소프트웨어 시스템 진화는 소프트웨어 시스템의 유지보수의 일종으로 계획적이고 체계적인 유지보수 프로세스이다. 소프트웨어 진화 연구는 기존 시스템의 비용편익 분석을 통해 시스템의 유지가치에 대한 판단 근거를 제공하며, 아키텍처를 기반으로 하는 진화는 반복적인 진화 작업의 자동화를 가능케 하여 유지보수 비용 감소를 가능하게 해주는 연구이다. 본 논문에서는 아키텍처 변환패턴을 이용한 소프트웨어 시스템 진화 프레임워크를 제안한다.
E-Card Service for Child Nutrition Program is one of the main public policy services nowadays. In case of inconvenience during the use of the e-cards, it is recommended to cooperate with related organizations in order to promptly handle and provide guidance, and thoroughly manage child feeding service such as hygiene, nutrition and kindness etc. To do so, it is very important to provide food service that meets local actual conditions and children's needs in a cost effective manner for the underage who are worried about the poorly-fed by understanding the pattern of child feeding e-card service. Hence. this paper aims to investigate how child feeding e-card service efficiently provides meals according to the local situation and children's needs through big data analysis and to propose a method of identifying welfare conditions according to the purpose of service with actual application examples. The results suggest that, first of all, this study is able to judge appropriateness of public institution's policy in a timely and repetitive manner through non-standard data analysis such as Naver News and transaction data. Secondly, this paper proposes a multi-layered analysis framework, which performs online open data analysis to detect policy issues, visualizes retrieval and preprocessing of real data, and performs abnormal pattern recognition. These will be worthy of reference to other similar projects.
GSP와 같은 Apriori-like 순차패턴 마이닝 방법들은 마이닝 과정에서 많은 후보패턴들을 생성하고, 대용량 데이타베이스의 반복적인 탐색을 필요로 하는 문제점이 있다. 그리고 후보패턴들의 탐색공간을 줄이기 위해 단계별로 프레픽스-프로젝티드 (prefix-projected) 데이터베이스를 구성하는 PrefixSpan 방법은 탐색공간을 줄이지만 프로젝티드 데이터베이스의 구성비용이 문제가 된다. 효율적인 순차패턴 마이닝을 위해서는 후보패턴의 생성비용과 탐색공간을 모두 줄여야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 새로운 순차패턴 마이닝 방법인 SuffixSpan(Suffix checked Sequential Pattern mining)을 설명하고, 이에 대한 형식적 접근을 보인다.
본 논문은 사용자의 이동 패턴에 기반한 효율적인 이동 멀티캐스트 기법을 제안한다. 본 논문은 멀티캐스트 서비스를 받기 위해 소요되는 전체 지연 시간을 줄이기 위한 방법으로 이동 노드의 반복적인 이동 성향을 정의한다. 정의된 이동 성향을 바탕으로 지역의 범위에 속하는 외부 에이전트들은 멀티캐스트 라우팅 트리를 활성화된 상태로 유지함으로 이동 노드가 재방문 했을 경우 지연 없이 멀티캐스트 서비스를 즉시 받을 수 있다. 수학적 분석모델을 이용하여 제안된 방안의 성능을 증명하며, 분석 결과는 제안된 방식이 기존의 연동방식 보다 전체 처리 비용과 서비스 지연 시간 측면에서 우수하다는 것을 보여준다.
