전산모사를 통하여 LGP 출력 분포를 조절할 수 있는 패턴 밀도 함수를 찾고 그 효과를 조사하였다. 패턴 밀도 함수, 즉 패턴 간격은 [Pexp(-y/70)+Qexp(+y/25)]R로 조사되었다. 이 함수를 이용하여 패턴의 간격을 조절하는 방식으로 반구형 패턴이 장착된 도광판을 설계하여 도광판 출력 분포를 분석한 결과 출력 분포가 등간격 패턴에 의한 출력 분포에 비하여 확연히 개선되는 것을 확인하였다. 또한 이 함수를 피라미드 패턴에 적용하여 도광판의 출력을 조사하였는데, 반구형 패턴의 경우와 마찬가지로 출력 분포가 개선되는 것을 확인하였다.
최근 우리나라는 신체활동 감소와 식생활의 서구화로 비만 발생률이 증가하고 있다. 비만에 영향을 미치는 특정 영양소에 대한 연구는 활발하나 식생활 패턴 및 식사의 질에 관한 이해와 연구는 미흡한 실정이다. 비만인의 식생활 패턴과 식사의 질을 적용한 의학영양치료를 통하여 체중감량의 효과와 및 삶의 질 향상에 미치는 영향을 연구하고자 하였다.
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 완성된 수묵화나 여러 회화적 효과를 지닌 그림을 가지고 그곳에 있는 라인 패턴을 자동으로 추출한 후, 자동으로 스케치에 그 라인 패턴을 입혀주는 방식을 연구하였다. 이를 이용해 전체 프레임 중간에 애니메이터가 완성한 키 프레임을 받고, 다른 프레임들과의 대응 라인을 찾은 후 패턴을 자동으로 입혀 중간 프레임들을 얻어내는 결과를 보여준다.
객체지향 디자인 패턴은 아주 작은 재사용 구조로서 객체지향 방법론의 가장 큰 장점인 재사용성과 모듈성을 극대화시켜 실제 구현 과정에서 해결 방안으로 제시 가능한 것으로 이를 적용하면 시스템 개발은 물론 유지 보수에도 큰 효과가 있다. 순공학에서는 디자인 패턴을 이용하는 이점이 명확하지만, 소프트웨어 인공물들 즉, 디자인이나 코드 등에서 디자인 패턴의 사례를 발견하기 위해 사용하는 역공학 기술은 프로그램의 이해, 디자인을 코드로 변환하는 변환성, 코드의 질적 평가 등의 핵심 영역에서 유용하다. 본 논문은 Java 소스 코드를 AOL(Abstract Object Language)이라는 추상객체언어를 이용하여 클래스 특성 추출기 및 패턴 식별기라는 단계를 통해 구조적 디자인 패턴을 추출하는 프로세스에 대하여 기술한다.
현재 소프트웨어 개발 생산성과 품질을 개선하기 위해 컴포넌트 재사용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 특히 분산 개발 환경에서 팀 개발의 생산성을 향상시키기 위한 컴포넌트 재사용 방법이 연구되고 있다. 그러나, 이들 컴포넌트들을 효과적으로 개발, 공유, 관리하기 위한 방안이 부족한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성을 최대화하기 위하여 반복적 설계 문제를 해결하기 위한 구조를 갖고 있는 디자인 패턴을 대상으로 하는 공유 가능한 디자인 패턴 기반의 컴포넌트 개발 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 DPCM(Design Pattern Component Modeling) 도구는 추상적인 디자인 패턴 구조와 구체적인 컴포넌트 구조를 저장하기 위해 각각 별도의 Library를 구축한다. 그리고, 두 Library 사이에는 패턴 구조를 특정 애플리케이션에 적합하게 구체화하는 과정을 시각적으로 모델링 하며, 구체적인 구현 코드와 함께 COM 사양의 컴포넌트로 변환한다. 본 논문에서는 개발자들이 애플리케이션 개발에 필요한 컴포넌트를 제공 받을 수 있는 디자인 패턴 기반의 소프트웨어 컴포넌트 개발 도구의 방향을 제시하였다.
