• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.340-342
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• 1999

시퀀스 데이터(sequence data)에서는 각 데이터 값보다는 전후 그들 사이의 변화추세 등이 더 큰 정보로 작용하는 것이 일반적이다. 본문에서는 시퀀스 데이터베이스를 대상으로 하여 주어진 시퀀스 패턴과 모양이 유사한 모든 부분시퀀스를 검색해 내는 새로운 방식을 제안한다. 본 방식에서는 시퀀스 데이터의 모양 추출을 위한 데이터 변환, 유사 모양 패턴 클러스터링, 새로운 유사도 계산 방식 등을 도입함으로써, 기존의 방식이 매우 제한적인 패턴만을 유사패턴으로 간주하던 것에 비하여, 패턴이 데이터축 혹은 타임축으로 각각 확대, 축소, 이동된 경우에도 유사패턴으로 검색이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.475-477
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• 2001

본 논문은 사용자의 구매 패턴을 찾아서 사용자가 원하는 상품을 추천하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B 상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트웍(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트웍에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.237-242
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• 1998

섬유 패턴 디자인의 감성 예측 모형을 개발하기 위한 전 단계로서 패턴 디자인 요소의 분석체계 개발 가능성을 이론적으로 검증하였다. 먼저 패턴 디자인의 최소 단위를 pattern primitive, 최소반복단위를 Repeated Pattern Unit로 개념화 한 후 'PP들의', 'RPU의',그리고 'RPU간의 특징'이라는 세개 영역에 걸쳐 24개의 지각적 특징들을 추출하였다. 24개의 지각적 특징들은 예비조사를 통해 섬유패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있는 것으로 확인되었다. 추출된 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성','PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'PRU의 돌출정도', 'PRU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렴시키는 방식으로 위계화 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.611-612
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• 2020

최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 다양하고 많은 동영상확보를 위해 최대한 시간을 적게 들이고 좋은 퀄리티의 영상을 자동으로 생성해주는 어플리케이션을 개발하는데 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있다. 가장 주도적으로 진행하는 곳은 IBM 의 왓슨의 인지하이라이트 기술이다. 관중의 함성소리와 스포츠특성 데이터들을 활용하여 하이라이트 부분의 영상만 자동 생성하고 있다. 하지만 현재까지의 기술은 인간의 감성을 자극하는 스토리 전개방식의 자동영상 생성에 있어서는 부족한 부분이 많이 존재한다.이 에 본 논문은 영화의 클라이맥스 부분의 영상편집방식을 분석하여 이에 대한 장르별 샷 사이즈 변화패턴을 시각화한 후, 장르간 편집 차이점을 패턴화한 템플릿을 구축하여 사용자의 이미지 데이터들을 장르별 클라이맥스 패턴의 특성에 맞게 추천하여 짧은 영상을 자동 생성하는 어플리케이션을 개발하였다. 향후 본 연구는 1 인 미디어 산업 및 사이버교육 분야에서 가장 많이 소요되는 영상편집 시간을 단축하는데 큰 효율이 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.366-371
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• 2006

최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.7
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• pp.165-171
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• 2013

Coding patterns that appeared frequently in the source code is a typical piece of code. The functionality that difficult to modularize, such as logging or synchronization processing, and the useful sentences in programming is extracted in software as codding pattern. Large-scale software could not be analyzed fully because the number of coding pattern that can be manually investigated is limited. In this paper, the characteristics of coding patterns perform the evaluation. The goal is to extract for codding-pattern to analyzed by developer. We was selected 6 indicators and performed analysis of 4 open-source. Matrix relations between the values and characteristics of the actual pattern analysis, pattern instances, the width of the distribution of instances, the pattern repeating structure of the elements included in the rates should be analyzed for patterns and indicators that help in choosing was confirmed.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.9
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• pp.1029-1039
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• 1992

This paper presents the filtering method which is processed on the frequency domain among Hangul character recognition methods. It is processed the Hangul character parrern with spatial positioning modulation and mapped the Hangul character element which have spatial position variant feature onto frequency domain, at this time, normalized spatial position and so normalized the character size in frequency domain. And it is grouped the Hangul character element according to the generating position and set the standard pattern, and used each standard character element pattern with character element filter and filtering the character pattern of Hangul character, it is derived the normalized cross correlation function and the coherence function led to the filtering results, and calculated classification threshold.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.3
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• pp.709-716
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• 2004

This paper describes an intelligent real-time monitoring system of a semiconductor processing equipment, which determines normal or not for a wafer in processing, using multiple time-series pattern recognition. The proposed system consists of three phases, initialization, learning and real-time prediction. The initialization phase sets the weights and tile effective steps for all parameters of a monitoring equipment. The learning phase clusters time series patterns, which are producted and fathered for processing wafers by the equipment, using LBG algorithm. Each pattern has an ACI which is measured by a tester at the end of a process The real-time prediction phase corresponds a time series entered by real-time with the clustered patterns using Dynamic Time Warping, and finds the best matched pattern. Then it calculates a predicted ACI from a combination of the ACI, the difference and the weights. Finally it determines Spec in or out for the wafer. The proposed system is tested on the data acquired from etching device. The results show that the error between the estimated ACI and the actual measurement ACI is remarkably reduced according to the number of learning increases.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.293-297
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• 2012

In order to provide with personalized recommendation service in context-awareness environment, the collected context data should be analyzed fast and the objective of user should be able to inferred effectively. But, the context collected from the mobile devices is not suitable for applying the existing inference algorithms as they are due to the omission or uncertainty of information and the efficient algorithms are required for mobile environment. In this paper, the behavior pattern was classified using naive bayes classification for minimize the loss caused by the omission or error of information. And pattern matching was used to effectively learn of the users inclination and infer the behavior purpose. The accuracy of the suggested inference model was evaluated by applying to the application recommendation service in the smart phones.