• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.807-819
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• 2013

확증적 시계열 자료분석 전의 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 재현그림을 사용할 수 있다. 재현그림을 통하여 시계열 자료의 구조적 패턴을 확인할 수 있고 이 패턴을 통하여 탐색적으로 시계열 데이터의 구조 변화점을 한 눈에 확인할 수 있게 된다. 우리나라 주식 자료를 이용하여 재현그림이 시계열 자료를 위한 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 유용함을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1103-1112
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• 2013

탐색적 자료분석에서는 자료를 통계적 모형에 바로 적합시키기 보다는 자료를 있는 그대로 보려는 데 주안점을 둔다. 우리는 시계열 자료에 대한 그래픽 탐색적 자료분석방법의 하나로서 재현그림을 사용할 수 있다. 재현그림의 장점은 통계모형에 대한 가정 없이 시계열 자료의 구조적 패턴을 확인할 수 있고 이 패턴을 통하여 탐색적으로 시계열 데이터의 구조 변화점을 한 눈에 확인할 수 있다는 데 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.958-960
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• 2004

접미사 배열은 긴 문자열에 대한 효율적인 패턴 검색을 위해 널리 쓰이는 자료 구조로서 지금까지 접미사 배열을 이용하여 텔스트 T 안에서 패턴 P를 검색하는 O(｜P｜ㆍ｜∑｜), O(｜P｜ㆍlog｜∑｜)시간 알고리즘(｜∑｜:알파벳 크기)들 이 발표되었다. 본 논문에서는 O(｜P｜)시간 알고리즘을 제시하고, 기존의 알고리즘들과 비교한 실험 결과를 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제17권6호
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• pp.62-66
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• 1998

배열이론 및 컴퓨터 모의과정을 이용하여 건 간격에 따른 빔 패턴 변화를 확인하였 으며 남극탐사자료와 비교하였다. 154 Hz에서 송이배열 및 폭배열의 빔 폭 변화는 배열 형 태보다는 건 간격에 보다 큰 영향을 받으며 선형간섭이 줄어드는 것 간격은 2.43m로 밝혀 졌다. 남극탐사자료는 건 간격이 증가함에 따라 주신호 진폭은 약하게, 기포는 강하게 증가 하며 빔 패턴 변화에서도 주엽의 빔 폭이 좁고 강한 빔 패턴을 나타냄으로서 실측자료와 서 로 잘 일치한다.

• 대한교통학회지
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• 제33권2호
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• pp.113-124
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• 2015

한국교통연구원에서 2010년 가구통행실태조사 자료를 기초로 구축한 신규 KTDB 여객자료는 대도시권 모두에 대해 PA개념을 기반으로 통행생성과 통행유인의 통행발생량과 교통존 간의 통행량 자료를 처음으로 제공하였다. 따라서, 신규 KTDB를 활용한 장래 수요예측의 분석방법은 변화된 자료형태에 적합한 PA개념의 분석방법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 교통정책 분석 시 반영하게 되는 장래 개발사업에 대한 통행발생량 예측과 통행분포패턴 예측 분석에 있어 PA개념의 분석 절차를 정형화할 수 있는 방법을 명확하게 제시하고, 또한 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 그 분석결과가 PA기반의 분석방법의 결과와 다르게 나올 수 있음을 단순 예제를 통해 증명하였다. 이와 같은 분석결과의 차이는 교통정책의 의사결정에 있어 신규 KTDB 여객자료를 활용하면서 과거의 OD기반의 분석방법이 적용될 경우 정책결정에 왜곡을 가져올 수 있음을 의미하는 것이므로, 신규 자료에 대해 적합한 분석방법이 적용되어야 함을 본 연구는 강조하였다. 또한 본 연구는 신규 KTDB 여객자료에 PA기반 분석방법이 올바로 응용 적용될 수 있도록 조속히 실무분석가들에게 분석방법 지침과 기술 보급이 필요함을 주장하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.11-23
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• 2011

이 연구는 시계열 과거 속도자료를 활용하여 유사한 패턴 변화를 보이는 요일을 그룹핑하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에 적용할 이력자료 시간적 범위는 과거 2개월치 자료를 사용하였으며, 공간적 범위는 도시부도로를 대상으로 하였다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 크게 거시적인 관점과 미시적인 관점으로 나누어 요일별 패턴분류를 수행하였다. 먼저 거시적인 관점에서 요일별 첨두/비첨두 시간대와 요일별 속도변화가 크게 나타나는 중점시간대를 도출하였다. 미시적인 관점에서는 거시적인 관점에서 도출된 중점시간대를 대상으로 요일간 속도 차이를 개별(요일별) 혹은 그룹간의 유사성을 비교하여 단계적으로 분류하는 2단계 속도 군집 알고리즘(Two-step speed clustering algorithm, TSC)을 개발하였다. TSC 알고리즘은 중점시간대의 매 가공주기(또는 제공주기)마다 요일별(월~일) 속도차이를 토대로 그룹핑하는 1단계와 1단계에서 도출된 각 그룹의 평균과 요일간의 속도차이를 비교하여 재할당하는 2단계로 구성된다. TSC 알고리즘은 실제 지점검지기에서 수집된 시간대별 시계열 자료를 토대로 개발 및 성능평가가 수행되었다. 따라서, 교통정보센터에서 수집 가공 저장되는 과거이력자료를 이용하여 요일별 패턴분류 수행이 가능하고 알고리즘 구현도 실제 가공체계에 적용하기 용이하다. 이 연구에서 제안한 알고리즘은 통행패턴기반 정보가공 알고리즘 개발, 요일별 반복정체구간 운영관리, TOD에 근거한 신호운영 개선 등 교통운영 및 관리 전반에 적용이 가능하다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.65-69
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• 1999

