• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.44-57
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• 1995

본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.118-123
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• 2008

온톨로지란 실세계에 존재하는 사물 및 개념, 그리고 용어들 간의 관계들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현한 것이다. 온톨로지 구축에 있어서 대용량 코퍼스의 활용은 해당코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어 쌍들을 해당 패턴이 대표하는 의미 관계로 설정하는 방식을 취한다. 그러나 기존의 방법은 주로 두 용어들 사이에서 나타나는 문자열만을 고려하여 패턴을 추출하기 때문에 해당 문장에 포함된 보다 다양한 문장 정보들을 활용할 수 없다. 본 논문은 이러한 한계점을 감안하여, 용어 쌍 사이에서 나타나는 문자열과 주변 동사 정보를 함께 고려함으로써 패턴의 정교성을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 동사들의 동의어를 활용하여 다양한 용어들을 포괄할 수 있는 일반화된 패턴을 구축한다. 본 방법론은 is-a 관계의 경우 64%, part-of 관계의 경우 83%, made-of 관계의 경우 73%, use 관계의 경우 72%의 정확률을 보였으며 모두 기존 방법보다 향상된 결과를 가져왔다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.203-206
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• 2000

신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.481-484
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• 2004

가상현실에 생성되는 NPC(Non-Player Character)의 인공지능을 설계하는 AI 디자이너가NPC 행동 패턴을 효율적으로 모델링을 할 수 있게 도와주는 FSM(Finite-State Machines) 도구를 제시한다. 이 도구는 FSM 각 상태와 상태의 변이에 따른 여러 가지 행동 패턴을 쉽게 모델링 할 수 있으며, AI를 디자인하는 디자이너가 가상현실 속에 존재하는 NPC의 AI를 설계 하고 프로그래머가 AI를 구현하는데 필요한 시간을 줄여준다. 또한 행동 패턴의 FSM 구조가 일반화되어 재사용성이 높아질 뿐만 아니라 AI를 하드코딩으로 구현 하는 것을 방지 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.724-726
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• 2001

본 논문에서는 컴퓨터 바이러스의 자기 복제 특성을 용한 바이러스 탐지 및 복구 방안을 제안한다. 바이러스의 행동 패턴은 바이러스의 종류 만큼 다양하지만 파일 바이러스의 경우, 자기 복제 행동 패턴은 대부분의 바이러스가 유사하다. 파일 바이러스가 시스템 감염시키기 위해서는 기생할 실행파일을 열고, 자기 자신을 그 실행 파일에 복사해야 한다. 이와 같은 자기 복제 행위를 통해 바이러스가 광범위하게 선과될 때 피 피해도 커지게 된다. 바이러스치 자기 복제 특성을 감안하여 본 연구에서 제안하는 바이러스 탐지 알고리즘은 다음과 같은 득징을 가진다. 첫째, 바이러스의 자기복세 행동 패턴은 파일 입출력 이벤트로 표현하여 바이러스의 행동 패턴으로 일반화시켰다. 둘째, 바이러스의 1차 감염행위는 허용하고 2차 이후 감염 행위부터 탐지하고, 탐지되기 이전에 감염되었던, 파일들을 복구한다. 이는 일반적인 바이러스들이 자기 복제를 지속적으로 수행한다는 점에 착안하여 false-positive 오류를 줄이기 위한 것이다. 본 고에서 제안하는 방법을 사용함으로써 특정 문자열에 의한 바이러스 탐지 및 복구 방법의 단점을 보안할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-224
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• 2010

RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.

