• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.421-424
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• 2001

본 논문은 설계 패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패싯 방식을 이용한 패턴 분류와 패싯 항목과 패턴간의 관련성을 이용한 패턴 검색 시소러스를 구축하였다. 저장소에 패턴들의 관계성을 정의하고 새로운 패턴을 삽입 시 임의의 패턴과의 관계성을 지정해주면 시스템은 이 패턴에 연관된 패턴들을 보여주고 사용자는 패턴과의 관계성을 지정해 준다. 패턴 검색은 입력한 질의를 추론하여 검색할 수 있도록 부울 질의 형식을 사용하였다. 그리고 기존의 시소러스의 중복성과 복잡한 비교시간을 최소화하기 위하여 "Gamma 확장 + 패싯" 분류방법을 이용하여 패턴들을 분류하였고, 본 연구의 검색 결과가 보다 더 정확한 패턴이 검색될 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.839-844
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• 2003

To improve classification accuracy in this paper, we proposed an algorithm for the chromosome image reconstruction in the image preprocessing part. also we proposed the pattern classification method using the hierarchical multilayer neural network(HMNN) to classify the chromosome karyotype. It reconstructed chromosome images for twenty normal human chromosome by the image reconstruction algorithm. The four morphological and ten density feature parameters were extracted from the 920 reconstructed chromosome images. The each combined feature parameters of ten human chromosome images were used to learn HMNN(Hierarchical Multilayer Neural Network) and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experimental results in this paper were composed to optimized HMNN and also obtained about 98.26% to recognition ratio.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.397-400
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• 2002

최근 패턴인식분야에서 성능향상을 목적으로 개별인식기들을 결합하거나 동적 선택에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인식기를 동적으로 선택하는 경우에는 전체 학습패턴으로부터 학습한 개별 인식기를 이용하거나 클러스터링 알고리즘을 이용하여 학습패턴들을 특징공간에서의 부 영역으로 분할한 다음 각 클래스를 하나의 영역과 대응하는 방법이 사용되어 왔다. 이러한 접근방법에서는 각 패턴의 지역적인 정보를 이용하기 때문에 클래스 사이의 결정 경계부분에 대한 지역적인 정보를 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 학습패턴의 지역적 영역에 대한 마이크로 인식기를 설계하여 임의의 테스트 패턴에 대한 지역적 영역에서 가장 성능이 좋은 인식기를 동적으로 선택하여 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.13-15
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• 2004

순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 Apriori-QSP에서는 새롭게 퀀터티 정보에 대한 처리의 개념을 도입하였다. 전채 순차 패턴을 찾는 알고리즘들은 너비 우선 탐색과 깊이 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있는데, 이러한 분류에서 Apriori-QSP알고리즘은 너비 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 퀀터티 정보를 처리하는 깊이 우선 탐색 기법을 제안하였다. Apriori-QSP에서 제안되었던 후보패턴 생성에 대한 필터링파 샘플링 기법을 깊이 우선 탐색의 탐색 기법으로 적용하였으며, 다양한 실험 결과들이 깊이 우선 탐색에서도 이러한 기법이 효율적임을 보여 주고 있다. 또한 길이가 긴 순차 패턴 마이닝의 경우 너비우선 탐색에 비해 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.735-737
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• 2013

IT 발전의 빠른 진보성으로 인해 탄생된 스마트 디바이스는 급격한 대중화가 이루어지고 있다. 많은 사람들이 편리한 기능과 휴대성을 갖춘 스마트 디바이스에 의존하게 되면서 개인 정보 보호를 위한 화면 잠금 기능 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 사용자들은 다양한 화면 잠금 기능을 선택하여 설정 할 수 있다. 다양한 화면 잠금 기능 중에 패턴 락은 직관적인 인터페이스로 인한 편리함과 보안성으로 인해 많은 사용자가 사용하고 있다. 하지만, 패턴 락은 한정된 화면 잠금 패턴 기능을 가지고 있으며 화면 잠금을 해제하는 경우에 쉽게 타인에게 패턴이 노출된다. 이에 본 논문에서는 8-방향성을 기반으로 동작하고 패턴 락의 한정된 패턴 수와 타인에 대한 패턴 노출을 개선하여 보안성을 높인 SDL(Smart Device Lock)-8way를 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.4
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• pp.477-484
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• 2004

