문서 자동 요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 목적은 어휘 연관성 정보를 이용하여 한국어 문서를 자동으로 요약하는 효율적이며 효과적인 모형을 개발하는 것이다. 제안한 방법에서는 신문기사와 같은 특정 부류에 국한되는 단어간의 어휘연관성을 이용하여 명사-명사 공기패턴과 명사-동사 공기패턴을 구축하여 문서요약에 이용한다. 크게 불용어 처리 단계, 공기패턴 구축 단계, 문장 중요도 계산 단계, 요약 생성단계의 네 단계로 나누어 요약을 생성한다. 30% 중요문장 추출된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 명사-명사 공기패턴과 빈도만을 이용한 방법보다 명사-동사 공기패턴을 이용한 방법이 좋은 결과를 가져 왔다.
최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.
이 논문에서 제안된 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어는 Intelligent Home환경에서 인간과 Home환경과의 지능적인 Agent로써의 역할을 담당한다. 우리는 제시된 논문에서 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어의 아키텍처를 제안하고 상황인식 미들웨어 내에서 동작하는 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에 대한 구조와 구현내용에 대한 설명을 한다. 인간행동패턴을 결정하기 위한 기본 컨텍스트들을 환경 컨텍스트와 생체 컨텍스트로 크게 두 그룹으로 분리하였고 각 그룹은 세 개의 컨텍스트를 포함하고 있다. 환경과 생체로 나뉘어진 총 6개의 컨텍스트들을 정의하고 그 구성에 대하여 설명한다. 또한 컨텍스트는 9단계로 정규화 되어 상황인식 미들웨어에서의 다음 단계인 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서로 정규화 된 값을 전달된다. 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에서는 패턴인식에 대한 세부사항을 설명한다.
데이터 집약적인 대부분의 애플리케이션들은 규칙적인 메모리 접근 패턴과 동시에 불규칙적인 접근 패턴을 커널 코드에 포함하고 있다. 그 동안 대부분의 메모리 접근 패턴 최적화 기법은 규칙적인 패턴에 집중되어 있었다. 하지만 암호화/통신 관련 애플리케이션에서는 불규칙한 패턴으로 메모리 접근의 대부분을 구성하는 경우가 많다. 이러한 불규칙한 메모리 접근 패턴을 대상으로 온칩메모리를 효율적으로 사용하도록 최적화 기법을 일반화하여 설계하는 일은 어려운 작업이기 때문에 관련 연구분야에 큰 진전이 없는 실정이다. 우리는 불규칙 메모리 접근 패턴 최적화 문제를 해결하기 위하여 데이터 클러스터링 기법을 제안하였다. 클러스터링은 접근되는 데이터의 시공간 지역성을 계산하여 이득이 큰 데이터들을 하나의 블록으로 구성하여 온칩메모리에 상주시키는 기본단위로 사용하는 기법이다. 본 기법을 이용하면 기존의 캐시메모리에 비하여 약 19% 에너지 소모를 절감할 수 있다.
슈팅게임은 플레이어에게 두 가지 목표를 제시한다. 하나는 겉으로 드러난 목적으로 게임의 보스를 처치하여 엔딩을 보는 것이며 다른 하나는 플레이어에게 도전하고자 하는 심리를 자극하는 것으로 게임의 패턴을 파악하고 적응하여 최단시간 내에 클리어하는 것이다. 하지만 플레이어의 게임에 대한 흥미는 슈팅게임의 이동 패턴에 적응하는 순간부터 감소하게 되고 또 다른 패턴을 찾아 다른 게임으로 떠나게 된다. 본 연구는 사용자에게 주어지는 패턴을 유전자 알고리즘을 이용해 다양화하는 방법을 새로이 제안한다. 제안된 시스템을 통하여 게임 디자이너는 적은 양의 디자인으로 다양한 패턴을 쉽게 얻을 수 있다. 이는 최적의 패턴을 위한 밸런스 테스트 기간을 단축시키며, 플레이어에게 다양한 패턴을 제공하여 게임의 수명을 연장하는데 도움이 될 수 있다.
최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.
논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.
전산화로 인해 컴퓨터 시스템에 대한 불법적 침입이 증가하고, 해킹으로 인한 피해가 급증하게 됨으로 인해 침입탐지시스템에 대한 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. 지금까지의 침입탐지시스템 성능은 기존에 알려진 침입패턴을 가지고 평가를 해왔기 때문에 새로운 침입에 대한 탐지능력을 측정할 수 없는 취약성이 있다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 성능 평가를 위해서 새롭고 다양한 침입패턴을 만들기 위한 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용하여 침입패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 침입패턴은 사람에 의해 적합도가 평가되고 높은 점수를 가진 침입패턴의 가용성을 검증하기 위해 오용탐지방법을 사용하는 침입탐지시스템인 LinSTAT에 적용하여 보았다. 실험결과 생성된 침입패턴의 약 43%정도는 탐지되는데, 탐지되지 않은 57%는 새로운 침입패턴이라 할 수 있다.
디자인 패턴은 소프트웨어 설계 시 반복적으로 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법을 기술한다. 특히, 객체지향 기술을 기반으로 하는 컴포넌트 설계 시 디자인 패턴을 활용함으로써 특정 설계 문제에 대한 해결책을 재사용할 수 있다. 좋은 객체 지향 설계는 재사용성, 확장성 및 유지보수성을 제공하는 것이며, 디자인 패턴은 좋은 설계에 필요한 구성 요소들의 관계 구조를 제시한다. 본 논문은 객체지향 기반의 컴포넌트 프레임워크 설계 시 프레임워크의 확장성과 구현 컴포넌트의 재사용성을 늘리기 위한 방안으로 디자인 패턴의 활용법을 제시한다. 특히, 알고리즘 재사용의 구조를 제시하는 전략 패턴과 처리 절차 재사용의 구조를 제시하는 템플릿 메서드 패턴의 구조를 비교하고, 분산 통신 컴포넌트 설계 시 전략 패턴의 적용 사례를 보여준다.
순위패턴매칭문제는 텍스트 T와 패턴 P가 주어질 때, P와 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 순위패턴매칭문제는 주가지수분석과 음악의 유사성분석과 같이 문자 자체를 비교하는 것보다 값의 변화순서가 중요한 분야에서 연구가 진행되었다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 여러 개의 패턴들로 이루어진 패턴집합 $\mathbb{P}$가 주어질 때, $\mathbb{P}$에 속한 패턴과 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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