The emergence of extended spectrum $\beta$-lactamase (ESBL) producing bacteria is worldwide concern. Until recently, the most frequently identified strains in the Republic of Korea were E. coli and Klebsiella spp. The incidence of resistance to extended spectrum $\beta$-lactam antibiotics is increasing in Wonju city, Korea. Total 57 strains of ESBL producing E. coli and Klebsiella species were isolated from Wonju Christian Hospital during a 9 month-period from April to December, 2003. To determine the prevalence and genotypes of the ESBL producing clinical isolates, antibiotic susceptibility and ESBL activity test by VITEK system and double disk synergy (DDS) test, and PCR based genotyping were performed. Fourteen (82%) isolates of 17 ESBL producing E. coli were found to have $bla_{TEM}$ gene and 5 (29%) isolates were found to have $bla_{CTX-M}$ gene by polymerase chain reaction (PCR). Thirty (75%) isolates of 40 ESBL producing Klebsiella species with $bla_{TEM}$ gene, 38 (95%) isolates with $bla_{SHV}$ gene, and 7 (20%) isolates with $bla_{CTX-M}$ type gene were also identified. Enterobacterial repetitive intergenic consensus (ERIC) PCR and similarity index by dendrogram for genetical similarity to band pattern of each clinical isolates were examined. ESBL producing E. coli were grouped into 6 clusters up to 84% of similarity index and Klebsiella species were grouped into 12 clusters up to 76% of similarity index. In conclusion, ESBL producing clinical isolates were characterized with the results from antimicrobial resistance pattern and genetical similarity using ERiC PCR.
지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.
FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.
This study was aimed to develop ume flower image into a competitive fashion culture product image by reinterpreting the image in modern terms, manufacturing patterns and applying them to various items. In terms of method, ume flower petal was used as a motive and developed into a pattern, using Adobe Illustrator 10, a computer design program. Based on the symbolic image and realist form of ume flower, three new basic motives of new figurative image were set using form omission, simplification, overlapping, repetition and graphic elements. Each motive developed transformed patterns through the change, transformation, combination of colors. The repetitive unit of each motive set expressed geometrical patterns and combination of flower patterns using pattern repetition and $45^{\circ}$ repetition technique in combination with the check arrangement using quadrangle, and set the direction of design that would fit for each item of fashion culture products. Also, consistency and practicality were sought in the goods planning composition of each item by applying motive pattern results to the fashion culture goods, such as neckties, scarves, T-shirts that can be consumed in everyday life. It seems that more creative culture goods including ume flowers will be developed by seeing our own cultural elements as well as flower patterns like ume flower with modern trends.
The research developes short-run standardized control charts(SSCC) and short-run acceptance control charts(SACC) under the various demand patterns. The demand patterns considered in this paper are three types such as high-variety and repetitive low-volume pattern, extremely-high-variety and nonrepetitive low-volume pattern, and high-variety and extremely-low-volume pattern. The short-run standardized control charts developed by extending the long-run ${\bar{x}}$-R, ${\bar{x}}$-s and I-MR charts have strengths for practioners to understand and use easily. Moreover, the short-range acceptance control charts developed in the study can be efficiently used through combining the functions of the inspection and control chart. The weighting schemes such as Shewhart, moving average (MA) and exponentially weighted moving average (EWMA) can be considered by the reliability of data sets. The two types according to the use of control chart are presented in the short-range standardized charts and acceptance control charts. Finally, process capability index(PCI) and process performance index(PPI) classified by the demand patterns are presented.
효율적인 순차패턴 마이닝을 위해서는 후보패턴의 생성 비용을 줄이고 동시에 생성된 후보패턴에 대한 탐색공간을 줄여야 한다. 그러나 이전에 개발된 알고리즘들은 이러한 문제들을 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 특히 Apriori-like 방법들은 알고리즘은 단순하지만 많은 크기의 후보패턴 집합생성, 대용량 데이터 베이스의 반복적인 탐사 등의 문제점이 있고, PrefixSpan[2]은 단계별로 분할된 프레픽스 프로젝티드(prefix projected) 데이터 베이스들을 구성 하여 후보패턴의 지지도 계산을 위한 탐색 공간을 줄이지만 프로젝티드 데이타베이스들의 구성비용이 크다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 개선을 위해 본 논문에서는 새로운 순차패턴 마이닝 방법인 Suffixspan(Suffix Checked Sequential Pattern mining)을 제 안한다. Suffixspan은 순차패턴 집합의 단계별 분할특성과 서픽스(suffix) 특성을 이용하여 적은 비용으로 작은 크기의 후보패턴 집합을 생성하고, 1-프레픽스 프로젝티드 데이타베이스를 구성하여 후보패턴 검사를 위한 탐색공간을 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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