• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.57-60
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• 2001

본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.130-132
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• 2004

본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.550-552
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• 2004

가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.735-740
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• 2000

일반적으로, 기존의 소프트웨어에 대한 확장 또는 재구성 등의 요구변화에 의해 소프트웨어는 진화한다. 설계패턴은 객체지향 소프트웨어를 확장하기 위한 적합한 방법들을 표현한 것으로서, 소프트웨어 설계에 있어서 목표치에 가장 이상적인 상태를 제공하고 있다. 본 논문에서는 주어진 소프트웨어에 대하여 일련의 기본적인 프로그램 변환조작들을 적용하여 목표상태로 재구성하여 진화시키기위한 몇가지 설계패턴 변환기법들을 제안한다. 기존의 객체지향 어플리케이션의 재구성 및 진화를 위하여, 설계자가 클래스 다이어그램에 적용할 수 있는 자동화도구의 개발에 본 논문의 연구결과를 이용할 수 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.131-134
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• 2009

공간디자인의 확장을 통한 영상디자인에 감각적이고 생명력을 부여하여 시각적이고 기술적 요소를 가미한 유기적 아름다움과 감성의 경계와 확장에 대한 영상으로 접근하고 서로 다른 환경에서의 구조적이며, 공간적, 그리고 시간적인 개념들이 쌓이면서 다양한 오브제들에 환경에 맞는 의미들을 부여하고, 실험적 영상을 스크린뿐만 아니라 다양한 매체들을 통해서 효과적인 정보전달체계와 메시지를 전달하여 새로운 감각을 확장한다. 도시경관이나 공원, 건축물등 다양한 공공환경을 개선하기 위한 효과적인 영상연출과 가상공간에서의 현실적 느낌들을 부여하고 니즈들의 상호관계를 극복하여 전시기법과 패턴 여러 복합적인 요소들을 활용하여 영상디자인에 있어서의 효과적인 방법들을 여러사례 분석과 실험들을 통하여 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.488-491
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• 2008

관점지향 프로그래밍은 횡단관심사를 애스펙트로 모듈화 하여 시스템의 개발 용이성, 재사용성 그리고 확장성을 향상시킨다. 이에 관점지향 프로그래밍 적용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있으나 애스펙트를 효율적으로 개발하는 기법 관련 연구가 보다 필요한 상황이다. 본 논문에서는 애스펙트의 교차점을 구성하는 핵심요소인 결합식 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 결합정보 매트릭스 작성, 결합식 작성, 그리고 결합식 정제 및 확인으로 구성한 워크플로우를 수행하여 결합정보 매트릭스와 패키지 트리를 작성하고, 결합점명 패턴의 공통성을 분석하여 애스펙트 교차점의 결합식을 추출한다. 추출한 결합식은 결합점의 패키지명, 클래스명, 그리고 메소드명 패턴의 공통성을 반영하며, 기법의 산출물은 애스펙트 결합에 대한 정확한 정보를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.27-31
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• 2007

생물학적 서열 데이터는 크게 DNA 염기 서열과 단백질 아미노산 서열이 있다. 이들 서열은 일반적으로 많은 수의 항목들을 가지고 있어 그 길이가 매우 길다. 생물학적 데이터 서열들에는 보통 빈번하게 발생하는 부분 연속 서열들이 존재하는데 이들 서열들을 찾아내는 것은 다양한 서열 분석에서 유용하게 사용될 수 있다. 이를 위해 초기에는 Apriori 알고리즘을 기반으로 하는 순차패턴 마이닝 알고리즘들을 활용하는 방법들이 많이 제시되었다. 그중 PrefixSpan 알고리즘은 Apriori기반의 가장 효율적인 순차패턴 마이닝 기법이다. 하지만 이 알고리즘은 길이-1인 빈발 패턴들로부터 서열 패턴을 확장해나가는 방식으로 길이가 긴 연속 서열을 포함하는 생물학적 데이터 서열들에 대한 검색방법으로는 적합하지 않다. 최근에는 기존의 PrefixSpan방식을 이용하면서도 반복적인 처리과정을 줄인 MacosVSpan이 제안되었다. 하지만 이 알고리즘 또한 원본 데이터베이스보다 크기가 큰 별도의 프로젝션 데이터베이스를 사용함으로서 많은 비용부담이 발생하고 특히 길이가 긴 서열에 대해서는 더욱 효율적이지 못하다. 이에 본 논문에서 많은 양의 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번한 연속서열을 고정길이 확장 트리를 이용하여 효과적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고 다양한 환경에서 실험을 통해 제안하는 방식이 MacosVSpan알고리즘에 비해 검색 성능이 우수함을 증명한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-8
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• 2007

QA(질의응답) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 혹은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리로 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 질의에서 사용된 의미적으로 더 가까운 단어들로 구성되는 심층적 질의 카테고리의 질의 패턴을 이용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 제안한 방법은 질의 유형에 따른 개념 리스트를 우선 구축하고, 학습 알고리즘에 의해 각 질의 카테고리에 대한 개념 리스트를 구축한다. 실험의 결과로서 제안한 방법의 성능이 향상되었음을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-13
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• 2009

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.347-350
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• 2004

본 논문에서는 FMM 신경망의 활성화 특성에 가중치 개념을 도입한 패턴 분류 모형을 소개하고 이에 대한 학습 기법을 제안한다. 또한 제안된 모델의 활용으로서 주어진 학습패턴에 대하여 효과적인 특징의 종류와 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관도를 분석하는 방법론을 제시한다. 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소의 방법론을 소개하며, 이들 이론에 대하여 의료진단 데이터 등을 사용한 실제 실험을 통하여 유용성을 고찰한다.