도가 고속화하면서 타이어 소음의 기여도가 매우 커지는 것으로 알려져 있다. 타이어 소음은 근본적으로 노면과 타이어의 상호작용에 의하여 발생되는 데 타이어/노면의 상호작용에 영향을 미치는 인자로는 마모상태, 차량속도, 하중, 공기압, carcass 구조, 타이어 온도등 여러 가지가 있으나 tread 모양과 노면의 상태에 가장 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 승용차용 155SR13 radial 타이어를 대상으로 하여 실내에 설치된 dynamometer를 이용하여 groove 의 개수, groove 길이, groove 폭, groove 깊이, groove 방향 등 트레드 패턴 인자가 발생소음에 미치는 기여도를 실험적으로 측정하고 트레드 패턴형상에 따른 소음도를 예측할 수 있는 실험식을 구했다. 또한 단일 groove 내에서 발생되는 소음의 시간신호를 측정하여 모델화하고 차량속도와 groove 사이의 간격에 따른 시간신호를 합성하고 이 신호로부터 FFT 알고리듬을 통해 소음 spectrum을 구하는 소음 예측 프로그램을 개발하였다. 비교적 단순한 tread 패턴에 대해 이를 적용한 결과 실험적으로 구한 spectrum과 상당히 유사함을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.262-264
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• 2016

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 고유한 행동패턴에 따른 인증 기법을 제안하였다. 이를 위해 특정 행동패턴의 센서 데이터만을 수집할 수 있는 센서 데이터 추출앱을 개발하고 DTW (Dynamic Time Warping)[2] 알고리즘을 활용하여, 수집된 사용자 행동 패턴 데이터의 유사성을 판단한다. 또한 사용자의 특징점 패턴이 일치하는 지를 판단하여 사용자 인증을 수행한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.28 no.4
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• pp.63-68
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• 2005

주어진 시스템에서 정보와 정보흐름에 대한 패턴인식을 하기 위해서는, 정보를 내포하고 있는 문맥이 내용에 따라서 다른 단어나 다른 정보를 추론하여 원래의미를 전달함에 있어 오도할 수 있기 때문에, 문맥의 분해에서 정보 조각의 묶음 형태로 전환하는 작업에서부터 연구는 시작되어야만 한다. 많은 연구자들이 정보의 저장, 재표현, 부호화, 검색 등에 관해 효과적인 방법론을 찾고자 노력해 오고 있다. 유사한 노력의 일환으로 본 논문에서는 군이론과 상황이론을 응용해서 정보 및 정보흐름의 패턴인식에 관한 새로운 모델링 기법을 제안하고자 한다. 정보처리에 관련된 선행연구와 비교해서, 본 연구에서 제안하는 방법은 수학이론인 군이론과 상황이론에서 사용되고 있는 개념과 정의를 사용하였다는 점에서 매우 새로운 접근방법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 정보흐름의 패턴인식을 위한 모델링 기법으로 Abelian Pattern Semi-Group을 제시하는데 이러한 접근방법은 최근 중요한 연구 분야가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.139-148
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• 2004

사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.18 no.5
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• pp.62-72
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• 2008

인터넷 뱅킹은 인터넷을 통해 금융 업무를 처리하는 시스템으로, 시 공간적 제약이 없어 이용자가 크게 증가하고 있지만 인터넷을 기반으로 한 웹 공격으로 인하여 많은 위협을 받고 있다. 인터넷 뱅킹은 서비스를 제공하는 은행에 따라 사용자 인터페이스와 처리 방법이 매우 다양하므로, 인터넷 뱅킹 시스템을 목표로 한 웹 공격을 탐지하기 위해서는 해당 인터넷 뱅킹 서비스의 특징을 반영할 수 있는 고유의 패턴을 생성해야 한다. 본 논문에서는 서열 정렬 알고리즘을 이용하여 인터넷 뱅킹 이용에 대한 정상 및 비정상 패턴을 자동으로 생성하여 웹 공격을 탐지하고 분석하는 방법을 제안한다. 제시한 방법의 성능 평가를 위하여, 모의 인터넷 뱅킹 프로그램을 설치한 후 정상적인 이용과 웹 공격을 시도한 자료를 구분하여 수집하고 유사도를 측정하였다. 실험결과 제안된 기법이 오탐율이 낮고 탐지 성능 또한 뛰어남을 확인하였다. 그리고 전문가의 도움 없이 정상 패턴과 비정상 패턴을 생성할 수 있어 효율적으로 변형된 공격이나 새로운 공격을 차단하고 비정상 행위에 판단에 대한 근거를 제시할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.645-648
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• 2002

본 논문에서는 비디오 압축에 이용되는 블록 기반 움직임 예측을 위하여 육각 패턴을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 3$\times$3 패턴을 이용한 BBGDS 알고리즘과 유사하게 계산 속도의 향상과 더불어 좀 더 강인한 움직임 예측을 할 수 있도록 패턴을 설계하였다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 적은 양의 탐색점(Search Point)을 이용하면서 확장된 탐색 영역(Search Area)을 이용할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능과 계산 속도의 향상이 실험 결과로 보여 진다.