본 연구는 첫째로는 수학교육에서 패턴이 강조되는 이론적 근거를 찾고자 역사적 맥락에서 수학의 성격변화를 탐색하였다. 수학의 성격 변화를 통하여 수학은 수의 탐구, 기하의 탐구, 운동ㆍ변화ㆍ공간의 탐구, 수학 연구의 도구에 대한 탐구로 그 영역을 점차 확대하여 왔으며, '수학은 패턴의 과학이다'라는 정의는 수학이 폭넓어짐에 따라 수학이 무엇인가에 대한 수학의 본성에 접근하는 논의라고 할 수 있다. 이러한 수학에 대한 새로운 관점은 수학교육의 새로운 방향 모색에 시사하는 바를 살펴보고, 특히 수학교실의 변화에 따른 패턴의 강조를 살펴보았다. 둘째로는 수학적 패턴을 밝힘과 동시에 수학 교육에서 수학적 패턴 분석의 틀을 마련하고자 수학적 패턴의 유형화를 시도하였다. 패턴의 속성에 따른 유형화와 패턴의 생성 방식에 따른 유형화를 통하여 수학적 패턴의 유형을 마련하였다. 초등학교 수학에서 다루어지는 패턴은 어떠한 것인가를 현행 4학년 수학교과서 및 익힘책에 제한하여 유형화한 틀로서 조사 분석하였다. 셋째로는 수학적 패턴에 관한 지도 방안의 모색으로서, 지도의 기본 방향을 설정하고 수학적 패턴에 관한 교수 전략을 마련하였다. 교수전략은 크게 패턴에서의 규칙 찾기, 패턴을 변형ㆍ확장하기, 자신의 새로운 패턴 만들기, 패턴을 수학적으로 설명하기로 나누고, 각각에 3-4개의 세부 전략과 세부 전략에 따른 예를 제시하였다.
나노임프린트 공정으로 제작된 동일한 형태의 패턴 구조를 변형하거나, 표면의 특성을 조절하는 것은 임프린트 공정의 응용성을 높일 수 있는 유용한 기술이다. 본 연구진은 플라즈마와 열처리를 통하여 임프린트 나노패턴의 크기를 변형하는 연구[1]와 나노구조의 형태에 따른 표면특성의 변화 연구[2]를 수행한 바 있는데, 본 연구에서는 나노임프린트 패턴의 구조 및 표면특성을 단일 칩 내에서 연속적으로 변화하도록 제작하는 방법에 관해 고찰하였다. 나노임프린트 공정으로 제작한 패턴을 반응성이 연속적으로 변화하도록 고안된 산소 플라즈마 장치에서 식각하여 구조를 연속적으로 변형하고, 전자현미경(SEM)과 원자힘현미경(AFM), 집속이온빔(FIB) 등을 통해 표면과 단면을 확인하였으며, 구조변형 이후의 후처리에 따른 접촉각 등의 변화를 관찰하여 임프린트 나노구조 패턴 표면의 화학적 특성을 조절하는 방법을 탐구하였다. 본 연구 결과는 단일한 모 패턴으로부터 다양한 크기의 패턴을 제작하고 화학적 특성을 조절하는 것이 가능함을 보이는 것으로서, 향후 이러한 연속적 변화를 갖는 미세구조를 이용하여 혼합 물질의 분리 및 바이오 물질의 검출 등에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 시간지원 데이터베이스를 대상으로 하여 시간 간격과 시간 위상을 지닌 데이터에서의 정보를 탐사한다. 그리고 시간지원 데이터베이스에서의 시간 정보 유형을 제시하고 이에 따라 탐사되는 패턴의 유형을 분류한다. 또한 시간에 대한 계층적 구조인 시간 계층을 도입하고 이를 이용하여 각 항목의 유효시간 정보를 일반화시킨다. 시간 계층에 의한 유효시간의 일반화에 있어서 발생하는 시간 정보 유형의 변화와 패턴 유형의 변화를 살펴본다. 그리고 시간 간격 변화에 따른 패턴 정보의 발견을 예를 들어 기술한다. 이 논문에서는 시간 계층을 이용하여 시간 간격을 변화시킬 경우 발견되는 새로운 유형의 패턴 지식을 탐사하고 이를 제시한다.