합성단위, 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연음에 존재하는 운율법칙을 정확히 구현하면 합성음의 자연감을 높일 수 있으나 존재하는 모든 운율법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어자료 구축이 필요하다. 일반 의미 문장으로부터 운율법칙을 추출하는 것이 바람직하겠으나, 모든 운율 현상이 포함된 언어자료는 그 문장 수가 극히 방대하여 처리하기 힘들기 때문에 가능하면 문장 수를 줄이면서 다양한 운율 현상을 포함하는 문장 군을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 음성학적으로 균형 잡힌 고립단어 412 단어를 기반으로 의미문장들을 만들었다. 이들 단어를 각 그룹으로 구분하여 각 그룹에서 추출한 단어들을 조합시켜 의미 문장을 만들도록 하였다. 의미 문장을 만들기 위해 단어 목록에 없는 단어를 첨가하였다. 단어의 문장 내에서의 상대위치에 따른 운율 변화를 살펴보기위해 각 문장의 변형을 만들어 언어자료에 포함시켰다. 자연감을 높이기 위해 구축된 언어자료를 바탕으로 음성데이타베이스를 작성하여 운율분석을 통해 신경망을 훈련시키기 위한 목표패턴을 작성하였다 문장의 음소열을 입력으로 하고 특정음소의 운율정보를 발생시키는 신경망을 구성하여 언어자료를 기반으로 작성한 목표패턴을 이용해 신경망을 훈련시켰다. 신경망의 입력패턴은 문장의 음소열 중 11개 음소열로 구성된다. 이 중 가운데 음소의 운율정보가 출력으로 나타난다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 5음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 특정화자로 하여금 언어자료를 발성하게 한 음성시료의 운율정보를 추출하여 신경망을 훈련시킨 결과 자연음의 운율과 유사한 합성음의 운율을 발생시켰다.

• 한국사회복지학
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• 제65권4호
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• pp.195-220
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• 2013

이 연구의 목적은 사회복지사들이 경험한 이직의 맥락과 패턴을 파악하고자 하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여, 연구자들은 7명의 사회복지사들을 대상으로 한 면접을 통해 자료를 수집하고, 수집된 자료를 가지고 맥락-패턴 분석을 실시하였다. 분석과 연구결과는 사례별 맥락-패턴 분석과 전체 사례에 대한 통합 맥락-패턴 분석으로 구성되었다. 개별 사례에 대한 맥락-패턴 분석은 시간(이직 이전/이직 과정/이직 이후) 차원과 수준(경험된 현상/경험의 의미/현상과 의미들이 연결된 맥락) 차원을 교차하여 각 사례의 이직 이전 맥락과 이직 과정의 맥락, 이직 이후의 맥락을 분석하였으며, 전체 과정에서 나타난 패턴을 파악하여 유형화하였다. 또한 각 사례의 맥락과 패턴, 거기에 연결된 현상과 의미들을 통합하여 하나의 맥락-패턴 구조를 구성하였다. 통합된 맥락-패턴 구조는 네 개의 영역들로 구성되었다. 즉, 첫째는 이직 전의 조직, 둘째는 이직 후의 조직, 셋째는 이직 당사자인 사회복지사, 넷째는 사회복지사의 관계망이다. 이러한 연구결과를 토대로 사회복지사의 이직과 관련하여 사회복지조직들이 고려해야 할 사회복지행정의 지침들을 구체적으로 제언하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-56
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• 2010

공간 및 비 공간 데이터에서 알지 못했던 패턴을 탐사하는 빈발 패턴 탐사 기법은 마이닝 분야에서 가장 핵심적인 부분으로 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 자료구조들은 트리 구조 및 배열 구조로써 밀집 또는 희소 빈발 패턴에서 성능 저하를 보인다. 대용량의 공간 데이터는 밀집 및 희소 빈발 패턴을 둘 다 가지므로 단일 알고리즘으로 빠르게 탐사 하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하면서도 밀집 및 희소 빈발 패턴 모두에 대해 빠르게 빈발 패턴을 마이닝할 수 있는 압축된 패트리샤 빈발 패턴 트리라는 새로운 자료구조와 이를 사용한 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 실험 평가는 제안한 알고리즘이 대용량 희소 및 밀집 빈발 데이터에서 기존의 FP-Growth 알고리즘 보다 약 10배 정도 빠르게 빈발 패턴을 탐사하는 것을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.409-422
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• 2007

시간경로 유전자 발현자료에 대한 본격적인 통계분석을 수행하기에 앞서 의미있는 정보를 제공하지 못할 것으로 여겨지는 유전자들은 선별하여 미리 제거함으로서 자료의 차원을 축소시킬 수 있을 뿐 아니라, 잡음이나 변이가 낮은 자료로 인한 잘못된 판단을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 관측표본에 대한 백분위수 기준과 붓스트랩 표본에 대한 백분위수 기준 하에서 무 변화 패턴을 갖는 유전자들을 제거시킬 수 있는 기존의 필터링 함수들을 비교하였다. 이스트(yeast) 자료에 적용하여 두 가지 필터링 방식에 대해 가장 유사한 결과를 보인 것은 분산 함수였다.