본 논문에서 마우스 대신에 음성으로 명령을 입력하여 퍼지 추론을 통해 윈도우 화면상의 커서를 이동시키는 인터페이스를 구현하였다. 입력된 음성이 대체로 짧은 언어이기에 이를 인식하기 위하여 고립단어 인식에 강한 DTW방식을 사용하였다. DTW방식의 단점중인 하나가 음성길이가 비슷한 명령을 입력하였을 때 표준패턴 중 오차 값이 가장 작은 패턴으로 인식하는 것이다. 예를들면 아주 많이 이동해 라는 음성이 입력되었을 때 동일한 음성길이를 가진 아주 많이 오른쪽으로 인식하는 경우가 있다. 이런 오류를 해결하고자 각 패턴의 DTW 오차 값 범위와 표준 패턴의 음성길이를 기준으로 임계값을 퍼지 추론하여 명령으로서 수락 여부를 결정하였다. 판단이 애매한 부분은 사용자에게 질의를 하여 응답에 따라 수락 여부를 결정하였다.
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
논리형 집적회로의 내부 결함을 검증하기 위해서는 설정된 초기 값을 전파하여 최종 출력 단에 나타난 값과 결함이 없을 경우의 출력 값을 비교함으로써 검증할 수 있다. 입력 단자의 수가 N인 회로에서 모든 내부신호 선의 결함을 검출하기 위해서는 최대 2N개의초기 입력 값들로 구성된 검증 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다 출력회로에서 2N개의 입력 패턴 중, 모든 신호선의 결함을 검출 할 수 있는 최소의 입력패턴 집합을 빠르고 정확하게 생성하기 위한 방법으로 다 출력회로를 출력과 연관된 세부회로로 분리하여 각각 검증함으로써 탐색공간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 입력 패턴의 길이가 상대적으로 줄어들 뿐 아니라 관련이 없는 신호 선을 탐색하지 않으므로 검증 패턴 생성 시간이 감소함으로써기존의 패턴 생성 알고리즘보다 효과적인 검증 패턴의 생성이 가능하다.
본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 사람들의 키 입력 패턴은 각자 고유한 패턴을 지니고 있다는 점에서 시작한다. 즉, 키스트로크 기반 사용자 인증이라는 방식의 사용자 인증이 존재하고 있다. 다만 키 입력 패턴을 통한 사용자를 인증할 때의 정확도가 문제가 될 것인데, 본 논문에서는 다수의 사람들에게 다수의 단어를 입력하게 하였을 시 각 단어마다 가장 긴 지연을 지니고 있는 구간이 존재한다는 것을 가정으로 하였다. 정확도 향상의 문제를 해결하기 위해서 키 입력시 가장 긴 지연을 가지는 구간에 지연시간별로 특수문자를 추가시켜 줌으로서 단순한 조합의 비밀번호를 좀 더 강력하게 만들 수 있었다.
본 논문에서는 입력패턴과 그 k 근방 원형상에 잇어서 노름 평균에 기초한 최근접 결정법칙에 의한 패턴식별법을 제안한다. 이 방법은 식별경계 근방의 원형상에 있어서 분산의 차에 의한 가중치를 고려하기 때문에 패턴의 수가 적을 때 입력패턴을 정확하게 분류할 때 사용될 수 있다. 본 방법의 유효성을 평가하기 위해 인공적인 패턴과 실제패턴에 대해 k-NN 등 기존방법과 제안하는 방법을 적용하여 식별률에 의한 평가를 행한 결과, 특히 원형상의 분포가 희박한 경우 제안하는 방법이 기존방법에 비해 높은 식별률을 나타냈다.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 고속 패턴 매칭 알고리듬과 그 구조를 제안한다. 제안된 알고리듬은 실시간 입력 패킷에서 특정 패턴을 검사하며 정확한 문자열, 문자열 값의 범위, 그리고 문자열 값의 조합 등을 검색한다. 본 연구에서는 입력 패킷과 패턴은 동시에 겹치는 문자열들을 검색하기 위해 상태 전이 그래프로 모델링 하였으며 상태 전이 그래프는 구현 복잡도를 줄이기 위해 입력 임플리컨트 단위로 분할하였다. 제안된 패턴 매칭구조는 상태 전이 그래프와 입력된 문자열을 입력으로 사용한다. 제안된 패턴 매칭기는 VHDL 언어로 모델링하여 구현하였으며, 성능 분석을 통하여 제안된 기법의 적절성을 검증하였다.
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.
안드로이드와 같이 패턴 잠금을 기본으로 하는 스마트폰 OS가 보급 되면서 패턴 잠금이 널리 사용되고 있다. 그러나 현재의 패턴 잠금 시스템은 패턴 입력의 실수와 악의적인 접근에 의한 입력에 대해 동일한 페널티를 부여하기 때문에 보안에 취약한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력 패턴의 분석 방법을 제안하고 분석을 통해, 패턴을 '일치', '부분 일치'와 '불일치'로 분류하여 그에 따른 페널티의 여부를 달리함으로써 보안을 강화하는 방법을 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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