• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.307-309
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• 2001

분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.

• 대한지리학회지
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• 제39권4호
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• pp.633-642
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• 2004

본 연구의 목적은 규칙기반 모델링을 구성하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 그 동안 지도 일반화에 대한 연구는 제한된 지도요소를 대상으로 선형사상의 형태변형을 위한 알고리즘 개발과 평가에 집중되었다. 규칙 기반 모델링은 지도제작 원리와 공간현상의 분포패턴을 분석하여, 그 결과를 일반화 과정에 적용하기 때문에 기존의 일반화 알고리즘 개선에 도움이 된다. 규칙기반 모델링은 다양한 지도요소들을 대상으로 일반화를 적용할 수 있고, 디지털 환경하에서 다축척 지도제작에 효과적이다. 본 연구에서 개발된 하계망 규칙기반 모델링은 일반화 규칙, 중심선 추출 그리고 선형사상 일반화 알고리즘으로 구성된다. 일반화를 적용하기 앞서, 하계망은 논리적 오류를 최소화하기 위해 저수지와의 연결관계를 분석하였다. 모델을 적용한 결과, 108개의 실폭 하천 중 17개 하천이 중심선으로 추출되었다. 하천의 총길이는 1:25,000에서 17%, 1:50,000에서는 29%로 감소하였다. 선형사상 일반화를 위해 개발된 Simoo 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. Doug]as-Peucker 알고리즘은 자료점 간격과 편각이 커지게 되어 선의 형태가 거칠어지는 반면, Simoo 알고리즘에서 선형사상은 축척이 감소함에 따라 보다 완만해진다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제19권1호
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• pp.1-18
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• 2016

패턴을 다루는 여러 가지 활동은 초등학생들의 대수적 사고를 신장하는데 매우 효과적이다. 이에 본 연구는 초기 대수(early algebra)적 관점에서 패턴을 지도하는 세 가지 주요 활동인 패턴의 구조를 분석하는 활동, 패턴에서 두 변수 사이의 관계를 탐색하는 활동, 패턴의 일반화된 규칙을 추론하고 표현하는 활동을 중심으로 현행 초등학교 수학 교과서에 제시된 패턴 지도방안을 분석하였다. 분석결과 패턴의 구조를 분석하는 활동은 교과서 상에서 명시적으로 고려되지 않았다. 반면 패턴에서 두 변수 사이의 관계를 탐색하는 활동은 주로 대응표를 활용하여 전 학년에서 다루어졌고, 패턴의 일반화된 규칙을 추론하고 표현하는 활동은 저학년에서는 패턴의 규칙을 비형식적으로 표현하는 활동을 통하여, 고학년에서는 패턴의 규칙을 수식이나 기호를 사용하여 형식적으로 표현하는 활동을 통하여 다루어졌다. 한편 다른 수학 내용과의 연계성 측면에서 패턴의 지도방안을 분석한 결과, 현행 초등학교 수학 교과서에서는 패턴 활동이 규칙성 영역에 해당하는 일부 단원에서만 한정적으로 다루어지고 있었다. 이와 같은 연구결과를 토대로 본 연구는 초등학생들의 대수적 사고를 신장하기 위한 패턴 지도방안과 관련하여 구체적인 시사점을 제공하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.212-214
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• 2012

데이터 집약적인 대부분의 애플리케이션들은 규칙적인 메모리 접근 패턴과 동시에 불규칙적인 접근 패턴을 커널 코드에 포함하고 있다. 그 동안 대부분의 메모리 접근 패턴 최적화 기법은 규칙적인 패턴에 집중되어 있었다. 하지만 암호화/통신 관련 애플리케이션에서는 불규칙한 패턴으로 메모리 접근의 대부분을 구성하는 경우가 많다. 이러한 불규칙한 메모리 접근 패턴을 대상으로 온칩메모리를 효율적으로 사용하도록 최적화 기법을 일반화하여 설계하는 일은 어려운 작업이기 때문에 관련 연구분야에 큰 진전이 없는 실정이다. 우리는 불규칙 메모리 접근 패턴 최적화 문제를 해결하기 위하여 데이터 클러스터링 기법을 제안하였다. 클러스터링은 접근되는 데이터의 시공간 지역성을 계산하여 이득이 큰 데이터들을 하나의 블록으로 구성하여 온칩메모리에 상주시키는 기본단위로 사용하는 기법이다. 본 기법을 이용하면 기존의 캐시메모리에 비하여 약 19% 에너지 소모를 절감할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.973-975
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• 2004

