• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.9 no.7
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• pp.25-35
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• 2008

In domestic cases, the standard support pattern of 2-lanes road tunnels is presented because construction experience and high degree various data was abundant. But, it is not desirable to apply standard for 2-Arch tunnels that the precedent and measuring data is insufficient existing support pattern blasting plan and interpretation of separate way concerning specific terrain and rock quality. In this study, behavior according to load distribution ratio and Unsymmetrical Pressure about standard support pattern which is applied in design and construction of 2-arch tunnels was analysed and the examination of blasting vibration has influence on the center wall is conducted as a consequence reasonableness of support whether or not with presumed support pressure and ground reaction curve method. In result appropriateness of standard support pattern, support quantity is proper but considers specific terrain and rock quality condition when design and construction of further step 2-arch tunnel standard support pattern must be decided by considering terrains, soil properties and construction condition of the objective tunnel.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.398-405
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• 2006

We propose a pattern classification model using a selective perception ability of human beings. Generally, human beings recognize an object by putting a selective concentration on it in the region of interest. Much better classification and recognition could be possible by adapting this phenomenon in pattern classification. First, the pattern classification model creates some reference cluster patterns in a usual way. Then it generates an SPM(Selective Perception Map) that reflects the mutual relation of the reference cluster patterns. In the recognition phase, the model applies the SPM as a weight for calculating the distance between an input pattern and the reference patterns. Our experiments show that the proposed classifier with the SPM acquired the better results than other approaches in pattern classification.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.1
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• pp.63-80
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• 2012

Mobile devices with Android OS and iOS have been emerged as mobile computing devices where various software applications are deployed. Furthermore, they are anticipated to be used not only for traditional personal computing but also for enterprise computing. However, such mobile devices have their intrinsic characteristics such as limited resources and flexible network capabilities, which are not revealed in traditional computers. Hence, there is high demand for methods to develop mobile applications with reflecting their intrinsic characteristics. Since those characteristics belong to non-functional requirements, they should be reflected in architecture design while designing mobile applications. To design architecture, the architecture drivers that are architecture non-functional requirements are decided from mobile application characteristics. Conventional architecture design methods do not consider those characteristics so that the methods cannot be straightforwardly applied to mobile applications. In this paper, to efficiently develop mobile applications reflecting those characteristics, we propose a set of architecture patterns and define a guideline to apply those patterns. First, we define the characteristics of mobile applications distinguished and derive architectural drivers from them. Then, we propose architecture patterns in terms of static and dynamic views and define an architectural guideline to apply the patterns to designing architecture for mobile application. And, we perform case studies to verify the applicability of proposed patterns. Finally, we assess the proposed architecture patterns by proving how the patterns can fulfill identified architecture drivers and by comparing our approach with previous works.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.3
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• pp.217-224
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• 2009

The traditional small educational multi-joint robots were developed on firmware. In these system's case, we cann't give a chance to educate good practices due on executing just robot's simple movements. But it may be possible for RTOS to control the elaborate movement of the robot with assembling each part on firmware. With this RTOS, we can enhance the efficiency of robot's movements, but too difficult to use the education as increasing the complexity of robot system. To solve the problem, we apply with Design pattern and Refactoring for the Education. Applying robot's design with Design pattern and Refactoring. There may be easily understand what and how to design RTOS for any level ones. We may easily change/upgrade RTOS for new system with this approach. This paper mentions to design RTOS with Design patterns and to apply RTOS's source code with Refactoring.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.173-174
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• 2023

IAMSAR Manual 국문본인 국제항공 및 해상수색 구조편람에 따른 확대사각(SS: Expanding Square Search) 수색패턴은 수색 대상의 표류 위치를 한정할 수 있을 때 적용하도록 하고 있으며, 수색 기법에 있어 추측항법 적용의 필요성과 함께 조난대상의 표류 추정 위치인 Datum으로부터의 첫 번째 수색 방향 S의 결정은 바람이 불어오는 쪽인 풍상 측을 향하도록 하여 항해 오차를 최소화할 것을 요구하고 있다. 그러나 첫 직행 구간 S 결정에 있어 IAMSAR Manual 영문본 및 USCG SAR Manual에 따르면 S는 풍하 측 또는 표류하는 방향으로 결정하는 것이 옳은 것으로 해석될 수 있으며 이는 항해 오차를 최소화하기 위한 추측항법 적용 관점에도 부합하는 것으로 보이는바, 이 연구에서는 USCG SAR Manual 등 다른 수색 지침서에서는 Drift 방향으로 제시한 첫 번째 S 방향을 근거로 IAMSAR Manual 국문본의 오류 가능성을 제시하였고, 풍상과 풍하 측으로 상반된 첫 번째 S 방향에 따른 수색 결과의 비교를 위해 선박조종시뮬레이션을 활용, 확대사각 수색상황을 재연하여 각각의 수색패턴을 비교 분석하였다. 이를 통하여 확대사각 수색패턴 결과에서 수색 대상에 더욱 근접한 첫 번째 S 방향은 수색 대상이 표류하는 방향과 일치하는 풍하 측임을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.435-439
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• 2007

