• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.412-414
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• 2000

XML(eXensible Markup Language)은 차세대 인터넷 기술의 대표적인 기술 요소로서 현재 놀라운 속도로 발전하고 있으며 다양한 인터넷 응용분야에서 적용하고 있다. 이런 추세는 XML 어플리케이션을 복잡화, 대형화시키고 있으며 이로 인하여 XML 어프리케이션 개발과 유지 보수가 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결키 위해 객체지향 개발 방법론애 적용되어온 디자인 패턴(Design Patterns) 개념을 XML 개발 관련 분야에 적용시키는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 XML 디자인 패턴 중 DTD(Document Type Definition) 모델링 시 발생하는 모호성(Ambiguity) 문제를 해결키 위한 패턴과 DOM을 효율적으로 처리하기 위한 문서 구조 트리 운행 및 접근 패턴을 제안한다. 이 패턴들을 활용한다면 DTD 설계 및 DOM(Document Object Model)을 처리하는 단계에서 재사용이 가능해져 개발된 기술들을 공유 가능하며 시스템 디자인 시에 발생 가능한 문제점들을 사전에 해결할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1380-1384
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• 2010

현재 환경부에서는 수질오염총량관리제를 위하여 각 단위유역의 말단지점에서 8일 간격으로 수질 및 유량을 측정하고 있으며, 이 자료들을 공개하고 있다. 이러한 양질의 자료의 활용성을 제고하기 위해서는 무엇보다도 자료의 분석을 위한 다양한 기법이 개발되고 제안되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 수질 및 유량자료를 동시에 적용하여 두 자료 사이의 관계를 조사하고 특성을 파악하기 위하여 자기조직화 특성지도(Self-Organizing Feature Map: SOFM) 이론을 적용하였다. 시행착오법에 의해 적정한 SOFM 구조를 결정하였으며, 그 결과 $4{\times}4$ 구조의 육각형 배열을 갖는 구조를 이용하였다. SOFM에 의해 분류된 3개의 패턴 중 패턴-1은 유량자료의 크기에 의해 분류되었고, 패턴-2와 패턴-3은 BOD 농도의 크기에 따라 분류된 것으로 파악되었다. 따라서 SOFM의 적용에 의한 자료의 분류를 수행하고, 그 분류기준을 파악할 경우 SOFM의 자료 분석 도구로서의 활용성이 더욱 높아질 것으로 판단된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제8권
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• pp.231-245
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• 1999

본 연구는 중학교 1학년 함수 학습을 위해 패턴 활동으로 구성된 함수 지도 프로그램을 개발하고, 개발한 프로그램을 적용한 실험 집단(85명)과 교과서를 적용한 비교 집단(85명)간의 함수 학습에서의 효과를 분석하였다. 함수 지도 프로그램은 학생들이 패턴 활동을 동해 함수적 사고를 기르며, 활동적으로 수업에 참여하여 수학에 대한 자신감과 실생활의 연계성을 가질 수 있도록 구성하였으며, 적용 결과, 수학 수준별 수업을 하는 상반에서는 유의미한 차이를 보였고, 중반에서는 유의미한 차이는 없었으나 수업 시간에 흥미가 매우 높았다는 긍정적 평가를 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.616-618
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.31.1-31.1
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• 2011

현재 발광 소자, 태양전지, 디스플레이 등의 산업 분야에서는 저반사 나노 패턴, 광결정 패턴, 초소수성 나노 구조 등을 적용하여 소자의 효율을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 기능성 패턴 제작을 위해서는 기능성 소재의 증착, 노광 공정, 식각 등의 복잡하고 고가인 공정이 필요하기 때문에 실제 적용이 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 나노 입자가 분산된 레진을 직접 임프린팅하는 저비용의 간단한 공정으로 나노 크기에서 마이크론 크기에 이르는 다양한 기능성 패턴을 제작하였다. 구체적으로, ZnO 나노 입자를 PMMA 레진에 분산하여 나노 입자 솔루션을 제작하였고 열경화 임프린트 공정을 통해서 Si 및 글래스 기판 위에 micron 및 sub-micron 급의 격자 패턴을 형성하였다. 이후 레진에 포함되는 ZnO 나노 입자 함량비에 따른 굴절률 및 투과도와 표면 거칠기에 따른 접촉각 측정을 통해서 기능성 패턴의 광학특성 및 표면특성을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.21-22
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• 2013

논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-11
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• 2014

본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.73-80
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• 2005

객체지향 모델링에서 컴포넌트기반 방법을 사용하는 목적은 반복되는 시간 및 공간 복잡성을 줄여 연산능력을 높이는 것이다. 이러한 컴포넌트기반 방법의 많은 성과에도 북구하고 디자인 패턴과 그 표준화로 컴포넌트기반 방법의 재사용성을 놀이는 연구가 필요하다. 그러나 디자인 패턴을 표준화하는 방법으로 성급하게 메타패턴언어나 패턴저장소를 구축하는 방법은 오히려 소프트웨어 개발에 패턴을 적용하는 것을 더욱 복잡하고 어렵게 만들 수가 있다. 본 연구는 환경분야의 TMDL(오염총량제) 소프트웨어의 선계에 GoF 디자인 패턴을 적용함으로써, 과도하게 추상화된 메타패턴언어나 부가적인 패턴저장소를 두지 않고도 적용패턴을 검색, 추적할 수 있도록 설계단계에서 클래스이름에 패턴이름을 명시하는 방법을 제안하였다. 따라서 본 연구결과는 환경소프트웨어 개발과정에서 빈번하게 발생하는 반복과 중복을 줄일 수 있는 이점이 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.396-403
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• 1999

본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.