대표적인 인덱스 자료 구조인 써픽스 트리와 써픽스 배열은 긴 문자열에서 임의의 패턴을 검색하는 데 효율적이다. 써픽스 트리는 써픽스 배열보다 큰공간을 차지하지만, 이미 구축된 써픽스 트리의 정보를 이용하여 쉽게 합병할 수 있다. 본 논문에서는 문자열 A와 B에 대한 써픽스 배열이 구축되어 있을 때 A#B$의 일반화된 써픽스 배열을 구축하기 위한 합병 알고리즘을 두 가지 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하면 기존의 유전체 서열 써픽스 배열을 재사용하는 방식으로 합병하여, 빠른 시간 안에 효율적으로 합병된 써픽스 배열을 만들 수 있다. 실험 결과, 합병 알고리즘은 일반화된 써픽스 배열을 다시 구축하는 것보다 5배정도 빠른 속도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.415-418
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• 2007

본 논문에서는 일반화된 퍼지 최대-최소 신경망 모델에서 학습 패턴의 빈도요소를 고려하여 개선된 활성화 함수와 학습 방법을 제안한다. 특징공간상에서 하이퍼박스의 활성화를 위한 새로운 기준과 방법을 제시하며, 학습 패턴의 빈도요소가 학습효과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 제안된 모델에서 개별 특징값과 하이퍼박스간의 상대적인 연관성을 고려하여 이득치를 계산함으로써, 기존 모델의 하이퍼박스 축소 기법을 대체한 학습효과에 관하여 고찰한다. 실험을 통하여 학습 패턴의 순서 변화와 왜곡된 정보에 안정된 분류기의 성능을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.46-53
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• 2007

본 연구는 코퍼스 내 어휘들의 상하위 관계를 중심으로 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 한국어 어순의 자유로움으로 인한 제약으로 주로 사전 뜻풀이말을 중심으로 하였던 패턴 추출 방식에서 벗어나 본 연구는 코퍼스를 이용하여 다양한 패턴들을 제시하고자 하였다. 연구 방법으로는 세종전자 사전을 이용하여 상하위어 쌍들의 목록을 선정한 후 코어넷으로 상하위어 목록을 추가한다. 그리고 이 두 상하위어 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 후 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21가지 패턴으로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2007

통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.435-439
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• 2007

본 연구에서는 기존의 펜형 장치에 진행된 촉감 연구들이 진동이나 역감의 제시에 그쳤던 것에 반해, 더욱 일반화된 펜형 장치에 상징적 의미를 포함한 정보를 전달할 수 있는 촉감 패턴을 생성하는 방법을 제시한다. 상징성이 강한 시각적 아이콘을 촉감 패턴으로 변환하기 위해 점에서 이미지와 의미를 연상해 내는 별자리의 구성방식을 분석하여 이미지를 점으로 간략화하고, 촉감 제시 장치의 핀과 연동시켜 패턴화하였다. 아울러 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 펜형 장치를 사용하는 PDA 응용 프로그램인 스케쥴러를 개발하여 생성한 촉감 패턴을 적용하였다. 본 연구는 임의적 배치 형태인 점자와 달리 촉감 패턴 자체가 상징성을 가질 수 있다는 점에서 일반인이 더욱 직관적으로 사용할 수 있다는 장점이 있으며 향후 적용한 응용 프로그램으로 사용성에 대한 검증이 필요하다. 또한 그 응용으로 일반적인 OS용 아이콘을 촉감화하거나 시각 장애인과 일반인이 모두 사용할 수 있는 Caller ID서비스, 게임 등 여러 가지 방향으로 활용할 수 있다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제18권3호
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• pp.373-389
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• 2008

이 연구에서는 예비중등교사들의 수학화 학습을 위해 분할모델과 일반화된 피보나치 수열 사이의 관계를 탐구하는 교수단원을 설계한다. 이 교수단원에서는 먼저 예비중등교사들이 조직해야 할 현상을 탐구문제의 형태로 제공한다. 그들은 이 탐구문제를 해결하면서, 그것을 조직하는 본질 즉, 분할의 수에 대한 패턴을 찾게 된다. 이 과정에서 점차 커지는 분할될 수의 집합에 따라 분할모델의 유형도 다양해진다. 이러한 분할모델에 대한 분할의 수를 구하고, 이 수들 사이의 패턴을 찾아 공식을 만들고, 이 공식들이 일반화된 피보나치 수열과 관계가 있음을 찾는다. 분할모델과 피보나치 수열 사이의 이러한 관계는 이전에 알려지지 않은 소재인 만큼, 그것은 예비중등교사들로 하여금 수학화를 가상적으로 연습하게 하는 것이 아니라, 실제처럼 연습할 수 있게 된다.