기존의 엘리베이터 시스템은 모든 교통 상황에 대해서 고정된 속도 패턴을 사용함으로써 교통량 변화에 다양한 속도 패턴을 제공 할 수 없었다. 운송 속도와 승차감은 엘리베이터 속도 패턴을 결정하기 위한 두개의 중요한 요소이다. 기동과 정지 시에 변속 충격을 줄이기 위해서 가속과 감속 시간이 적절히 조정되어졌다. 운송능력을 향상시키기 위해서 교통량 변화에 맞추어 저크를 조정하였고 이와 같은 방법으로 6개의 속도 패턴 곡선과 엘리베이터의 속도 제어를 위해서 뉴로 퍼지 시스템을 구현하였다. 구현된 뉴로 퍼지 시스템은 2개의 입력변수와 1개의 출력을 가진 시스템이다. 전반부는 교통량의 변화를 나타내며 후반부는 입력에 대응되는 속도 패턴을 적용시켰다.
데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다
국내 석회석 광산에서는 벤치 발파패턴을 현장의 KNOW-HOW에 따라 가장 경제저인 발파패턴을 적용하고 있다. 그러나 인건비 재료비등 제반경비가 상승함에 따라 좀 더 효율적인 발파방법의 개선이 요구되고 있는 바, 현 석회석 광산에서의 발파패턴을 보다 개선하여 경제적인 발파패턴을 적용하고, 그에 따른 고려해야 할 사항들을 본 논문에서 연구 하고자 한다. 따라서 국내 석회석 광산의 발파 패턴과 외국의 광산발파 패턴을 비교하고, 수치해석을 적용하여 기존의 발파 패턴에서 장약길이, 공간격, 장약량의 변화, 천공경은 102mm에서 115mm로 변화하고 장양방법을 단일장약에서 이중장약으로 변화하여 동해 쌍용자원에서 시험을 실시하였다. 연구 결과 장약길이의 20% 감소는 Power Factor를 (20%)낮게 하나, 파쇄효과는 28% 감소하고 Back Break가 (7%)이상 발생하였으며, 천공경을 115mm로 적용하고, 장약길이를 11% 감소를 위하여 이중장약을 적용하여 Power Factor를 10% 낮게 하였을 때 파쇄효과는 22.45%가 증대되었으며, 기존 동일 패턴에 Booster를 추가로 적용하였을 때 파쇄효과는 13.21% 가 증대되었고, Power Factor는 11% 가 감소되는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 최근 다양한 전자 소자로써의 연구가 진행되고 있는 그라핀을 실리콘 기판위에 전자빔 식각(Electron-Beam Lithography)을 이용하여 TLM (Transfer Length Method) 패턴을 형성하고 가스 유입이 가능한 진공 챔버를 가지는 Probe Station을 이용하여 I-V 변화를 측정함으로써, 그라핀을 가스 센서 소자로서의 가능성을 연구하였다. 우리는 기존의 광식각을 이용한 TLM 패턴 형성과 더불어 전자빔 식각(E-Beam Lithography: EBL)을 이용한 TLM 패턴을 형성하여 I-V를 측정하였는데, 전자빔을 이용한 TLM 패턴의 형성은 광식각을 이용한 방법에 비해 더 세밀하고 미세한 패턴을 형성하는 것이 가능하다. 이렇게 형성된 그라핀의 TLM패턴은 가스 유량 조절이 가능한 진공 챔버를 가지는 Probe Station을 이용하여 측정하게 되는데, 이 때 저진공 상태의 챔버 내로 N2, H2 두 종류의 가스를 각각 유량을 변화시키며 주입하고 그 변화를 측정하였다. 유입된 가스는 그라핀의 Dangling Bond에 결합됨으로써 그라핀의 전도도를 변화시키게 되고, 변화된 그라핀의 전도도에 따른 I-V 결과의 변화를 측정하여 이를 가스 센서로 사용할 수 있는지를 측정하였다. 또한 유입되는 가스의 유량 변화에 따른 I-V 결과의 변화량을 통하여 가스 센서의 민감도 또한 측정하였다.
