• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.724-726
• /
• 2014

본 논문에서는 범죄 발생 전 빠른 상황판단과 효과적인 의사결정을 위한 방법으로 이상 행동을 분류, 분석하여 이상행동 패턴을 발견하고 이에 따라 발생 전 상황을 예상할 수 있는 예측하는 모델을 제시하였다. 이러한 행동분석과 패턴예측 모델은 CCTV로 부터 수집된 데이터를 단계별 DB를 통해 빠르고 정확한 분석할 수 있고, 과거에 축적 및 분석된 데이터를 유사한 상황에 직면했을 때 사전에 예방하기 위한 유용한 도구로 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.171-172
• /
• 2011

협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 영화를 추천한다. 하지만 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 영화가 피드백이 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자 클러스터링의 재구축을 용이하게 하기 위해 빈발패턴 네트워크를 이용하여 클러스터링을 구축하고, 이를 협업적 여과 시스템에 적용하여 영화를 추천한다. 구축된 클러스터를 통해 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간 비용을 줄이면서, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

• The Mathematical Education
• /
• v.62 no.2
• /
• pp.175-194
• /
• 2023

Despite the importance of pattern learning for elementary school students, few studies have investigated in detail the understanding of patterns of lower-grade students. This study aimed to analyze the understanding of patterns of second-grade elementary school students. Since the patterns in the second grade are taught through the unit called Finding Rules, students' understanding of patterns was compared and contrasted before and after they learned the unit. To this end, a written instrument to measure students' understanding of patterns was developed on the basis of previous studies on pattern learning for lower-grade students. A total of 189 students were analyzed. As a result of the study, the overall correct answer rates in the post-test were higher in most items than those in the pre-test, illustrating the positive effect of the specific unit. However, students found it difficult to find rules in which two components would change simultaneously either in geometric or numeric patterns, find patterns that would be similar in structure, represent geometric patterns into numeric patterns, find empty terms in increasing patterns, and reason the specific terms in patterns that can be differently interpreted. Based on these research results, this study sheds light on students' understanding of patterns and suggests implications to improve their understanding.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.2 no.6
• /
• pp.995-1001
• /
• 1995

The structure of a typical pattern recognition consists a pre-processing, a feature extraction(algorithm) and classification or recognition. In classification, when widely varying patterns exist in same category, we need the clustering which organize the similar patterns. Clustering algorithm is two approaches. Firs, statistical approaches which are k-means, ISODATA algorithm. Second, neural network approach which is T. Kohonen's LVQ(Learning Vector Quantization). Nikhil R. Palet al proposed the GLVQ(Generalized LVQ, 1993). This paper suggest the efficient feature extraction methods of handwritten numerals in GLVQ clustering network. We use the handwritten numeral data from 21's authors(ie, 200 patterns) and compare the proportion of misclassified patterns for each feature extraction methods. As results, when we use the projection combination method, the classification ratio is 98.5%.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.41 no.6
• /
• pp.69-80
• /
• 2004

This paper proposes a method to learn action patterns of opponent characters for intelligent characters. For learning action patterns, intelligent characters learn the past actions as well as the current actions of opponent characters. Therefore, intelligent characters react more properly than ones without the knowledge on action patterns. In addition, this paper proposes a method to learn moving actions whose fitness is hard to evaluate. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we experiment with four repeated action patterns in a game similar to real games. The results show that intelligent characters learn the optimal actions for action patterns and react properly against to random action opponent characters. The proposed method can be applied to various games in which characters confront each other, e.g. massively multiple of line games.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.121-129
• /
• 2011

In an online-game, the various game service victimized cases are generated by the bots program or auto program. Particularly, the abnormal collection of the game money and item loses the inherent fun of a game. It reaches ultimately the definite bad effect to the game life cycle. This paper collects and analyzes the pattern of game behavior change for the bots detection method. By using the game activity changing information of the human and game activity changing information of the bots, the degree of resemblance was measured. It utilized in the bots detection method. In an experiment, by using the served online-game, the model of a user and bots were generated and similarity was distinguished. And the reasonable result was confirmed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.91-94
• /
• 2017

드럼은 현대인의 스트레스 해소와 노인 치매예방, 소아의 뇌 성장에 도움이 되는 반면, 악기의 크기가 크고 연습 시 발생하는 소음으로 인해 시간적, 공간적인 제약이 많은 악기이다. 본 논문에서는 드럼을 언제 어디서나 연습할 수 있도록 도와주는 에어 드럼 교습 시스템을 제안한다. 에어 드럼 교습 시스템은 진동센서가 부착된 드럼 스틱과 휴대폰용 어플리케이션만으로 드럼연주가 가능하다. 에어 드럼 교습 시스템은 드럼 스틱에 장착된 진동센서를 이용해 사용자의 드럼 연주 신호를 실시간으로 인지하고, 휴대폰에 설치된 모바일 어플리케이션에서 진동 신호를 드럼 연주 소리로 변환하여 출력한다. 또한 에어 드럼 교습 시스템은 사용자의 연주 패턴을 분석하여 드럼의 기본 패턴과의 박자, 음정, 세기에 대한 유사도 점수를 제시하여 사용자의 드럼 실력 향상에 도움을 준다. 이를 위해, 본 논문에서는 사용자가 연주하는 동안 진동 센서에서 인지한 신호를 하나의 박자로 구분하기 위한 제어 기술과 실시간 연주 및 유사도 점수를 제시하는 에어 드럼 교습 어플리케이션 'WeFlash'의 설계와 구현 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.283-284
• /
• 2019

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.369-372
• /
• 2022

본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.

• Journal of Ginseng Research
• /
• v.32 no.1
• /
• pp.15-18
• /
• 2008

This study was carried out to evaluate the basic information on ginsenoside contents and pattern similarity in five cultivars of Panax ginseng C.A. Meyer. Among five cultivars the unit content and total content of ginsenosides were the highest in Gopoong cultivar as 18.9 mg/g and 596 mg/root, respectively. The unit content and total content of ginsenosides decreased in the order of Yunpoong, Gumpoong, Seonpoong and Chunpoong cultivar. Ginsenoside pattern similarity between tap root and lateral root was high as 0.95 but that between tap root and fine root was low as 0.72. Correlation of ginsenoside contents between tap root and lateral root exhibited the highest value as 0.843 and decreased in the order of main root, fine root, and rhizome. And the correlation value between unit content and total content of ginsenoside was very high as 0.933.