• 물만먹고자라요
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• 제21호
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• pp.68-69
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• 2008

소비자들이 소비패턴이 바뀌고 있다. 대가족 중심의 가족문화가 점차 핵가족화, 소규모화 됨에 따라 실버마켓, 싱글족 등이 주목 받고 있으며, 새로운 소비문화의 형태인 로하스 족 들이 점차 증가하고 있다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제19권6호
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• pp.527-536
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• 2014

본 연구는 중년 성인을 대상으로 식사 패턴을 파악하고, 식사 패턴에 따른 영양소 섭취실태와 대사증후군 위험요인의 관련성을 분석하고자 하였으며 연구결과는 다음과 같다. 1) 식품군별 평균 섭취량을 이용한 요인분석을 통해 육류, 주류, 난류, 유지류 등의 섭취가 두드러진 '육류와 술', 주식으로 잡곡류를 섭취하고 과일과 채소 등을 섭취하는 '잡곡과 채소 및 과일', 주식으로 백미를 위주로 하고 김치와 어패류를 섭취하는 '백미와 김치 및 어패류' 패턴이 분리되었다. 2) '육류와 술' 패턴의 요인점수가 높아질수록 신장, 체중, 허리둘레, 체질량지수가 증가하였고, 연령은 낮아지는 경향을 나타낸 반면 '잡곡과 채소 및 과일' 패턴은 반대의 경향을 나타내었다. '육류와 술' 패턴의 경우 남자, '잡곡과 채소 및 과일' 패턴의 경우 여자의 비율이 높았고, '백미와 김치 및 어패류' 패턴의 경우 교육수준이 높은 것으로 나타났다. 3) 식사 요인점수의 사분위에 따른 영양소 섭취량은 '육류와 술' 패턴의 식사를 할수록 에너지, 단백질, 나트륨의 섭취가 증가하였고, '잡곡과 채소 및 과일' 패턴의 식사를 할수록 탄수화물, 칼륨, 칼슘과 식이섬유의 섭취가 증가하였으며, '백미와 김치 및 어패류' 패턴의 식사를 할수록 에너지와 지질의 섭취가 증가하였고, 탄수화물, 칼륨과 식이섬유의 섭취가 감소하였다. 4) 식사 패턴과 영양소 섭취와의 상관관계에서 '육류와 술' 패턴의 경우 보정 후 단백질과 나트륨의 섭취가 양의 상관관계였으나, 탄수화물, 식이섬유, 칼슘, 칼륨 등의 섭취는 음의 상관관계였고, '잡곡과 채소 및 과일' 패턴의 경우 단백질, 지질, 나트륨과 티아민을 제외한 모든 영양소와 양의 상관관계를 나타내었다. 또한 '백미와 김치 및 어패류' 패턴과 지질의 섭취는 양의 상관관계였고, 탄수화물, 식이섬유, 칼륨 등의 무기질과 음의 상관관계를 나타내었다. 5) 식사 요인점수의 사분위에 따른 대사증후군의 위험도는 '육류와 술' 패턴의 식사를 할수록 복부비만과 대사증후군에 대한 위험도가 높아졌고, '잡곡과 채소 및 과일' 패턴의 식사를 할수록 고중성지방혈증에 대한 위험도가 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로부터 식사 패턴과 대사증후군 위험요인간에 관련성이 있는 것으로 나타나 육류와 술의 섭취를 줄이고, 잡곡을 위주로 채소와 과일 등을 추가한 균형 잡힌 건강식을 섭취하는 것이 대사증후군의 예방 및 관리를 위해 권장될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.256-258
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• 2004

전산화로 인해 컴퓨터 시스템에 대한 불법적 침입이 증가하고, 해킹으로 인한 피해가 급증하게 됨으로 인해 침입탐지시스템에 대한 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. 지금까지의 침입탐지시스템 성능은 기존에 알려진 침입패턴을 가지고 평가를 해왔기 때문에 새로운 침입에 대한 탐지능력을 측정할 수 없는 취약성이 있다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 성능 평가를 위해서 새롭고 다양한 침입패턴을 만들기 위한 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용하여 침입패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 침입패턴은 사람에 의해 적합도가 평가되고 높은 점수를 가진 침입패턴의 가용성을 검증하기 위해 오용탐지방법을 사용하는 침입탐지시스템인 LinSTAT에 적용하여 보았다. 실험결과 생성된 침입패턴의 약 43%정도는 탐지되는데, 탐지되지 않은 57%는 새로운 침입패턴이라 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.837-840
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• 2017

각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.