본 연구에서는 기존의 펜형 장치에 진행된 촉감 연구들이 진동이나 역감의 제시에 그쳤던 것에 반해, 더욱 일반화된 펜형 장치에 상징적 의미를 포함한 정보를 전달할 수 있는 촉감 패턴을 생성하는 방법을 제시한다. 상징성이 강한 시각적 아이콘을 촉감 패턴으로 변환하기 위해 점에서 이미지와 의미를 연상해 내는 별자리의 구성방식을 분석하여 이미지를 점으로 간략화하고, 촉감 제시 장치의 핀과 연동시켜 패턴화하였다. 아울러 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 펜형 장치를 사용하는 PDA 응용 프로그램인 스케쥴러를 개발하여 생성한 촉감 패턴을 적용하였다. 본 연구는 임의적 배치 형태인 점자와 달리 촉감 패턴 자체가 상징성을 가질 수 있다는 점에서 일반인이 더욱 직관적으로 사용할 수 있다는 장점이 있으며 향후 적용한 응용 프로그램으로 사용성에 대한 검증이 필요하다. 또한 그 응용으로 일반적인 OS용 아이콘을 촉감화하거나 시각 장애인과 일반인이 모두 사용할 수 있는 Caller ID서비스, 게임 등 여러 가지 방향으로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.227-230
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• 2001

본 논문에서는 엘리베이터의 수직 이동 수단에 대한 기능을 최대한 활용하면서 안락한 승차감을 보장하는 엘리베이터의 속도 패턴의 생성에 중점을 두었다. 속도 패턴 발생의 중요한 방법으로 엘리베이터의 사용량과 무게에 따른 부하를 예측 또는 측정하여 부하의 변동량에 따라 필요시 되는 저크의 결정에 퍼지 이론을 적용하며 엘리베이터 탑승객의 승차감에 손상을 주지 않는 범위 내에서 능동적인 모터 속도 패턴을 생성함으로써 부하 해소율를 높이면서 엘리베이터의 움직임을 효율적으로 움직이게 하였다. 또한 승객의 쾌적한 승차감을 위해서 능동적인 감속 절환을 적용하였다. 이러한 여러가지의 속도 패턴 발생을 시뮬레이션하여 각각에 대한 속도 패턴과 효율성, 승차감등을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.31-34
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• 2000

코호넨 자기조직 신경망을 사용하면 클러스터링뿐만 아니라 그 데이터가 할당된 클러스터의 대표값(Centroid)과의 거리 차이(Quantization Error)를 알아볼 수 있다 이를 이용하면 어떤 데이터가 정상적인 분포를 따르는지 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 데이터인지 알 수 있고, 유닉스 시스템 사용자의 명령어 사용 패턴에 적용하여 어떤 사용자의 명령어 사용 패턴이 정상적인 것인지 비정상적인 것인지 알 수 있다. 본 논문에서는 유닉스 시스템 사용자 8명의 명령어 패턴을 클러스터링한 후 Quantization Error를 이용하여 비정상 패턴을 탐지하는 오프라인에서의 비정상 행위를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 그리고 통계적인 학습 방법을 적용한 비정상 패턴 탐지와의 비교를 통하여 두 가지 비정상 패턴 탐지 결과가 동일함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1555-1558
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• 2003

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 필요로 하는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 분석에 이용할 수 있다. 마이닝 기법중의 하나인 순차 패턴 탐사 방법은 일정한 시퀸스 내의 빈발한 항목을 추출하여 순차적으로 패턴을 탐사하는 방법이며 이를 이용하여 시퀸스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙들을 생성할 수 있다. 이 논문에서는 대량의 경보 데이터를 효율적으로 분석하고 반복적인 공격 패턴에 능동적인 대응을 위한 방법으로 확장된 순차패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘에 대해 제안하였고 이를 적용하므로써 침입탐지 시스템의 자동화 및 성능의 향상을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.209-216
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• 1999

정보 검색 분야의 문서 분류에 기계 학습 기법을 적용할 때 발생하는 가장 큰 문제는 문서를 패턴으로 표현할 때, 하나의 패턴이 가지는 특징의 수가 기계 학습 기법에서 처리할 수 있는 범위를 넘어서는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징 선택 기법은 패턴을 구성하고 있는 특징 중에서 실제 문서 분류에 많은 영향을 주는 특징만을 선택하여, 기계 학습 기법에서 쉽게 처리할 수 있을 정도의 패턴을 구성하게 한다. 본 논문에서는 이러한 특징 선택 기법 중에서 IG(Information Gain), Gini index, Relief-F, DF(Document Frequency)를 비교하였다. 실험 결과 문서들에 포함된 모든 고유 단어를 특징의 길이로 하여 패턴을 구성했을 때보다 특징 선택 기법을 적용하여 고유 단어 중 일부를 특징으로 패턴을 구성할 때 기계학습에서 더 향상된 분류 성능을 보였다