• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.485-494
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• 2008

인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.

• 한국지구과학회지
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• 제33권6호
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• pp.481-496
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• 2012

제주도 주변 대륙붕해역에 분포하는 퇴적물의 기원지를 해석하기 위해 표층퇴적물의 희토류원소(REE), 주성분 및 미량원소, Sr-Nd 동위원소비를 분석하였다. 퇴적물의 화학원소에 근거한 변질지수(CIA)는 44.2-68.9(av.59.4)의 범위를 보이며 황하강퇴적물과 유사하였다. 연구지역 퇴적물을 콘드라이트로 표준화한 REE 패턴에서 대부분 LREE가 부화된($La_{(N)}/Sm_{(N)}$ >3) 작은 Eu 부(-) 이상을 가지는 전형적인 셰일의 희토류원소의 패턴을 나타낸다. UCC로 표준화한 REE 패턴에서 연구지역 남서쪽 외해지역의 퇴적물 시료들은 황하나 금강기원 퇴적물보다 양자강퇴적물과 유사한 높은 희토류원소함량과 위로 볼록한 REE 패턴을 보여 양자강기원 부유물질이 제주도 서쪽해역까지 운반되고 있음을 의미한다. $^{87}Sr/^{86}Sr$ 동위원소비와 ${\varepsilon}_{Nd}(0)$의 구분지수는 연구지역 퇴적물의 기원지를 밝히는데 지시자로 제시할 수 있었다. 연구지역의 서쪽과 북서쪽에 분포하는 대부분의 퇴적물은 황하강 퇴적물 주위에 밀집 분포하는 특징을 보이고, 양자강 하구역과 가까운 남서쪽지역의 퇴적물들은 양자강 수중삼각주 퇴적물과 유사성을 보였다. 반면 제주도 북동쪽지역의 퇴적물은 중국의 강기원 퇴적물과는 다른 지역에 위치하는 특징을 보여, 따라서 제주도 주변해역은 복합기원 퇴적물이 집적되고 있음을 의미한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권2호
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• pp.63-71
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• 2011

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.23-30
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• 2015

빅 데이터가 이슈화됨에 따라 데이터 분석의 결과를 기반으로 동작하는 많은 응용들이연구되고 왔고, 대표적인 응용들은 전자상거래 시스템의 상품 추천 서비스, 검색 엔진에서의 검색 서비스, 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 서비스 등이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 마이닝 기법 중 데이터 집합에서 나타나는 유사한 패턴들을 마이닝하는 빈발 패턴 트리와 컴퓨터 과학의 이론에 기초한 결정트리를 결합하여 결정 빈발 트리 알고리즘을 제안한다. 이는 기존의 빈발 패턴 트리 알고리즘은 패튼 트리에서 패턴 생성에 대한 정확성은 보장되나 소셜 데이터처럼 다양한 패턴이 나타는 데이터에 대해서는 많은 수의 패턴들을 생성시켜 분석에 대한 어려움이 있어, 서브트리들과의 수렴 여부를 판단하는 모델로 변형시켜 문제를 개선한다. 또한 맵리듀스로 모델링하여 분산처리를 통한 고속 처리 알고리즘을 제시한다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2003년도 춘계학술발표강연 및 논문개요집
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• pp.68-68
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• 2003

최근의 전자부품은 고밀도 고집적화 됨에 따라 여러 가지 문제점들이 발생되고 있다. 그 중 부품이 실장되는 부분에 사용되는 솔더나 전기적 회로를 구성하는 패턴간에 금속 이온 마이그레이션(Metallic Ion Migration)이 발생하여 전기적 단락(Short)를 유발함으로써 전자제품의 치명적 고장을 유발한다. 본 연구는 이온 마이그레이션 현상을 물방울시험(Water Drop Test)을 통하여 재현함으로써 발생 메카니즘을 확인하여 발생원인을 직접적으로 관찰하고, 각 종 패턴의 거리 및 전압에 따른 발생속도의 차이를 조사하기 위하여 수행되었다. 이러한 실험을 위하여 콤 패턴(Comb Pattern)의 FR-4 재질 인쇄회로기판(PCB : Printed Circuit Board)을 사용하였으며, 사용된 전극재질로는 Cu, SnPb, Au를 사용하였고, 패턴간 거리는 0.5, 1.0, 2.0mm의 3가지 종류로 구분하였다. 또한 패턴간에 인간 된 전압은 6.5V, 15V를 인가한 후 마이그레이션이 발생되는 시간을 측정하였다. 이러한 실험으로부터 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 6.5V의 인가전압에서는 Cu 패턴이 대체적으로 가장 빠르게 마이그레이션이 발생하였으며, 다음으로 Au가 발생하였고, Cu와 SnPb의 발생시간은 대체적으로 근사한 값을 나타내었다. 이것은 비슷한 평형전위를 갖는 재료는 마이그레이션 발생시간이 유사하게 나타나며, 높은 (+)전위를 갖을수록 발생시간이 지연됨을 알 수 있다. (2) 15V를 인가하였을 때 패턴간격이 0.5mm인 경우 Cu, Au, SnPb의 순으로 나타났으며, 1.0mm는 SnPb, Cu, Au, 2.0mm인 경우는 SnPb, Au, Cu의 순으로 마이그레이션이 발생하였다. 인가전압이 높은 경우 초기 발생에는 큰 차이가 없지만 수지상이 발생 후 성장하는데 많은 영향을 미치는 것으로 보인다. 이것은 초기 수지상의 형성에 큰 영향을 미치는 것은 재료의 평형전위에 의한 값이 좌우하지만, 수지상이 일정길이 이상 형성된 이후에는 성장속도가 평형전위에 따른 값과는 다소 다르게 나타남을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권5호
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• pp.15-24
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• 2009