2002년에 한국에 도입된 주 5일 근무제는 사람들의 주중 통행 및 주말 통행 패턴을 바꾸어 왔다. 이러한 변화가 교통 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위하여 여러 연구들이 수행되었으나 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점이 맞추어졌다. 즉, 개인 통행 패턴의 변화에 대한 연구는 많이 진행되었지만 이러한 변화에 대한 공간적 분석 기법의 부재로 인해 통행 패턴의 변화를 정확하게 분석하지는 못하였다. 본 연구는 주 5일 근무제가 도입된 뒤의 통행변화의 분석을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 통행 벡터 지표처럼 통행 패턴의 변화를 정량적인 관점만이 아닌 공간적인 관점에서 분석할 수 있는 새로운 지표를 이용하는데. 이 새로운 지표는 GIS 기술과 한국 고속도로의 TCS 자료를 이용한다. 본 연구의 결과는 고속도로 TCS 자료에 적용된 이 지표가 주 5일 근무제가 통행 행태에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있고, 따라서 통행패턴의 변화를 분석하는데 매우 유용한 방법임을 보여준다.
많은 지리적 현상은 시간 변화에 따라 동적인 공간 패턴을 보이며, 이러한 동적인 공간 패턴을 탐색하기 위한 연구들이 수행되어왔다. 그러나 기존의 많은 연구는 시간의 흐름에 따른 공간 패턴의 변화를 연속 또는 누적 측면에서 다루기보다는 특정 시점이나 기간 동안의 정적인 공간 패턴 분석에 초점을 두고 있다. 따라서 시간 변화 과정에서 수반되는 공간 프로세스의 관성(inertia)을 효과적으로 파악할 필요가 있다. 이러한 측면을 고려하여, 본 연구의 목적은 지리현상의 공간패턴을 탐색하는 새로운 공간통계 탐색방법을 제안하고, 이를 사례연구에 적용하는데 있다. 즉, 새로운 공간통계량을 제안하고, 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 새로운 통계량의 z-값을 산출한 뒤, 시간 변화에 따른 공간 패턴의 변화를 누적 방식으로 탐색하는 방법을 소개하고자 한다. 이를 위해 공간 패턴을 측정하는 J 통계량과 CUSUM 통계량이 결합된 방법을 제안하고, 사례연구로 최근 200년 동안 미국 뉴욕 주의 이리 카운티(Erie County)의 상업적 토지이용의 공간 패턴 변화를 살펴보았다. 이러한 시공간 패턴 변화 탐색 방법을 통하여 새로 구성된 공간통계량을 단위시간마다 누적적으로 반영하여 공간패턴의 연속적인 변화추이의 효과적인 탐색이 가능하였다.
주식 예측은 주식 시장이 생긴 이래로 투자자들이나, 금융 전문가들 사이에서 매우 중요한 일이 되어 왔다. 그러한 중요성으로 인해 엘리오트 파동이론과 같은 많은 주식 예측 기법이 제시되었고, 또한 이러한 예�G의 자동화를 위해 인공지능분야에서도 많은 연구가 있어왔다. 주가 예측에 패턴인식 방법을 적용한 기존의 연구로는 주로 ANN(Artificial Neural Network)방식과 은닉 마코프 모델(HMM, Hidden Markov Model)이 있었고, 본 논문에서는 HMM을 이용한 방법을 제안한다. HMM은 시간 순차적인 패턴을 가지는 모델의 인식에 좋은 성능을 보여 주로 음성인식 분야에서 많이 이용되고 있다. 주식 변화 역시 시간 순차적 흐름에 따라 기울기의 변화가 어느 정도 일정한 패턴을 가지는 성질이 있고, 이것은 HMM을 이용한 패턴인식으로 주식의 앞으로의 변화를 예측하기에 적합한 요인이 된다. 본 논문에서는 이를 위해 다음과 같은 과정을 걸쳤다. 첫 번째로 실존 회사의 장기간의 주식 테이터를 기반으로 여러 개의 HMM모델을 학습 하였다. 두 번째로 예측하고자 하는 기간 이전의 주식 변화 데이터를 입력으로 하여, 이전에 이와 유사한 패턴이 있었는지를 HMM을 통해 알아냈다. 마지막으로 이렇게 알아낸 패턴을 이용하여 앞으로의 주식 변화를 예측하였다. 실험은 실제 주식 변화와 예측값의 비교를 통해 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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