최근 대수 교육과정에서 패턴들을 표현하면서 일반적인 규칙을 인식하고 설명하는 것이 하나의 대안으로 제시되고 강조되고 있다. 우리나라 역시 제 7 차 교육과정에서 '규칙성과 함수' 영역과 관련하여 초등학교 과정에서 다양한 형태의 패턴활동을 지도하고 있다. 그러나 최근 패턴활동을 통한 학습에 대한 연구에서 학생들의 어려움과 문제점이 지적되고 있다. 이 글에서는 우리나라 초등학교 교육과정에 많이 도입되고 있는 시각적 패턴의 탐구 활동을 통한 일반화 과정을 중심으로 하여, 시각적 패턴의 일반화 과정에서의 다양한 접근과 학생들의 사고전략, 기호화 상태를 고찰한다. 그리고 시각적 패턴의 일반화, 기호화의 어려움을 논의하고 시각적 패턴의 탐구 활동 학습을 위한 몇 가지 제안을 하였다.
Soft-lithography 기술 중의 하나인 Micro-Contact Printing (${\mu}$-CP) 기술은 패턴이 형성된 mold 위에 고분자 물질을 코팅하고 기판과 접촉시켜, 패턴 된 부분만 기판으로 전사시켜 패턴을 형성하는 방법이다. ${\mu}$-CP 기술은 Imprint 방식과 비교하여 잔여물을 제거하기 위한 ashing 공정이 필요 없으며, 상대적으로 패턴이 전사되기 위한 공정 온도와 압력이 낮은 장점이 있다. 한편, 기존의 Photolithography 기술로 유기기판에 패턴을 형성하는 것은 제한이 있으며, 자외선에 의해 유기기판의 특성이 변화될 수 있다. 또한 패턴 형성 후 고분자 패턴을 제거하는 용매가 기판이 손상 받게 된다. 본 실험에서는 poly (1H,1H,2H,2H-perfluorodecyl methacrylate) polymer (PFDMA) films을 패턴 된 poly (dimethylsiloxane) (PDMS) mold 위에 코팅하고 ${\mu}$-CP 기술을 통해 poly (methylmethacrylate) (PMMA), poly (vinyl pyrrolidone) (PVP)등과 같은 유기기판 위에 고분자 패턴 형성을 하였다. 이때 전사 가능한 온도는 상온이며, 압력은 코팅된 PFDMA films이 기판과 접촉될 수 있는 정도만 필요하다. PFDMA가 상온에서 전사 가능한 이유는 유리전이온도가 상온보다 낮기 때문이다. 또한 접촉각을 측정하여 접착력을 계산하면 PFDMA와 기판과의 접착력이 상대적으로 높기 때문이다. PFDMA는 플루오르계 용매에 제거되기 때문에 유기기판의 손상을 최소화 할 수 있다. ${\mu}$-CP 기술을 이용한 PFDMA의 패턴 형성 방법은 물질의 특성으로 flexible 및 organic device 제작에 응용 될 수 있다.
본 연구에서는 질화물계 발광 다이오드의 광추출효율을 향상시키기 위해서 Bi-layer나노 임프린트 리소그래피와 Lift-off 공정을 이용하여 ITO투명전극 층 상부에 TiO2 나노 패턴을 형성하였다. 발광 다이오드의 투명전극 층 상부에 UV 나노 임프린트 리소그래피를 이용하여 주기적인 폴리머 패턴을 형성한 후 폴리머 패턴 상부에 RF magnetron Sputtering 공법을 이용하여 TiO2를 증착하고 Lift-off 공정을 이용하여 TiO2 나노 패턴을 제작하였다. 그 결과를 주사전사 현미경(SEM)으로 확인한 결과 임프린트 스탬프와 동일한 나노 패턴이 질화물 계 발광다이오드 투명 전극층 표면에 주기적으로 형성되었다. TiO2 나노 패턴 형성을 통한 광추출 효율의 향상 효과를 확인하기 위해 Electroluminescence (EL) 측정한 결과 TiO2 나노 패턴이 형성된 발광다이오드 소자의 EL 강도가 나노 패턴이 없는 발광다이오드와 비교하여 12% 정도 향상 되었음을 보였고, 이는 고 굴절율 나노 패턴이 활성층에서 발생된 빛의 산란 효과를 유도하여 빛의 내부 전반사를 감소시킨 결과로 해석된다. 또한 소자의 전기적 특성평가를 위한 I-V 측정결과, TiO2 나노 패턴이 형성된 발광 다이오드의 전기적 성질이 저하되지 않았음을 확인하였다.