• 전자공학회지
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• 제31권5호
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• pp.35-41
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• 2004

지난 50여년간 사용해 왔던 아날로그TV가 디지털로 전환되면서, HDTV급 고화질과 CD급고음질의 TV 서비스를 안방에서 즐길 수 있게 되었다. 그러나, 사회가 매우 다양화됨에 따라 시청자의 활동성 및 생활 패턴도 과거와는 매우 달라졌으며, 휴대폰, PDA, 노트북 컴퓨터 등 휴대용 기기가 일반화됨에 따라 이동 중에도 선명한 화질의 TV를 즐기고자 하는 요구가 급속히 증대되고 있다.(중략)

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제21권1호
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• pp.67-86
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• 2011

본 논문의 목적은 초등학교 1학년 학생들의 수학적 패턴 인식과 사고 과정을 살펴보는 것이다. 이를 위해 반복, 증가, 변형 패턴을 각각 그림과 숫자형태로 구별하여 116명 학생들의 패턴 인식 경향을 분석하였고, 4명의 학생들과 면담을 통해 패턴 인식과 관련된 사고 과정을 분석하였다. 패턴 인식에 관한 연구결과 학생들은 반복, 증가, 변형패턴순으로 인식이 높았다. 또한 반복과 증가패턴에서는 그림과 숫자 형태간에 유의미한 차이가 없었으나, 변형패턴에서는 그림 형태에서 더 높은 점수를 얻었다. 패턴에 따른 사고과정을 분석한 결과 학생들은 패턴을 하나의 묶음으로 생각하는 경향이 있었고, 세기 전략을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 이와 같은 연구 결과를 통해 본 논문은 1학년 학생들이 패턴을 어떻게 인식하고 사고하는지에 대한 경험적 근거를 제공한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.886-897
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• 1990

본 논문은 PWM 패턴의 연적 펄스폭 사이에서 정의된 선형관계에 기초한 새로운 optimal PWM 방식을 제시하였다. 새로운 PWM 방식에서 펄스폭 계산은 MW와 CW의 방정식에 의존하지않고 수행할 수 있다. 이 방식에 의해 마이크로프로세서로 제어되는 인버터를 위한 PWM 패턴은 패턴의 연적 펄스폭에서 최적 증분치를 얻으므로서 쉽게 구성할 수 있다. 더구나, PWM 인버터의 출력에서 고조도레벨은 본 PWM패턴이 최소 THD를 기초로 선정되기 때문에 항상 적다. 본 방식을 1(HP), 삼상 유도전동기에 적용시켜 종래의 regular PWM 방식과 비교해 보았다. 계산 및 실험의 결과에서 새로운 optiaml PWM 방식이 VSI-PWM 인버터에서 고조도를 최소화하기 위한 효과적인 일반화 연구임을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.405-414
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• 2011

국내에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 규칙 기반 오류 검출 방법은 언어 전문가가 한국어 문서에서 자주 발생하는 오류에 대한 검출 규칙을 경험적으로 구축하고 있다. 그러나 이렇게 경험적으로 규칙을 만들면 새로운 패턴의 문장이 나타날 때마다 규칙이 수정되어야 하므로 일관성 있는 오류 검사 및 교정을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하려고 최근 개발되고 있는 어휘의미망 중에서 KorLex와 같은 정규화된 언어 자원을 활용하여 단어들의 범주 정보를 추출하고 이를 이용하여 오류 결정 규칙을 일반화한다. 그러나 현재 구축된 KorLex에는 명사의 계층관계 정보는 구축되어 있지만, 문장 요소와의 관계 정보, 즉, 격틀 정보가 부족하다. 본 논문에서는 용언 의미 오류 결정 규칙으로 사용할 선택제약 명사 클래스를 정보이론에 기초한 MDL과 Tree Cut Model을 활용하여 추출하고 이러한 선택제약 명사 클래스를 사용하여 문법 검사기 규칙을 일반화하는 방안을 제안한다. 실험 결과, 혼동하기 쉬운 네 개의 용언에 대해 목적어로 사용된 명사를 선택제약 명사 클래스로 일반화하여 문법 검사기 오류 결정 규칙 수를 평균 64.8%로 줄였고 기존 명사를 사용한 문법 검사기보다 정확도 측면에서 평균 약 6.2%정도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.