본 논문은 2차원 전기영동에 의해 나타나는 TOGS 영상을 분석하기 위한 시스템으로 실험적인 특성상 젤 위에 나타나는 반점들의 불규칙한 요소들이 많고 영상의 상태가 좋지 않은 경우 명암도가 떨어지는 반점들의 구분이 힘들게 된다. 기존의 전문가의 육안에 의한 TDGS 영상 분석은 그러한 불안적 요소들에 대해 유연하게 대처할 수 있는 능력이 있었다. 하지만, 그러한 예외적인 경우를 컴퓨터가 처리하기 위해서는 영상의 지역적 상태에 맞는 융통성 있는 영상처리 과정이 필요하고, 실제 분석에 사용되지 않는 반정들을 제외한 유효한 디지털 패턴의 판별이 요구된다. 이에 본 논문에서는 영상의 지역적 특성을 효과적으로 반영한 동적 이진화 방법을 통해 후보 패턴들을 추출하고, 모든 샘플들의 기준이 되는 Reference 패턴과 후보 패턴의 point matching 과정을 통해 디지털 패턴을 추출한다.
행위 패턴은 사람의 행위들이 수행되는 양식으로 성향, 습관, 건강상태 등에 따라 다르게 나타나는 생활양식이다. 헬스케어, 마케팅, 정책 결정 등과 같은 다양한 분야에서 사람의 행위패턴을 활용하고 있다. 행위 패턴을 분석하기 위한 방법으로 행위 패턴들을 비교하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 행위 패턴 비교 기법은 구조적 정보만을 반영하여 정확도가 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 두 행위 그래프를 효과적으로 유사도를 정확하게 비교하기 위하여 구조적 정보와 행위 간의 의미적 유사성을 동시에 반영한다. 실험을 통하여 기존의 기법보다 약 4% 정확도가 향상됨을 보인다.
현재 반도체나 이동통신 분야는 사용자의 요구에 따라 PCB의 회로선폭이 갈수록 좁아지고 있다. 이러한 정밀 부품을 제조하기 위한 제조공정에서 각광받기 시작한 기술 중 하나가 대기압 플라즈마 기술이다. 본 연구에서는 미세패턴 형성이 가능한 에폭시 본딩 필름위에 무전해 도금공정을 통한 패턴 도금법을 이용하여 패턴을 형성하였고, 형성된 패턴에 대기압 플라즈마 처리 횟수에 따른 접촉각(Contact Angle)과 Peel Strength의 변화를 분석하였다. 또한 에폭시 본딩 필름을 이용한 Build-up공정을 거쳐 Micro Via를 형성하여 대기압 플라즈마 처리 횟수에 따른 Via 표면을 분석하였다. 대기압 플라즈마 기술은 진공식에 비해 소규모 장비를 이용한 전처리가 가능하고, 초기 설비비용을 절감하는데 탁월한 효과가 있어 널리 사용하는 기술 중 하나이다. 이 연구를 통하여 대기압 플라즈마 처리 횟수에 따른 표면에너지의 변화로 인한 접촉각이 좋아지는 것을 알 수 있으며, 대기압 플라즈마 처리를 한 패턴표면이 친수성으로 변하면서 현상된 드라이 필름 사이로 도금액이 원활히 공급되어서 미세패턴 모양이 우수하게 구현되었음을 알 수 있었다. 또한 Via Filling에도 뛰어난 효과가 있었음을 확인할 수 있었다.
최적 이동 경로 탐색이나 스케줄링 경로 예측 등 최적의 위치 기반 서비스 제공을 위하여 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 고려한 이동 객체들의 의미 있는 이동 패턴 추출 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 의미 있는 이동 패턴 추출을 위하여 이동 객체의 연속적 위치 변화를 보다 효과적으로 패턴화하고 2차원 공간 영역으로의 인덱싱을 위한 $R^*$-tree 기반의 이동 객체 위치 속성 일반화 기법을 제안한다. 제안한 위치 일반화 방법은 이동 객체들의 각 공간 영역 데이터를 이용하여 영역 간의 시간 간격에 대한 제약을 만족하는 이동 시퀀스를 생성하며, 생성된 이동 시퀀스들을 통하여 의미 있는 이동 패턴들을 추출한다. 추출된 이동 패턴들은 최적의 위치기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 마이닝이나 객체의 이동 추이 분석 등에 효과적으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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