• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.20 no.4
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• pp.1243-1261
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• 2017

Mobile telecom markets have dramatically increased in the last decade due to a remarkable subscriber base growth. The diffusion patterns of the services are a major concern for mobile carriers preparing those new services. We assume that the diffusion patterns of those services will be similar to those of previous mobile services, and discovering the diffusion patterns of those services is an essential task of mobile carriers for preparing the next mobile services. This study attempts to classify some groups which show similar diffusion patterns of mobile services. Using a traditional diffusion model, this study estimates diffusion patterns of twenty five western European countries. The estimation is based on the monthly penetration ratio of those countries from 1993 to 2004. Based on the estimation, the cluster analysis discovers that there are two different countries groups in terms of mobile diffusion pattern: high imitation countries and low imitation countries. The critical point for classifying the two groups in terms of imitation effect was 0.90. The results provide the basis for developing a causal relationship model which explains the different diffusion pattern of mobile services and planning new networks for the advanced mobile services.

• Archives of design research
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• v.15 no.4
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• pp.337-346
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• 2002

Among many design processes such as learning, storing, retrieving and applying, the process that learns design knowledge is very important for producing creative results that solve design purposes in design computations. The computer should have the ability similar to human in learning design knowledge. It should recognize not only physical properties but also high level design knowledge constructed from the first level physical properties. The high level design knowledge are recognised in terms of isometric translation relationships. This paper explains properties of isometric translation and methods how the computer can recognize high level shape design knowledge using shape pattern representation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.75-75
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• 2017

하천의 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 이러한 합류부에서는 흐름구조와 물의 물리 화학적인 특성이 지속적으로 변화할 수 있고, 침식과 퇴적으로 인한 하상변동과 같은 하도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 하천의 합류부는 두 지류가 만나 형성되는 지역으로 하천생태계에서 매우 중요한 역할을 하는 구간이다. 이러한 합류부 구간의 혼합 매커니즘을 이해하기 위해서는 지류의 다양한 유입조건에 따른 본류와의 수체혼합의 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측에 기반한 공간적인 수체혼합의 패턴 분석의 어려움으로 인해 수리 및 수질 수치모형에 의존하여, 실측자료에 기반하여 지류의 유입에 따른 수체혼합을 공간적으로 분석하는 연구는 매우 제한적이었다. 따라서, 본 연구에서는 ADCP를 활용하여 합류부의 혼합 현상을 규명하는 인자로 유속과 수심 등 기본적인 수리학적 인자들뿐만 아니라 최근 활발하게 연구되고 있는 ADCP의 초음파반사율을 활용하여 상이한 농도의 유사가 혼합되는 양상을 측정하여 합류부의 혼합 특성을 공간적으로 분석하고자 하였다. 초음파반사율은 부유사와 관련되는 인자로 SonTek ADCP 이동식으로 측정된 SNR자료를 확산, 물에 의한 흡수를 고려하여 보정한 후 3차원 혼합거동의 공간적인 분포를 도출하였다. 그리고 초음파반사율을 활용한 방식을 검증하고 지류와 본류의 유입 전후 입도분포를 확인하기 위해 LISST 측정을 수행하였고, 드론 영상을 활용하여 유입 유사의 2차원 공간적인 분포를 확보하여 초음파반사율을 활용한 방법과 비교하였다. ADCP, LISST, 드론의 계측자료는 낙동강과 남강 합류부에서 측정되었고, ADCP로부터 제공되는 유속, 수심자료의 공간적인 분포를 분석하여 합류부의 수리특성을 분석할 수 있었고, 초음파반사율을 유사 혼합의 공간적 특성을 규명하는 인자로 활용하여 본류와 지류의 유입량에 따른 다양한 유사 혼합의 3차원 공간적인 패턴을 분석할 수 있었다.

