스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
We present an efficient block-based motion estimation algorithm with motion analysis. The motion analysis determines a size of search pattern and a maximum repeated count of search pattern. In case of large movement in large image, we reduce search points and the local minimum which caused by low performance. The proposed algorithm employs with searching step of 2. The first step determines an initial search point with neighbor block vector and a size of initial search pattern. The second step determines a size of search pattern and a maximum repeated count with motion analysis. We improve motion prediction accuracy while reducing required computational complexity compared to other fast block-based motion estimation algorithms.
In this paper, a machine vision system for recognizing and classifying the patterns and marks engraved by die molding or laser marking on the glass panels of computer monitors is suggested and evaluated experimentally. The vision system is equipped with a neural network and an NGC pattern classifier including searching process based on normalized grayscale correlation and adaptive binarization. This system is found to be applicable even to the cases in which the segmentation of the pattern area from the background using ordinary blob coloring technique is quite difficult. The inspection process is accomplished by the use of the NGC hypothesis and ANN verification. The proposed pattern recognition system is composed of three parts: NGC matching process and the preprocessing unit for acquiring the best quality of binary image data, a neural network-based recognition algorithm, and the learning algorithm for the neural network. Another contribution of this paper is the method of generating the training patterns from only a few typical product samples in place of real images of all types of good products.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 크로스패턴과 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 초기에 크로스 패턴을 이용하여 탐색영역의 중심 주위에 분포 확률이 높은 움직임이 작은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 0.2-6.2% 의 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.02-0.3105 의 향상을 보였다.
시계열 데이터에서 패턴을 찾고 검색하는 문제는 여러 분야에서 오랫동안 관심을 가지고 연구되어 왔다. 본 논문은 시간의 흐름에 따라 값의 변화를 나타내는 시계열 형태의 주식 데이터에 적용할 수 있는 새로운 패턴 매칭 방법을 제안한다. 우선, 의미를 기반으로 패턴을 정의하고 정의된 패턴에 일치하는 데이터들을 추출하여 학습모델을 작성한다. 그리고 새로운 질의 시퀀스가 어떤 종류의 패턴과 일치하는가는 각 학습 모델과의 유사도를 측정하여 결정하게 된다. 학습 모델은 시계열을 잘 설명하는 것으로 알려진 은닉 마코프 모델을 사용하여 작성하였다. 실험 결과 은닉 마코프 모델의 특성을 사용하여 생성된 각 학습 모델은 주어진 의미를 잘 나타내는 패턴을 생성하였으며, 새로운 시퀀스가 주어졌을 때 일치하는 패턴에 따라서 시퀀스가 가진 의미를 파악할 수 있었다.
Objective : Pattern identification in Korean Medicine is a core value, leading to a quantitative and qualitative increase in related studies. This study aims to identify trends in newly published research and discuss pattern identification. Method : We reviewed studies from 2015 to 2023 using the Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System provided by the Korea Institute of Oriental Medicine. The keywords used were: pattern identification, cold-heat, deficiency-excess, exterior-interior, yin-yang, phlegm-retained fluid, static blood, qi-blood, qi deficiency, blood deficiency, yin deficiency, yang deficiency, and four-constitution. Results : A total of 150 studies met the inclusion criteria. These comprised 84 observational studies, including case reports, 2 experimental studies, and 64 literature reviews. Most studies were published in the Korean Journal of Oriental Physiology and Pathology. On average, 17.1 studies were published annually, although the number of studies has decreased over the years. Network analysis revealed that the main keyword in titles was pattern identification (n=122), followed by study (n=68) and patients (n=34). Conclusion : These findings highlight trends in studies related to pattern identification, with a focus on its standardization. Considering the limitations of pattern identification, a shift towards a disease-centered approach is recommended.
This study was intended to suggest the design guidelines of digital home on the basis of digital-related human behavior. In order to achieve this, what and how often internet was used in the home, how living pattern and space usage was changing according to digitalization were examined and lastly, the design guidelines of digital home based on these findings were suggested. The subjects were 400 housewives who lived In 85m'-sized housing unit of the new apartment complex in Busan. They were average age of 38 and their eldest children were in the stage of elementary schooling or preschooling. Many of them had relatively high educational level and middle income level. The results of the study were as follows; 1) The respondents used internet more frequently for information searching, children's education, and Internet shopping. Therefore, it would be desirable to divide zoning of housing unit into space for routine activities, space for working, and for cultural activities. 2) Digitalization changed human living pattern like follows; it reduced time of shopping, information searching, banking, and going out. Also, it increased time of spending alone, watching movie, and playing game. Therefore, digital home should be designed to facilitate social Interaction between family members, cultural and recreational activities, and indoor or outdoor exercise within each housing unit or in apartment complex.
퍼지 논리는 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편, 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경논리망 (neural logic network)을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경논리망을 기반으로 하는 추론 네트워크를 확장하여 퍼지추론 네트워크(fuzzy inference network)를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙 (propagation rule)을 보완하여 적용한다. 퍼지추론 네트워크 상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해서 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교·평가한다.
The present study was implemented to understand high school girls' buying patterns of fashion products at online and offline shopping malls; and to obtain the information needed for the development of online and offline mall marketing strategies that are differentiated from each other. The study was conducted through a descriptive survey method using questionnaires. The sample consisted of 242 girls from four high schools located in Seoul. Descriptive statistics, cross-tabulation and a paired t-test were used for the analysis of the data. Results are as follows: First, most of the high school girls (82.2%) had experience of purchasing fashion products at online shopping malls. And, those who have purchasing experience at online shopping malls, compared to those who do not have such purchasing experience, showed a higher purchasing intension at online shopping malls. Second, both the degree of pre-purchase searching and ongoing searching was higher in online shopping than in offline shopping. Third, the quality of material, place produced, brand name, and store atmosphere/type were considered more in offline shopping than in online shopping. Shopping convenience and information service about the products were considered more in online shopping than in offline shopping. Fourth, the purchasing frequency of underwear and hair accessaries was higher at offline stores than online shopping malls, but the purchasing frequency of bags was higher in online stores than offline stores. When the differences between the purchasing patterns at online shopping malls and offline stores are considered carefully, marketing activities would be more effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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