The technique of sequential pattern mining means generating a set of inter-transaction patterns residing in time-dependent data. This paper proposes a new method for generating sequential patterns with the use of Hellinger measure. While the current methods are generating single dimensional sequential patterns within a single attribute, the proposed method is able to detect multi-dimensional patterns among different attributes. A number of heuristics, based on the characteristics of Hellinger measure, are proposed to reduce the computational complexity of the sequential pattern systems. Some experimental results are presented.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.598-600
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• 2001

본 논문에서는 양상 뮤 논리를 위한 속성 명세 패턴 연구를 통해 시제 논리에 대한 패턴 기반의 단일한 프레임워크를 제시한다. 본 연구에서는 Dwyer의 속성 명세 패턴 분류를 상태(S)와 행동(A)으로 세분화하고 이를 다시 강함(A)와 약함(E)으로 다시 세분했다. 이러한 의미 기반의 계층적 패턴 분류 체계를 통해 양상 뮤 논리의 속성 명세 패턴을 분석했으며 실제 모형 검사기에서 사용된 예제들의 패턴 분류에 적용했다. 그 결과 기존의 분류 체계보다 더 정확한 분류가 가능했을 뿐만 아니라, 속성 명세의 작성 및 이해가 용이하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.335-336
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• 2021

디자인 패턴은 클래스와 객체를 활용한 23가지의 개발자 의도를 만족시켜주는 최선의 실천법들을 정리한 것이다. 디자인 패턴은 설계 경험과 객체지향 패러다임의 기반 지식들을 필요하므로 실질적인 패턴 학습에 어려움이 있다. 디자인 패턴 학습에 대한 도움을 제시해 줄 수 있는 가이드라인으로 기술 습득 모델에 활용하는 드라이퍼스 모델을 적용하는 것을 제안하고자 한다. 드라이퍼스 단계별 모델을 기반으로 단계 별 디자인 패턴 학습 단계를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.68-72
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• 1996

본 논문에서는 고유 명사 출현 패턴 정보와 부가 정보를 이용한 미등록 고유 명사의 색인 방법을 제안한다. 정보 검색 시스템에서 고유 명사의 처리는 정확하고 의미 있는 색인을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 형태소 분석 결과에 고유 명사 출현 패턴과 패턴 부가 정보를 사용하여 인명, 기관명, 회사명 등의 고유 명사 추출의 정확도를 높이는 방법을 제시한다. 총 827개의 인명과 기관 및 회사명을 포함하고 있는 조선일보 경제면 기사 100개 7416 어절에 대하여 본 시스템으로 실험한 결과, 인명의 경우 89%의 정확률을 보였다. 본 논문에서 제시한 출현 패턴과 고유 명사의 부가 정보를 적용했을 때 단순한 형태소 분석 결과에 비하여 고유 명사 추출 오류가 크게 개선되었다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.83-88
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• 1997

시스템 성능을 개선하고 변화하는 환경에 적응하기 위해서는 기존 시스템을 실험, 분석함으로써 정확한 이해를 획득하고 나아가 재사용 자원으로 활용할 수 있는 소프트웨어 역공학이 필요하다. 또한 설계 문제의 추상화와 특정 영역의 일반적인 해결책에 대한 정보 표현 및 그 관계는 패턴 형식을 통해 효과적으로 나타낼 수 있다. 즉, 시스템의 설계 구조 를 추출하여 시스템 분석과 설계를 향상시키고 표준화 된 설계 용어 및 컴퍼넌트 관계 구조 를 통해 재사용을 용이하게 하는 설계 패턴 추출을 위한 역공학은 중요하다. 따라서 본 논 문에서는 기존 코드에서 설계 패턴 추출을 위한 역공학 적용의 타당성과 설계 패턴 자동 추 출을 위한 몇 개의 알고리즘을 살펴보고 간단히 적용시켜 본다.