• Atmosphere
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• v.28 no.3
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• pp.305-315
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• 2018

This study investigates the characteristic spatial patterns and dynamic processes associated with the summertime extreme temperature events in South Korea during the last 20 years (1995~2014) using Self-Organizing Map (SOM). The classified SOM patterns commonly have high temperature and anticyclonic circulation anomalies over South Korea. The two major teleconnection patterns are identified: one is from the subtropical western North Pacific (WNP) affecting to the north and the other is from the North Atlantic (NA) affecting downstream region. The meridional teleconnection pattern is related to the forcing of positive sea surface temperature (SST) anomaly over the WNP. The northward propagating Rossby wave generates the East Asia-Pacific (EAP) pattern to form an anticyclonic circulation anomaly over South Korea. On the other hand, NA SST anomalies generate an eastward Rossby wave train across the Eurasian continent, leading to the development of an anticyclonic circulation anomaly over South Korea. The EAP pattern occurs more frequently in July and August, whereas the midlatitude teleconnection pattern associated with NA SST anomalies develops more frequently in early summer (June).

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.425-437
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• 1997

본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.202-204
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• 2001

본 논문에서는 대형 시퀀스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각 없이 다차원 인덱스를 사용할 수 없었다. 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 새로운 인덱스 기반 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이터베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 4배에서 43배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것을 나타났다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.107-110
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• 1998

본 논문은 DTW(Dynamic Time Warping)을 이용한 음성인식에서 표준패턴(reference patterns)으로 사용되는 벡터열을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 보다 적응된 패턴의 벡터열로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문의 필요성은 다음과 같다. 음성인식의 주요한 엔진들 중에 하나로 DTW가 사용된다[1]. DTW는 표준패턴과 시험패턴(test patterns)간의 최적 경로(optimal path)를 찾아내어 가장 유사한 패턴을 찾아내는 방법을 말한다. 그러나 음성은 같은 발음에 대해서도 사람의 발성 길이와 목의 상태 등에 따라 다양한 패턴으로 나타나며 동일 화자의 같은 어휘도 시간과 환경에 따라 변한다. 따라서 이러한 음성의 동적 특성에 적응하는 방법이 필요하다. 본 논문은 이러한 문제에 대한 해결 방법으로 GA를 이용하여 보다 적합하고 적응적인 표준 패턴을 생성시켜 적응하는 방법을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.639-641
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• 2000

캐쉬를 사용하는 분산 공유 메모리 시스템에서는 캐쉬들 사이의 일관성 유지를 위한 지연 시간이 성능에 큰 영향을 미친다. 최근에는 각 공유 메모리의 일반적인 접근 패턴을 학습하여 일관성 유지의 예측적 수행을 가능하게 하는 메모리 공유 패턴 예측기가 연구되고 있다. 기존의 메모리 공유 패턴 예측기는 패턴 정보를 저장하기 위해서 모든 메모리 블락마다 예측 테이블들을 할당하지만 실제로 성능 향상에 도움을 주는 테이블들은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 적은 양의 패턴 저장 공간을 사용하면서 기존의 예측기와 유사한 성능을 낼 수 있는 캐쉬 구조의 메모리 공유 패턴 예측기를 제안한다, 제안된 예측기에서는 좋은 성능을 내는 예측 테이블들을 선택적으로 저장하게 하는 효율적인 테이블 교체 기법이 요구된다. 본 논문에서는 LRU 교체 기법을 캐쉬 구조의 예측기에 적용시켰을 때의 문제점을 분석하고 제안된 예측기의 특성에 적합한 테이블 교체 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.145-148
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• 2010

본 논문에서 우리는 도로 영역과 하늘 영역, 그리고 도로와 하늘이 아닌 나머지 영역으로 분할하기 위해 동적인(dynamic) 패턴을 이용한 적응적인(adaptive) 병합 방법을 제안한다. 원본영상에서 Mean Shift 알고리즘과 라벨링(Labeling)을 수행하고 영역을 과분할 한다. 컬러에 의해서 도로와 하늘영역이 검출되지 못하는 영역을 위해서 도로 영역과 하늘 영역에서 동적인 패턴 추출한 후 매칭을 통해 유사 영역을 병합한다. 이것은 도로와 하늘의 정보를 현재 환경에서 적응적으로 추출하는 방법이다. 실험에서 정적인(static) 패턴을 사용해서 병합하는 방법과 동적인 패턴을 사용해서 병합하는 방법을 비교하였다. 그 결과, 동적인 패턴을 사용하였을 때 8.12%의 향상된 성능을 보였다.