• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.12 no.1
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• pp.26-35
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• 2009

This paper will propose the efficient method that should be designed to utilize the design pattern of GoF(Gang of Four) for implementation of LBS(Location Based Service) mobile system. The design method proposed by this paper can design and implement system interface using creational patterns, structural patterns and behavioral patterns of design pattern from the user and mobile system viewpoint. The design method using design pattern can show increasing reusability of module and software, abridging the development time, minimizing the maintenance and decreasing the efficiency of memory of system to software development. Therefore, we used a design pattern in order to change the middleware applying geographic information system from mobile environment. Finally, the mobile system applied to design pattern shall contribute to showing high stability and reliability, improving reusability and scalability of module and software and developing efficient LBS mobile system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.3
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• pp.139-147
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• 2009

The memory based reasoning just stores in the memory in the form of the training pattern of the representative pattern. And it classifies through the distance calculation with the test pattern. Because it uses the techniques which stores the training pattern whole in the memory or in which it replaces training patterns with the representative pattern. Due to this, the memory in which it is a lot for the other machine learning techniques is required. And as the moreover stored training pattern increases, the time required for a classification is very much required. In this paper, We propose the EAS(Evaluation And Selection) algorithm in order to minimize memory usage and to improve classification performance. After partitioning the training space, this evaluates each partitioned space as MDL and PM method. The partitioned space in which the evaluation result is most excellent makes into the representative pattern. Remainder partitioned spaces again partitions and repeat the evaluation. We verify the performance of Proposed algorithm using benchmark data sets from UCI Machine Learning Repository.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.383-388
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• 2020

본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.60-65
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.499-502
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• 2012

문양이나 패턴이 없는 민 무늬의 물체에는 동일점 정합에 의해 3 차원 계측을 하는 스테레오 정합방식을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 난수 발생 함수로 제작한 랜덤 칼라 패턴을 대상물체에 투영하여, 대상 물체 표면에 특징적인 문양을 인위적으로 생성시키는 것에 의해 민 무늬의 물체를 스테레오 정합법으로 측정하는 방식을 제안한다. 투사된 패턴으로 자체 문양을 지니게 된 물체를 스테레오 카메라로 촬영하였고, 동일점 정합은 전역 스테레오 정합 방식의 일종인 TRW 방식에 의한 컬러 매칭 방식을 사용하였다. 제안된 방식은 원형의 흰색 석고상 3 차원 계측에 적용되었고, 안정적이고 정확한 스테레오 정합 계측 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1264-1267
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• 2011

스트리밍 XML 데이터로부터 트윅 패턴 추출시 질의와 무관한 스트리밍 데이터를 프루닝함으로써 질의 처리 비용을 줄일 수 있어야 한다. 이때 작은 버퍼 사이즈를 유지하면서도 질의 매칭 과정을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한 (1) 패턴 매칭 프루닝과 (2) 재사용성 감지 기법을 제안한다. 기존 기법과 비교하여 제안하는 기법은 스트리밍 데이터의 엘리먼트 이벤트, 버퍼상태 그리고 트윅 패턴을 고려하여 질의 매칭 과정을 최소화한다. 실험결과를 통해 제안기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.415-418
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• 2007

본 논문에서는 일반화된 퍼지 최대-최소 신경망 모델에서 학습 패턴의 빈도요소를 고려하여 개선된 활성화 함수와 학습 방법을 제안한다. 특징공간상에서 하이퍼박스의 활성화를 위한 새로운 기준과 방법을 제시하며, 학습 패턴의 빈도요소가 학습효과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 제안된 모델에서 개별 특징값과 하이퍼박스간의 상대적인 연관성을 고려하여 이득치를 계산함으로써, 기존 모델의 하이퍼박스 축소 기법을 대체한 학습효과에 관하여 고찰한다. 실험을 통하여 학습 패턴의 순서 변화와 왜곡된 정보에 안정된 분류기의 성능을 확인한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.389-390
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• 2002

It is important that acquire information about if customer has some habit in electronic commerce application of internet base that led in recommendation service for customer in dynamic web contents supply. Collaborative filtering that has been used as a standard approach to Web personalization can not get rapidly user's preference change due to static user profiles and has shortcomings such as reliance on user ratings, lack of scalability, and poor performance in the high-dimensional data. In order to overcome this drawbacks, Web usage mining has been prevalent. Web usage mining is a technique that discovers patterns from We usage data logged to server. Specially. a technique that discovers Web usage patterns and clusters patterns is used. However, the discovery of patterns using Afriori algorithm creates many useless patterns. In this paper, the enhanced method for the construction of dynamic user profiles using validated Web usage patterns is proposed. First, to discover patterns Apriori is used and in order to create clusters for user profiles, ARHP algorithm is chosen. Before creating clusters using discovered patterns, validation that removes useless patterns by Dempster-Shafer theory is performed. And user profiles are created dynamically based on current user sessions for Web personalization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.196-198
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• 2002

이동 기술의 발전으로 위치와 이동 패턴이 연속적으로 변화하는 객체가 증가하였다. 시간에 따라 객체가 이동하면서 그 위치와 모양이 연속적으로 변화하는 것을 이동 객체라 한다. 과거의 DBMS는 연속적으로 이동 정보가 변화한다. 이러한 정보를 저장하는 매체인 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수는 매우 중요하다. 본 논문에서 객체는 일반적으로 일정한 패턴으로 이동한다고 가정한다. 이러한 객체의 일정한 이동 패턴을 이용하여, 이동 객체 데이터베이스의 갱신 횟수를 최소화하면서, 효과적으로 인덱싱 하는 전략을 제시한다. 또한 질의에 대한 객체 위치의 오차를 최소화하여 반환해 주는 질의 처리 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.533-536
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• 2005

기하급수적으로 증가하는 데이터 중에서 개개인 사용자에게 적합한 정보를 추출하여 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서 집합으로부터 사용자가 원하는 특정 주제의 정보를 정확하게 추출해 낼 수 있는 문서 패턴 검색 방법을 제시한다. 사용자 선호도를 정확하게 반영할 수 있도록 전위 트리를 기반으로 사용자의 키워드 마이닝 프로파일을 생성하고, 이를 이용하여 문서 집합에서 매치된 패턴을 찾아내는 방법을 제안하였다. 생성된 프로파일을 이용한 검색 기법의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.