• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.467-469
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• 2003

본 논문에서는 KOSIP 200선물을 예측하기 위한 시스템으로 과거의 자료를 사용하여 거래패턴과 그 변화 및 시장의 가격과 거래량의 패턴을 학습하며, 미래의 선물가를 예측하는 시스템으로 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 학습 알고리즘으로 하는 L2K시스템 실험과 다양한 입력데이터와 훈련데이터의 변화를 테스트 하여 최적의 네트워크 구성하여 정확도를 향상 시켰다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.04a
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• pp.189-193
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• 1999

본 연구는 창원특수강(주)에서 코일 등을 생산하는 압연공장의 소재인 Billet를 적치하는 Billet 야드의 물류 개선방안을 도출하는 것이 주요 연구내용이다. 이러한 연구를 위해 Billet의 작업패턴, 선진 사례, 설비투자 등을 고려하여 다양한 작업기준을 설정하고, 경영환경의 변화에 따른 다양한 경우에 대해 시뮬레이션 모형을 개발하고 대안을 비교 평가하였다. 시뮬레이션은 Simplus를 이용하녀 수행하였으며, 시뮬레이션에 필요한 작업기준 및 패턴과 관련된 자료는 작업실적 분석, 현장 전문가와의 협의 및 문헌조사를 통하여 파악하였다. 시뮬레이션의 결과는 현장 전문가들의 이해를 높이기 위하여 애니메이션을 통하여 가시화하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.799-803
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• 2007

In this paper, we propose a new fuzzy membership function for FSVM(Fuzzy Support Vector Machines). We apply a fuzzy membership to each input point of SVM and reformulate SVM into fuzzy SVM (FSVM) such that different input points can make different contributions to the learning of decision surface. The proposed method enhances the SVM in reducing the effect of outliers and noises in data points. This paper compares classification and estimated performance of SVM, FSVM(1), and FSVM(2) model that are getting into the spotlight in time series prediction.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.10 no.2
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• pp.241-251
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• 1997

Several studies have bee down on the work of dynamic graphical methods for regression diagnostics. The main propose of the methods were to investigate (1) the effects of change of data, or (2) the effects of change of regression coefficients on the regression models. But, by contrast, we can also investigate the effects of change of regression residuals on the regression model. This method can be used in fitting better a certain set of observations to a regression model than the other observations. Our research team approaches regression diagnostics by using dynamic graphics (REDS), and we introduce REDS in this thesis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.119-122
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• 2005

정규식생지수는 일반적으로 식생의 활력도를 나타나는 지표로서 널리 사용되고 있다. 최근에는 정규식생지수가 특정지역의 강우량과 온도의 계절 및 경년변화와 어떤 상관관계를 가지며 기후변화는 식생지수에 어떠한 영향을 미치는지 등에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 1981년부터 2001년까지의 NOAA/AVHRR 영상으로부터 계산된 남한지역 정규식생지수의 주성분 분석을 통해 자료의 공간변화패턴을 분석하고 경험적 직교함수를 이용하여 시간적 변화 양상을 파악하였다. 분석결과 정규식생지수의 공간변화도는 첫 주성분에 의하여 약 $60\%$ 정도 설명되어지며 첫 주성분은 남한지역의 지형 자료 패턴을 따르고 두 번째 주성분은 전체 변화도의 약 $17\%$를 나타내며 강한 남북기울기를 보여주는 것은 계절변화와 상관한 위도변화에 따른 정규식생지수의 변화를 나타낸다. 그리고 소양강댐 및 안동댐 유역의 정규식생지수, 강우량 및 유입량 상관관계 분석 결과 정규식생지수의 계절변화와 경년변화는 강우량의 변화에 그리 민감하지 않은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.36 no.2
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• pp.93-110
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• 2001

