국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
본 논문에서는 패턴 분석 기반의 비접촉 사용자 인터페이스 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 카메라가 장착된 기기에서 입력 받은 실시간 영상을 사용하여 패턴의 정보를 분석한다. 정의된 패턴을 기반으로 최초의 패턴 위치를 예측하고, 특징점 추출 기반 추적 기법을 통해 패턴의 위치를 갱신한다. 휴대용 기기의 다양한 사용 환경에 적합하도록, 정규 상관 계수와 특징점 추출 정보를 사용하여 패턴의 예측, 추적을 수행함으로써 밝기 변화에 강인한 사용자 인터페이스 기법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문이 제안하는 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인한다.
본 논문은 재공학 환경에서 기존의 디자인 패턴을 적용성 향상을 위해 UML로 표현하였으며, 대상으로는 디자인 패턴 중에서 Strategy Pattern과 Visitor Pattern을 이용해 보았다. Strategy Pattern에서는{variation}과 {incomplete}를 이용하였다.{variation}은 메소드 구현시 패턴을 캡슐화하여 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 또한,{incomplete}는 주어진 관계를 만족하는 새로운 클래스가 패턴 인스턴스화 동안에 추가될 수 있도록 하였다. Visitor pattern에서의{extensible}은 클래스 인터페이스가 패턴을 캡슐화하고 있는 개념으로 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 즉, 클래스 인터페이스는 패턴 인스턴스화에 의존적이며 새로운 메소드와 속성을 클래스가 기능적으로 확장할 수 있는 기능을 갖는다.
본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.
침입탐지시스템에 대한 수많은 방법들이 제시되고 있지만, 가장 핵심적이라고 한 수 있는 침입에 대한 패턴을 어떻게 정의하고 탐지해 낼 것이며, 알려지지 않은 비정상적인 행위에 대한 패턴을 탐지하는 것에 대한 연구가 미흡하다. 이에 본 논문에서는 알려지지 않은 침입 행위를 판별하는데 있어서 유한오토마타를 이용하여 시스템 콜에 대한 패턴을 정의하고, 정의된 패턴을 유전자 알고리즘을 이용하여 비정상적인 침입 행위를 판별한 수 있도록 새로운 패턴들을 유전자 조작을 통하여 생성하여 알려지지 않은 침입 패턴에 대해서도 침입탐지시스템에 이를 적용하여 침입을 탐지찬 수 있는 방안에 대해 연구하였다.
기존의 디자인패턴도구에서는 디자인패턴을 정형화된 방법으로 표현하고 설계할 수 없었으므로, 설계정보에 디자인패턴이 재사용 될 때 중복적으로 설계정보가 표현되었다. 그리고 정형화된 디자인패턴은 설계자의 의도에 맞도록 확장 가능하여야 하며, 설계자의 설계의도에 따라 객체를 표현할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 디자인패턴을 정형화하기 위한 메타모델로 XMI를 이용하여 정의하는 방법과 메타모델로 표현된 디자인패턴을 확장하기 위한 메타모델을 표현할 수 있도록 하였다.
안드로이드와 같이 패턴 잠금을 기본으로 하는 스마트폰 OS가 보급 되면서 패턴 잠금이 널리 사용되고 있다. 그러나 현재의 패턴 잠금 시스템은 패턴 입력의 실수와 악의적인 접근에 의한 입력에 대해 동일한 페널티를 부여하기 때문에 보안에 취약한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력 패턴의 분석 방법을 제안하고 분석을 통해, 패턴을 '일치', '부분 일치'와 '불일치'로 분류하여 그에 따른 페널티의 여부를 달리함으로써 보안을 강화하는 방법을 제시한다.
순차 패턴 마이닝은 대량의 시퀀스 데이터베이스에서 빈발 서브 시퀀스를 찾는 기법이다. 지금까지 많은 순차 패턴 마이닝에 관한 연구들이 순차 패턴을 효율적으로 찾기 위하여 제안되었다. 그러나 제안된 방법들은 응용에 적용할 수 있도록 체계적으로 분류되어 있지 않다. 따라서 이 논문에서는 알고리즘에 대한 연구들을 분류하고 이들 중 대표적인 알고리즘들을 선정하여 각각에 대해 분석하였다. 그리고 각 응용 도메인에 적용한 연구들과 기술적인 문제를 해결하는 연구들에 대해 정리하였다. 마지막으로 성능 향상을 위한 기법이나 자로 구조에 대해 언급하고 향후 순차 패턴 마이닝의 연구 방향을 제시하였다. 이 연구는 실제 응용에 적합한 순차 패턴 마이닝 알고리즘의 선택과 향후 새로운 순차 패턴 알고리즘 연구의 기반을 제공할 것이다.
일반적으로 하이퍼볼릭 공간상에서 대칭 패턴을 생성하는 알고리즘은 벡터표현 방식에 기반한 포워드 매핑 알고리즘을 사용한다. 기존의 알고리즘에서는 복사한 대칭 패턴을 표현하는 레이어의 증가에 따라 메모리의 사용이 기하급수적으로 증가한다 이러한 문제점으로 인해 전체 패턴의 정밀한 표현이 불가능하다. 또한 기본 패턴으로 비트맵 이미지를 사용하기 어렵고 벡터형태의 결과를 이미지로 변환하는 추가의 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 하이퍼볼릭 공간에서 대칭 패턴을 생성하는데 있어 정밀하고도 효율적인 계산 방법인 백워드 매핑 알고리즘을 제안한다.
침입탐지시스템에서 발생되는 오 경보는 false positive 와 false negative 로 구분된다. false positive는 실제적인 공격은 아니지만 공격이라고 오인하여 경보를 발생시켜 시스템의 효율성을 떨어뜨리기 때문에 false positive 패턴에 대한 분석이 필요하다. 오 경보 데이터는 시간이 지남에 따라 데이터의 양뿐만 아니라 데이터 패턴의 특성 또한 변하게 된다 따라서 새로운 데이터가 추가될 때마다 오 경보 데이터의 패턴을 분석할 수 있는 도구가 필요하다. 이 논문에서는 오 경보 데이터로부터 false positive 의 패턴을 분석할 수 있는 프레임워크에 대해서 기술한다. 우리의 프레임워크는 시간이 지남에 따라 변하는 데이터의 패턴 특성을 분석할 수 있도록 하기 위해 점진적 연관규칙 기법을 적용한다. 이 프레임워크를 통해서 false positive 패턴 특성의 변화를 효율적으로 관리 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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