순차 패턴 탐색은 데이터 마이닝의 주요 기법 중의 하나로서 웹기반 시스템, 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같은 여러 컴퓨터 응용 분야에서 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하기 위하여 널리 활용되고 있다. 한편 이들 응용 분야에서 생성되는 정보들은 근래들어 한정적인 데이터 집합이 아닌 구성요소가 지속적으로 생성되는 데이터 스트림 형태로 생성되고 있다. 이러한 상황을 고려하여 데이터 스트림에서 순차패턴 탐색에 대한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 하지만 이전의 연구들은 주로 분석 대상 데이터 스트림에서 단순 순차패턴을 구하는 과정에서 마이닝 수행 시간이나 메모리 사용량 등을 줄이는데 초점을 맞추고 있으며, 따라서 해당 데이터 스트림의 특성을 효율적으로 표현할 수 있는 보다 중요하고 의미있는 패턴들을 탐색하기 위한 연구는 거의 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 보다 의미있는 순차패턴을 탐색하기 위한 방법으로 구성요소의 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 먼저 발생 간격 정의 기준 및 발생 간격제한 빈발 순차패턴의 개념을 제시하고, 이어서 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 적용하여 빈발 순차패턴을 효율적으로 탐색할 수 있는 마이닝 방법을 제안한다.
패턴 분석은 신호 및 영상 처리와 텍스트 마이닝 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나이다. 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)은 일반적으로 신호와 영상의 패턴을 분석하는데 사용된다. 본 논문에서는 DFT가 텍스트 패턴 분석에도 적용될 수 있음을 가정하고 문서의 텍스트 패턴이 다른 문서에서도 존재하는지를 탐색하는 표절 문장 탐색에 세계 최초로 적용하였다. 이를 위해 텍스트를 ASCII 코드로 변환하여 신호화하고 복사/붙여넣기, 용어의 재배치 등 단순한 표절 형태의 탐색은 Cross-Correlation(상호상관)을 이용하였다. 또한 유의어를 사용하거나 번역 및 요약 등의 표절 형태를 탐색하기 위해 워드넷(WordNet) 유사도를 사용하였다. 실험을 위해 표절 탐색 분야의 저명한 워크숍인 PAN에서 제공하는 공식적인 데이터 셋(2013 Corpus)을 사용하였으며, 실험 결과 11개의 표절 문장 탐색 기법 중 4번째로 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 MVP 분포의 움직임 방향 치우침 특성을 이용한 방향성 탐색 패턴을 디자인하고, 탐색점의 이동 방향에 따라 탐색 패턴을 적응적으로 변화시키는 방향 적응적 십자형 다이아몬드 탐색 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 이웃 매크로 블록으로부터 모션 벡터를 예측하고, 예측한 모션 벡터를 이용하여 초기 움직임 방향을 설정 한다. 탐색 과정에서 BMP의 이동 방향에 따라 제안한 탐색 패턴을 적응적으로 변화시킴으로써 탐색 효율을 향상시킨다. 실험 결과, 제안한 방법 은 움직임 추정에 소요되는 계산량을 기존의 십자형 다이아몬드 탐색에 비해 $0.43%{\sim}1.76%$ 감소시킴으로써 고속 움직임 추정이 가능함을 알 수 있었다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
웹 사이트를 이용하는 사용자들은 정보를 편리하게 얻고자 한다. 웹 사이트 운영자들은 웹 사이트를 이용하는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하기 위해 사용자에 따른 패턴 분석을 해야 한다. 연관 규칙은 패턴 발견을 위해 데이터 마이닝 기법중의 하나이다. 사용자에 따른 패턴을 찾아내면, 사용자에 따른 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 사용자에 따른 패턴은 연관 규칙 탐색으로 알 수 있고, 웹 페이지 방문 시간을 고려한 연관 규칙 탐색 결과는 차별화된 웹 구조 서비스 및 추천 서비스가 가능하다.
본 논문은 상대적으로 새로운 기법인 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장 탐색과 진단 방법을 제안하고 있다. 본 연구에서는 롤링 베어링을 대상으로 고장을 탐색하고 진단하기 위한 방법을 제안하는데 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM은 고장 클래스를 잘 표현할 수 있다. Parzen Density Estimation은 새로운 패턴 데이터의 거절과 알려진 데이터 패턴의 밀도의 평가에 의해 새로운 패턴을 찾아낼 수 있고, Multi-class SVM 기반의 방법은 여러 클래스의 고장을 support vector로 표현하여 고장 패턴을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 실제의 다중 클래스를 가지는 롤링 베어링의 고장 데이터를 사용하여 고장 패턴을 탐색하는 과정을 보여주는데, 커널함수의 적절한 파라미터의 선택에 의한 Multi-class SVM 기반의 방법이 multi-layer perceptron이나 Parzen Density Estimation 방법보다 우수함을 입증한다.
부설된 기뢰를 소해하기 위해 기뢰매설 예상구역에 대한 탐색을 수행한다. 이 때 기뢰탐색은 기뢰의 위험성, 아군의 안정성 등을 고려하여 자율무인잠수정을 이용한다. 매설된 기뢰를 식별하기 위한 소나시스템은 측면주사소나, 합성개구소나 등을 탑재한다. 본 논문은 측면주사소나 특성에 따른 기뢰탐색효과도 분석에 대해 기술한다. 각 측면주사소나의 특성을 바탕으로 음향조사역 및 인식확률을 모델링 하였고, AUV의 주행패턴에 따라 분석을 수행하였다. AUV의 주행패턴은 측면주사소나 음영구역의 유무에 따라 3가지 탐색패턴을 정의하였다. 분석결과는 각 탐색패턴 마다 탐지시간, 탐지확률을 도출하고 최종적으로 측면주사소나 음영구역의 유무에 따른 탐색 향상도를 도출하였다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 단위 다이아몬드패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단위 다이아몬드패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11∼51%의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05∼0.74㏈의 향상을 보였다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.425-437
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1997
본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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