한반도 남동부지역에서 이루어진 활단층에 대한 일련의 연구들은 구조운도에 대한 관심을 불러 일으키고 우리나라가 안정지괴라는 생각에 변화를 일으키고 있다. 본고에서는 조선시대 한반도에서 발생한 지진 기록을 세계적으로 유례가 드물게 역사적 사실을 정확하게 기록한 조선왕조실록에서 확인하였다. 이 자료와 20세기에 이루어진 계기관측자료를 종합하여 지난 600년 간의 지진발생의 주기성과 공간분포를 검토하였다. 한반도 지진발생은 시.공간적으로 일정한 패턴이 있었으며, 대략 100-150년을 주기로 활성기와 잠복기를 반복하였다. 지진은 평안분지서안, 옥천변성대와 혼성구, 경상분지에서 높은 빈도로 발생하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.69-71
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• 2004

반도체 산업은 21세기 정보화 사회를 선도하는 핵심부품 산업으로 국가의 첨단 산업 발전을 촉진하는 주력산업이다 반도체 산업은 첨단 핵심 부품산업으로써, Timing산업, 고부가가치, 고성장, 고 위험, 기술 집약적 특징을 갖는다. 반도체 라인 건설에는 수 조원의 비용과 수년의 시간이 투입되어야 하므로, 생산 및 설비투자 계획의 옳고 그름에 따라 회사의 생사가 결정될 수 있다. 생산 및 설비투자계획을 세우기 위해선 여러 가지 변수를 적용시켜야 한다. 이에 본 과제에서는 과거의 판매자료를 바탕으로 마련된 패턴을 이용하여 라인의 생산계획 및 설비투자 계획을 수립하고자 한다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.5 no.2
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• pp.71-77
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• 2002

We developed a modeling and visualization software that can analyze 3-dimensional seismic data. The software divides 3 dimensional space into a series of vertical and horizontal polygons, and allows the various seismic attributes and other spatial information to be stored on these polygons. The program can pick a particular pattern in semi-automatic mode, and store the pattern in the spatial DB. The pattern can be modeled and visualized in 3 dimensional space.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.456-462
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• 2008

The classification is that a new data is classified into one of given classes and is one of the most generally used data mining techniques. Memory-Based Reasoning (MBR) is a reasoning method for classification problem. MBR simply keeps many patterns which are represented by original vector form of features in memory without rules for reasoning, and uses a distance function to classify a test pattern. If training patterns grows in MBR, as well as size of memory great the calculation amount for reasoning much have. NGE, FPA, and RPA methods are well-known MBR algorithms, which are proven to show satisfactory performance, but those have serious problems for memory usage and lengthy computation. In this paper, we propose DPA (Dynamic Partition Averaging) algorithm. it chooses partition points by calculating GINI-Index in the entire pattern space, and partitions the entire pattern space dynamically. If classes that are included to a partition are unique, it generates a representative pattern from partition, unless partitions relevant partitions repeatedly by same method. The proposed method has been successfully shown to exhibit comparable performance to k-NN with a lot less number of patterns and better result than EACH system which implements the NGE theory and FPA, and RPA.

• The Mathematical Education
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• v.62 no.2
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• pp.175-194
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• 2023

Despite the importance of pattern learning for elementary school students, few studies have investigated in detail the understanding of patterns of lower-grade students. This study aimed to analyze the understanding of patterns of second-grade elementary school students. Since the patterns in the second grade are taught through the unit called Finding Rules, students' understanding of patterns was compared and contrasted before and after they learned the unit. To this end, a written instrument to measure students' understanding of patterns was developed on the basis of previous studies on pattern learning for lower-grade students. A total of 189 students were analyzed. As a result of the study, the overall correct answer rates in the post-test were higher in most items than those in the pre-test, illustrating the positive effect of the specific unit. However, students found it difficult to find rules in which two components would change simultaneously either in geometric or numeric patterns, find patterns that would be similar in structure, represent geometric patterns into numeric patterns, find empty terms in increasing patterns, and reason the specific terms in patterns that can be differently interpreted. Based on these research results, this study sheds light on students' understanding of patterns and suggests implications to improve their understanding.