This study is aimed to increase the possibility of using the Christopher Alexander's pattern language. The methodology of this study is (i) to analyze the pattern language by using the network analysis tool in order to understand the complicate network structure of the pattern language, and (ii) to apply the Alexander's method of using the pattern language by using the network analysis tool (Gephi) and to examine the feasibility of the network analysis tool as a tool for using the pattern language. Firstly, as a result of analysing the pattern language, (i) the pattern language classified by pattern number is distinguished by the patterns of towns, buildings and construction, among which the pattern of buildings plays a key function in the networks; (ii) the buildings functions a medium connecting between the towns and the construction; and (iii) the pattern language is divided into 6 sub-modules, through which the user can select a pattern. Secondly, the result of using the network analysis tool as a tool for using the pattern language (i) suggests the new method of using the pattern language by using the network analysis tool (Gephi); (ii) makes it possible to easily figure out the characteristics of the links between the patterns; and (iii) increases the completeness of the pattern language by making it easy to find out the sub-patterns in selecting a pattern.
Nowadays, urbanized area expands its boundary, and distribution of urbanized area is gradually transformed into more complicated pattern. In Korea, SMA(Seoul Metropolitan Area) has outstanding urbanized area since 1950s. But it is ambiguous whether urban distribution is clustered or dispersed. This study aims to show the way in which expansion of urbanized area impacts on spatial distribution pattern of urbanized area. We use quadrat analysis, nearest-neighbor analysis and fractal analysis to know distribution pattern of urbanized area in time-series urban growth. The quadrat analysis indicates that distribution pattern of urbanized area is clustered but the cohesion is gradually weakened. And the nearest-neighbor analysis shows that point patterns are changed that urbanized area distribution pattern is progressively changed from clustered pattern into dispersed pattern. The fractal dimension analysis shows that 1972's distribution dimension is 1.428 and 2000's dimension is 1.777. Therefore, as time goes by, the complexity of urbanized area is more increased through the years. As a result, we can show that the cohesion of the urbanized area is weakened and complicated.
The wavelet and semivariogram analysis method are used to identify the city landscape and farmland landscape pattern on the 1m resolution IKONOS images. The results prove that wavelet method is a potential way for landscape pattern analysis. Compared to semivariogram analysis, Wavelet analysis can not only detect the overall spatial pattern, but also find multi-scale and direction structures. In this experiment, the wavelet analysis results indicate: (1) the city landscape image is mainly composed of three level structures whose spatial pattern characters appear at 2m, 16m, 128m and 256m accordingly; (2) the farmland landscape is mainly two scale spatial patterns appearing at the 2m, 128m and 256m. IKONOS Remote sensing, with the high spatial and spectral information, is a powerful tool that can use in many ecological systems research and sustainable management.
Some conventional lateral load patterns for pushover analysis, and proposing a new accurate pattern was investigated in present research. The new proposed load pattern has load distribution according weight and stiffness variation in height and mode shape of structure. The assessment of pushover application with mentioned pattern in X type braced steel frames and steel moment resisting frames, with stiffness and mass variation in height, was studied completely and the obtained results were compared with nonlinear dynamic analysis method (including time history analysis). The methods were compared from standpoints of some basic parameters such as displacement, drift and shape of lateral load pattern. It is concluded that proposed load pattern results are closer to nonlinear dynamic analysis (NDA) compared to other pushover load patterns especially in tall and medium-rise buildings having different stiffness and mass during the height.
Objectives: This study was performed to evaluate the reliability and validity of the instrument on pattern identifications for depression. Methods: Two assessors carried out an evaluation about the instrument on pattern identifications for depression, targeting 201 participants, who after taking the HAM-D score over 12 or under 7 twice. Results: Inter-assessor reliability was higher than intra-assessor reliability in a reliability analysis about classification of pattern identification evaluated by the instrument on pattern identifications for depression. Reliability of intra-assessor and inter-assessor showed a moderate to strong agreement when reliability analysis about classification score of the pattern identification had been performed. Reliability analysis to evaluate the validity of the instrument on pattern identifications for depression showed moderate agreement. Conclusions: The results reveal that reliability analysis of the instrument on pattern identifications for depression showed an over moderate agreement and validity analysis represented a positive correlation.
Purpose - This paper aims to analyze the difference of technological innovative pattern by industry. Research design and methodology - we try to identify the major factors which can exert an effective influence on actual innovation output, utilizing the result of Korean Innovation Survey. By doing so, this work can make a comparison with Pavitt (1984) and succeeding discussion on sectoral pattern of innovation Results - Analysis on major industry in Korea shows that there are substantial differences in terms of the source of innovation, organization-related factor, and appropriation mechanism among each industry, and differential strategy to be proper for the nature of each industry is needed. There is some variation within industries which deemed as same type of sector defined by Pavitt. Conclusions - This analysis call for elaborate analysis on sectoral pattern of innovation, considering the change and difference of innovative environment as well as differential business strategy and way to do innovate, which is proper considering the nature of innovative pattern in each industry for successful technological innovation in Korea. At the same time, proper policy measure considering the differential pattern of technological innovation is needed.
Pattern finding is one of the important tasks in a protein or DNA sequence analysis. Alignment is the widely used technique for finding patterns in sequence analysis. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) is one of the most popularly used tools in bio-informatics to explore available DNA or protein sequence databases. BLAST may generate a huge output for a large sequence data that contains various sequence patterns. However, BLAST does not provide a tool to summarize and analyze the patterns or matched alignments in the BLAST output file. BLAST lacks of general and robust parsing tools to extract the essential information out from its output. This paper presents a pattern summary system which is a powerful and comprehensive tool for discovering pattern structures in huge amount of sequence data in the BLAST. The pattern summary system can identify clusters of patterns, extract the cluster pattern sequences from the subject database of BLAST, and display the clusters graphically to show the distribution of clusters in the subject database.
데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.
Park, Man-Ki;Park, Jeong-Hill;Cho, Jung-Hwan;Kim, Na-Young;Kang, Jong-Seong
Archives of Pharmacal Research
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제15권4호
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pp.376-378
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1992
A chemical tool was developed for the analysis of complex mixtures such as crude drugs by the method of pattern recognition. Pattern recognition was accomplished by a multiple reference peak identification method and three kinds of outlier statistics. This tool was tested on the analysis of synthetic mixtures.
컴포넌트 확장성 및 재사용성을 향상시키기 위해서는 분석단계에서부터 가변적인 것들을 규칙기반으로 분석해서 컴포넌트로 식별할 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 외부 이벤트에 대해 트랜잭션 처리를 규칙기반으로 처리해야 하는 도메인 상에서 객체 기반의 중요 개념을 규칙기반으로 효과적으로 추출해 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 컴포넌트를 개발할 수 있는 규칙 기반 분석 패턴을 제시한다. 업무 지식이나 경험이 다른 많은 분석가들이 서브 시스템 많은 규칙 기반의 가변적인 복잡한 비즈니스 업무 분석 시 제안한 분석 패턴을 사용할 경우 분석 산출물의 일관성이나 가독성을 좋게 하며 또한 UML Components 방법론상에서 효과적으로 가변적인 비즈니스 컴포넌트들을 식별할 수 있다. 이러한 분석 패턴의 타당성을 증명하기 위해 본 논문에서는 가변적인 규칙기반으로 업무를 처리하는 은행 수신과 수출입 업무 도메인에 적용한 결과 패턴에서 제시한 중요 개념을 기반으로 거의 유사한 비즈니스 개념 모델을 도출할 수 있었으며 또한 이들 중요 개념을 기반으로 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 비즈니스 컴포넌트를 효과적으로 식별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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