디자인 패턴은 지난 10년 이상 소프트웨어 공학 영역에서 활발하게 연구되어 여러 유형의 디자인 패턴이 정의되었다. 그러나 이들 패턴은 자료구조와 알고리즘에 비해 소프트웨어 개발 과정에 빈번하게 사용되지 못하고 있다. 더욱이 CBD96, RUP, MaRMI III 같은 CBD 방법론들은 분석, 설계, 개발 과정중에 디자인 패턴을 선정하고 적용하는 방법이 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 GoF, J2EE 패턴 카타로그에 제시된 디자인 패턴을 중심으로 응용 소프트웨어를 개발하기 위해 분석, 설계, 개발 단계에 적용되는 디자인 패턴을 효과적으로 선정하는 프로세스를 제시한다. 제시된 프로세스를 항공업무 어플리케이션 개발 과정에 적용하여 패턴 기반 소프트웨어를 개발해 나가는 효과적인 방법을 보이고 RUP와의 차이점 및 유용함을 제시한다.
다양한 플랫폼 상에서 응용 시스템에 대한 개발, 배포, 운영의 고생산성과 고품질을 얻기 위해서는 소프트웨어 구성 요소들의 체계적인 재사용 접근과 자동화된 도구의 지원이 요구된다. 함수나 클래스 라이브러리에서 설계 패턴과 프레임워크, 그리고 최근의 상업적인 비즈니스 컴포넌트에 이르기까지 여러 재사용 방법이 제시되었으나 기대만큼의 확실한 효과를 얻을 수 없었다. 설계 패턴은 설계 경험에 대한 캡슐화된 빌딩 블록으로 개발 응용의 표준화된 아키텍쳐 제공을 통해 응용 도메인의 한정성과 클래스 수준의 재상용의 복잡성을 극복할 수 있다. 응용 개발의 표준 아키텍쳐로서의 웹을 통한 재사용 요소들의 공유는 여러 개발자들에 의한 다양한 도메인 요소로서의 전개와 동적이며 실시간적인 라이브러리 관리가 가능하다. 본 논문에서는 웹 환경 하에서 자동화된 설계 패턴 재사용 환경 구축을 목적으로 한다. 그러므로 For Reuse 관점에서 서버 상에 각 도메인별 패턴 라이브러리를 구축하며 With Reuse 관점에서 패턴 검색, 이해, 획들 그리고 재구조화를 통한 응용으로의 재사용 지원기를 구축한다. 본 시스템은 패턴의 공유에 의한 유사 도메인 응용의 표준화를 유도하고 사용자의 패턴 재정의에 의한 자생적을 확장 가능한 패턴 라이브러리 제공이 가능하다. 또한 이를 위해 도메인 분석을 통한 패턴의 행위와 의도를 기준으로 설계 패턴들을 분류, 카탈로깅하여 재사용 라이브러리를 제시한다.
최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.
스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 패턴의 다변화를 통하여 관계를 점진적으로 추출함으로써 온톨로지를 확장하는 모델을 제안한다. 패턴 다변화 과정에서 위키피디아로부터 추출한 관계 패턴 후보를 자질별로 다변화시킨다. 다변화된 패턴 후보로부터 말뭉치 빈도수에 따른 신뢰도를 이용하여 패턴을 선별한다. 선별된 패턴은 위키피디아로부터 관계를 추출하는 데 사용되며, 추출된 관계는 다시 관계 패턴 확장에 사용된다. 본 논문에서는 점진적 학습 과정에서의 패턴 다변화를 통하여 패턴 선택의 범위를 확장함으로써, 선택되는 패턴이 점진적으로 정제되는 모델을 제시한다. 이를 통하여, 관계의 확장성과 정확도를 향상시키고자 하였다. 단일 자질 패턴 모델에 대한 실험을 통하여, 어휘, 중심어, 상위어 정보는 신뢰도에, 품사, 구문 정보는 확장성에 유리하며, 구문 단위 유형별로 필요한 자질 유형이 다름을 관찰하였다. 이와 같은 특성에 기반하여 현재 연구 진행 중인복합 자질 패턴 모델을 제안한다.
원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다[17]. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이다. 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다[16,18]. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA (Deterministic Finite Automate) 최적화 테이블을 이용한 코드 최적화기를 제안하려고 한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 결정적인 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검객 시간도 빨라지는 효율적인 방법의 최적화기이다.
최근 이동 객체의 동적인 위치나 이동성에 기반하여 여러 분야에 적용가능한 위치 기반 서비스를 개발하고자 다양한 객체의 이동 패턴들로 부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 패턴 탐사 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-6,8-11] 중 일부는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제시하였으나, 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양을 최소화하는데 있어 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 새로운 시공간 이동 패턴 탐사기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 이동 객체의 이력 데이터로부터 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 $83%{\sim}93%$ 감소시키고, 시간 및 공간 속성을 가진 상세 수준의 이력 데이터들을 공간 및 시간 개념 계층을 이용하여 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화함으로써 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시켜 보다 효과적인 패턴 탐사를 유도한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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