• 노동경제논집
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• 제36권1호
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• pp.93-129
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• 2013

본 논문은 기혼여성의 취업으로 인해 발생된 소비패턴의 변화와 그로 인해 야기되는 산업별 산출액의 변화 및 노동수요 파생효과를 추정하였다. 분석 결과, 맞벌이가구 증가에 따라 교통비와 교육비, 외식비, 가사서비스 등의 소비가 증가하였다. 이러한 소비패턴 변화로 인해 교육 및 보건업, 음식 숙박업 등 시장서비스업의 노동수요 증가가 야기되었다. 특히 고학력 및 중산층 이상의 기혼여성의 취업 시 취업유발효과가 높았으며, 그로 인해 저숙련 업종의 노동수요를 파생시킬 것으로 추정된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.530-532
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• 2019

제안하는 서비스는 OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식)과 딥러닝 패턴분석 알고리즘을 활용하여 문서를 효율적으로 관리하는 서비스로 필기를 많이 하는 사용자를 위한 기능을 제공한다. 최근 다양한 분야에서의 머신러닝 기반의 OCR의 활용이 증가했지만 기존의 애플리케이션은 패턴 분석 알고리즘과 통계 기반의 OCR을 혼합하여 사용하기 때문에 필기체에 대한 인식률이 높지 않다. 이에 본 논문에서는 OCR과 패턴분석 알고리즘을 활용하여 필기체에 대한 높은 인식률을 제공하는 서비스를 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4537-4542
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• 2010

본 논문에서는 차량 내부에서 발생되는 안테나 방사패턴의 변화를 관찰하기 위해 모노폴 안테나를 사용하여 차량 내부에서 안테나의 방사패턴을 측정하였다. 다수의 반사파가 존재하는 좁은 공간에서는 안테나의 특성이 변해 무선 통신 환경에 영향을 끼칠 수 있다. 그러므로 실제 차량 내부에서 제공되는 무선 통신 서비스인 GPS 와 Wibro 동작 주파수 대역에서 안테나 방사패턴에 대한 모의실험과 측정실험을 수행하였다. 모의실험은 광선추적법을 기반으로 하였으며 측정실험은 각 동작 주파수 대역을 중심 주파수로 갖는 두 쌍의 모노폴 안테나를 제작하여 자유공간과 차량 내부에서 주파수에 따라 방사패턴을 측정하였다. 모의실험과 측정실험의 결과를 바탕으로 차량 내부와 자유공간에서의 안테나 방사패턴을 비교하였을 때 안테나의 전방향성 특성을 유지되며, 차량 내부에서 안테나의 수신전력이 자유공간에서의 결과보다 증가하는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 주파수가 증가할수록 자유공간과 차량 내부에서의 수신전력 차이가 증가하는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.98-107
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• 2007

얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.385-388
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• 1998

DTW를 이용한 음성인식에서는 참조패턴이 인식률에 절대적인 영향을 미치므로 가장 적합한 참조패턴의 생성이 중요한 요인으로 작용한다. 그러므로 인식률 향상을 위해 여러개의 참조패턴을 사용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 게산량의 과다 및 사용 메모리의 증가 등이 단점으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 참조패턴의 수를 줄이면서 높은 인식률을 얻기 위해 유전자 알고리듬을 이용하여 보다 우수한 참조패턴을 생성하여 음성인식에 적용하였다. 본 논문에서는 참조패턴 생성을 위하여 훈련에 참가한 자료를 서로 비교하여 DTW 거리값의 누적값이 최소가 되는 데이터를 선정하는 방법, 유전자 알고리듬을 이용한 방법으로 선정하는 방법으로 나누어 실험을 했고, 그 결과 누적값의 최소값을 이용하였을 경우 98.33%의 인식률을 얻을 수 있었던 반면에 유전자 알고리듬을 사용하였을 경우 100%의 화자종속 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.293-299
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• 2008

새로운 자재 구매 패턴이 소개됨에 따라 구매패턴 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존 연구들은 온라인 구매패턴과 대기업을 중심으로 이루어져왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 중소기업을 대상으로 하여 온라인 구매패턴과 오프라인 구매패턴들을 선택하는데 영향을 주는 요인을 분석하였다. 기존 연구들을 통해 설명변수를 도출하여, 다항로짓분석을 이용하여 구매패턴에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.