컨테이너터미널에서 사용되는 하역시스템은 유류 및 전기 에너지를 주로 소모하는 특성을 가지고 있어 컨테이너의 작업량에 따라 에너지 소비가 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영사에서 하역작업시 장비별로 소비하는 에너지소비 패턴분석을 하고자 한다. 에너지소비 패턴을 분석하기 위해 하역장비별 에너지 소모량과 영역별 컨테이너 처리량을 상호비교 분석하였다. 그리고 컨테이너터미널에서 소비하는 에너지의 월별 소비패턴에서 정상적인 에너지 소비패턴과 비정상적인 에너지 소비패턴을 분류하는 방법을 도출하고 정상적인 에너지소비 패턴을 유도하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 패턴 분석에 이용할 수 있다. 본 논문에서는 경보데이터 패턴 분석을 위해 시퀀스패턴기법을 적용한 경보데이터 마이닝 엔진을 구축한다. 구현된 경보데이터 마이닝 시스템은 기존의 시퀀스 패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘을 확장 구현하여 경보데이터의 빈발 경보시퀀스 분석과 빈발 공격시퀀스 분석에 활용할 수 있다.
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.
본 논문에서 최신구간을 활용하여 패턴의 최신성을 보장하고 최신구간내 패턴의 누락 없이 모든 패턴을 발견할 수 있는 점진적 로그 분석 기법을 제안한다. 즉, 주기마다 최신구간이 이동되면서, 동시에 패턴의 최신성 여부가 결정되고, 이동된 최신구간내 패턴이 될 후보 패턴을 미리 예측하여 보다 합리적인 패턴 관리할 수 있다. 따라서 일반적인 점진적 로그 분석 기법에서 간과된 대량의 로그에 숨겨진 패턴은 적어도 해당 최신구간내에서 모두 발견될 수 있고 최신성도 보증된다.
잘 설계된 모든 객체지향 구조들은 패턴들로 가득 차 있다는 점에서 볼 때, 디자인 패턴은 상당히 유용하다. 특히 정확성. 강건성, 유연성, 재사용성, 효율성 측면에서 볼 때, 디자인 패턴은 충분히 가치가 있다. 이 논문에서는 디자인 패턴을 사용한 소프트웨어에서 테스트 가능성은 어떻게 달라지는지를 분석하고자 한다. 테스트 가능성을 측정하는 메트릭을 이용하여, 패턴이 적용된 소프트웨어와 적용되지 않은 소프트웨어에서의 메트릭을 분석한다. 측정된 값은 디자인 패턴을 사용하지 않은 소프트웨어에 비해, 사용한 소프트웨어에서 몇몇 메트릭이 낮은 값을 보였다 이것은 디자인 패턴을 적용하는 것이 오류의 가능성이나 테스트 케이스의 수를 줄여 준다는 것을 의미한다. 또한 어떤 디자인 패턴이 적용되었는지를 알고 있을 때 그 디자인 패턴에 맞는 테스트 케이스가 무엇인지 분석하였다.
최근 ATLAS사(社)의 VTS 시스템에 통항분석 프로그램이 도입되었다. 통항분석 프로그램을 소개하고 이를 통한 통항량 및 통항 패턴분석과 Ship Near Miss, 선속에 따른 패턴을 분석하였다. 프로그램을 사용하면서 사용자입장에서 느낀 장 단점을 정리하고 개선방향에 대하여 정리하였다.
본 논문에서는 조직구성원을 대상으로 하여 이고그램, 인생태도, 스트로크, 시간의 구조화 4개의 이론을 이용한 직무만족의 패턴에 대한 연구를 하였다. 패턴분석의 도구로서는 특별히 패턴분석에 효과적인 모델인 퍼지 TAM 네트워크를 사용하였다. 퍼지 TAM 네트워크의 입력데이터는 교류분석의 4개 이론의 값이며, 출력데이터는 직무만족의 점수를 2개로 나눈 클래스이다. 연구의 결과로서는 4개의 교류분석의 이론과 직무만족의 패턴분석에 대한 트레이닝 데이터의 정답률은 85-100%, 체킹데이터의 정답률은 60%이었다.
디자인 패턴의 사용은 시스템을 좀 더 유연하고, 이해하기 쉽고, 재사용 가능하게 만든다. 개발이 완료된 시스템이 명확하게 문서화가 되어 있으면, 시스템의 내부 구조를 이해하기 쉽고, 향후 유지 보수의 비용이 적게 든다. 하지만, 대부분 시스템의 경우 개발된 시스템의 문서화가 잘 되어 있지 않기 때문에, 시스템에 문제가 생겨 수정 하고자 하거나, 새로운 모듈을 추가하여 시스템의 기능을 확장하고자 할 때, 전체 소스코드를 분석하여 시스템을 이해해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드에서 자동적으로 디자인 패턴을 인식하여 문서화를 증진시킬 수 있다. 따라서 신뢰할 만한 디자인 패턴 인식 시스템이 중요하다. 지금까지 디자인 패턴 인식 방법은 시스템의 구조적인 특징만을 이용하여 패턴을 인식하여 왔다. 그래서 본 논문은 구조적인 특징뿐만 아니라 동적인 분석, 그리고 자동학습(machine learning)에 기반하여 소스코드로부터 디자인 패턴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 전 작업에서 만든 자바로 쓰여진 에이전트 개발 툴을 대상으로 실시하여 인식한 디자인 패턴에 대한 평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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