본 논문은 유사랜덤 방식의 BIST를 기반으로 하여 스캔 shifting시의 transition을 획기적으로 줄여 주었던 transition freezing 기법과 새롭게 제안하는 고장검출율 100%를 위한 pattern mapping 기법을 결합한 효과적인 저전력 BIST구조에 대해 제안한다. Transition freezing 기법으로 생성된 고연관의 저전력 패턴은 패턴 인가 초기에는 많은 수의 고장을 검출해 내지만, 패턴의 수가 점점 늘어날수록 랜덤 저항 고장의 증가로 인해 추가적인 고장 검출에는 한계가 있었다. 이러한 비검출 고장에 대해 ATPG를 통한 테스트 패턴을 생성하여, 고장을 검출하지 못하는 frozen pattern과 mapping을 함으로써 기 생성된 패턴을 재활용하여 인가되는 패턴의 수와 테스트 시간을 줄임으로써 전력 소모량을 줄일 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제5권3호
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• pp.279-289
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• 2003

일반적으로 석회암 공동발달지역의 터널지보는 터널의 안정성을 좌우하는 매우 중요한 요소중에 하나이다. 이를 위하여 설계단계에서 석회암 공동발달지역과 같은 불확실성 지반조건에서 터널의 지보패턴에 대하여서는 용이하게 결정 할 수 없을 것이다. 따라서 석회암 공동발달지역에서의 일반적으로 제시할 수 있는 터널지보패턴에 대한 표준화가 요구되어진다. 이 논문은 석회암공동발달지역에서의 터널지보패턴의 표준화기법에 대한 연구 결과를 제시하였다. 이 연구는 국내의 석회암 공동발달지역의 불확실한 지반조건에서의 터널지보 System에 대한 간편화 기법에 대하여 기술하였다. 특히, 석회암공동발달지역에 대한 지반의 등급화기법 뿐만 아니라 이에 따른 터널지보패턴 간편화 기법에 대하여서도 제시하였다. 또한, 석회암 공동지반등급과 지보패턴별 요구되는 보강 및 보조공법에 대하여서도 상세 서술하였다. 이 연구를 수행하기 위하여 석회암 공동이 발달되어 있는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역에 계획되었던 터널에 대하여 실질적으로 설계과정을 통하여 지보패턴의 형식선정기법의 적용에 대한 연구를 실시하였다. 이 연구 결과를 통하여 향후 석회암 공동발달지역 뿐만 아니라 이와 유사지반에서의 터널지보 설계에 적용하므로써 터널기술향상을 도모할 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권4호
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• pp.59-77
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• 2010

본 연구는 미래 컨버전스의 패턴과 e-비즈니스에 있어서 발전 방향을 모색하고자 스마트폰과 기존 서비스 컨버전스 간의 연관 관계를 살펴보았다. 데이터 분석 및 결과 도출을 위해 연관성 규칙을 사용하였고, 이를 통해 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫 번째, 스마트폰의 주요 사용 패턴과 기존 서비스 컨버전스 패턴이 매우 유사하다는 점이다. 이는 스마트폰의 컨버전스는 이미 사용자들의 사용 패턴을 통해서 예견되었다는 것을 나타낸다. 두 번째, 스마트폰에서의 컨버전스 패턴과 기존 서비스 컨버전스의 패턴에 대한 분석을 통해 스마트폰은 홈 네트워킹과 사무기기와의 컨버전스로 이어지는 것이 사용자들의 요구사항과 가장 크게 부합할 수 있다는 점이다. 본 연구의 의의는 스마트폰 사용자들의 사용 패턴과 기존 서비스 컨버전스 간의 관계를 연관관계 분석을 통해 살펴보고, e-비즈니스의 새로운 발전 방향과 미래 컨버전스 패러다임에 새롭게 접근했다는 점이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1792-1798
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• 2010

홈 게이트웨이는 홈 네트워크의 지속적인 서비스를 제공해야 한다. 그러나 유비쿼터스 홈 네트워크 영역 확산될수록 홈 게이트웨이의 전력 소비는 기하급수적으로 증가한다. 이에 본 논문에서는 홈 게이트웨이가 지속적인 서비스를 유지하면서도 사용자 트래픽이 없는 구간에 저전력 모드로 전환되도록 제어한다. 이를 위해 기존의 유휴 시간 패턴을 고려하여 다음 유휴 시간을 예측하였다. 네트워크 활용 패턴의 유사성을 상세하고 가변적으로 반영하기 위하여, 요일별 생활 패턴을 프로파일링하여 적용하였다. 유휴 시간의 특성을 전체 평균과 요일별 생활 패턴으로 각각 프로파일링한 데이터를 실제값과 비교한 결과, 전체 평균 적용한 경우 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.43%에서 최대 4%로 나타났다. 이에 반해, 요일별 패턴을 적용한 경우, 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.06%에서 최대 2%로 나타났다. 이로서 네트워크 활용 패턴을 적용하는 방식이 더 효율적임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.