• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.7-9
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• 2002

위치 기반 서비스가 무선 인터넷의 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 이동 객체의 패턴 마이닝은 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 이동 객체에 위치에 기반한 유용한 서비스를 제공할 수 있게 해준다. 이동 객체는 시간에 따라 빈번하게 이동하기 때문에 패턴도 최근의 경향을 반영하기 위해 빈번하게 탐사되어야 한다. 따라서 점진적으로 시간 패턴을 탐사하는 접근법이 요구된다. 이 논문에서는 이동 객체의 시간 패턴을 탐사하는데 있어서 측정된 위치 데이터가 가질 수 있는 모호성을 제시했다. 또한 모호성을 고려한 시간 패턴 마이닝를 위해 패턴 탐사 단계에서의 모호성의 처리를 위해 모호성을 원인에 따라 세 가지 임계치를 정의하였다. 그리고 이러한 임계치를 고려한 시간 패턴 마이닝 프로시저 구조를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1365-1368
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• 2012

순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.616-618
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2253-2261
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• 1999

ACK generates optimized code using the string pattern matching technique in pattern table generator and peephole optimizer. But string pattern matching method is not effective due to the many comparative actions in pattern selection. We designed and implemented the EM intermediate code optimizer using tree pattern matching algorithm composed of EM tree generator, optimization pattern table generator and tree pattern matcher. Tree pattern matching algorithm practices the pattern matching that centering around root node with refer to the pattern table, with traversing the EM tree by top-down method. As a result, compare to ACK string pattern matching methods, we found that the optimized code effected to pattern selection time, and contributed to improved the pattern selection time by about 10.8%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.1 s.39
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• pp.11-18
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• 2006

The logical analysis of data(LAD) is a Boolean-logic based data mining tool. A critical step in analyzing data by LAD is the pattern generation stage where useful knowledge and hidden structural information in data is discovered in the form of patterns. A conventional method for pattern generation in LAD is based on term enumeration that renders the generation of higher degree patterns practically impossible. In this paper, we present a novel optimization-based pattern generation methodology and propose two mathematical programming models, a mixed 0-1 integer and linear programming (MILP) formulation and a well-studied set covering problem (SCP) formulation for the generation of optimal and heuristic patterns, respectively. With benchmark datasets, we demonstrate the effectiveness of our models by automatically generating with ease patterns of high complexity that cannot be generated with the conventional approach.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1105-1108
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• 2012

순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. USN 환경에서 발생하는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 이벤트들의 집합으로 표현할 수 있으며 순차 패턴 탐사 기법을 이용하여 유용한 정보를 탐사할 수 있다. 그러나 스트림 데이터 환경에서는 데이터가 무한하고 연속적으로 발생하기 때문에 모든 데이터를 저장하여 패턴을 탐사하는 기법을 적용하는 데는 문제가 있다. 이 논문에서는 향상된 데이터 처리방식을 사용하여 순차패턴을 탐사하는 스트림 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 의미 단위의 가변적 윈도우를 사용하여 스트림 데이터로부터 트랜잭션을 생성하고 이 트랜잭션들의 집합을 해시와 슬라이딩 윈도우를 사용하여 스트림 데이터의 순차 패턴을 탐사한다. 이를 이용한 제안 기법은 실시간 시스템에 적합하게 데이터 저장 공간 사용의 효율성을 높이고 신속하게 유용한 패턴을 탐사할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.310-312
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• 2004

소프트웨어 디자인 패턴(Design Pattern)은 좋은 설계나 아키텍처의 재사용을 도와주며, 이미 만든 시스템의 유지보수나 문서화도 개선해 준다. 패턴화를 통해서 클래스의 명세를 정확하게 하며, 객체간의 상호작용 또는 설계의 의도 등을 명확하게 정의할 수 있게 해준다. 사용자가 필요 시 디자인 패턴을 쉽고 편하게 UML 모델링 도구에 적용할 수 있다면 생산성 및 품질 개선에 크게 이바지할 컷으로 판단된다. 본 논문은 UML 모델링 도구에 사용자 정의형 패턴을 쉽게 적용할 수 있도록 하는 기능을 설계하여 구현한 결과를 제시한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1447-1449
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• 2007

본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 시간 주기적인 인간의 행동 패턴에 따른 캐쉬 일관성 기법을 제안하고자 한다. 행동 유형 모델을 근거로 하여 시간 주기적인 행동의 패턴과 이동 기기의 사용 패턴이 동일 또는 흡사함을 가정한다. 이를 통해 패턴 예측 테이블을 구성하고, 시간대별로 구성된 테이블의 예측 데이터를 사용하여 서버와의 통신할 때 지연 현상을 방지 하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.54-56
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• 2000

데이터 마이닝 작업에서 사용되는 데이터의 크기는 그 특성상 대규모를 이루고 있다. 이러한 대규모의 데이터로부터 규칙을 추출하는 작업은 많은 배용이 소모된다. 또한 급변하는 데이터는 이미 발견된 마이닝 패턴에 대하여 현저한 패턴은 약한 패턴으로, 반면 약한 패턴은 현저한 패턴으로 변화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 동적 환경에서는 기존의 데이터베이스 특정시간의 스냅 샷 형태의 데이터를 이용하였던 마이닝 방법으로는 적당하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 동적인 환경에서 적용할 수 있는 점진적 마이닝 방법을 제시하고, 점진적 마이닝 작업이 효과적으로 수행 가능한 능동시스템 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.721-723
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• 2005

패턴 분류에 많이 사용되는 MBR(Memory Based Reasoning) 기법은 메모리에 저장된 학습패턴과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법을 이용하여 분류 기준을 설명할 수 있는 IF-THIN 형태의 규칙을 생성하고 생성된 규칙의 일반화 성능을 향상시키기 위하여 불필요한 조건을 제거하는 규칙 pruning 알고리즘과 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안한다.