• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.5 no.3
• /
• pp.155-164
• /
• 2016

For frequency pattern analysis of large databases, the new tree-based frequency pattern analysis algorithm which can compensate for the disadvantages of the Apriori method has been variously studied. In frequency pattern tree, the number of nodes is associated with memory allocation, but also affects memory resource consumption and processing speed of the growth. Therefore, reducing the number of nodes in the tree is very important in the frequency pattern mining. However, the absolute criteria which need to order the transaction items for construction frequency pattern tree has lowered the compression ratio of the tree nodes. But most of the frequency based tree construction methods adapted the absolute criteria. FP-tree is typically frequency pattern tree structure which is an extended prefix-tree structure for storing compressed frequent crucial information about frequent patterns. For construction the tree, all the frequent items in different transactions are sorted according to the absolute criteria, frequency descending order. CanTree also need to absolute criteria, canonical order, to construct the tree. In this paper, we proposed a novel frequency pattern tree construction method that does not use the absolute criteria, IRFP-tree algorithm. IRFP-tree(Intersection Rule based FP-tree). IRFP-tree is constituted with the new paradigm of the intersection rule without the use of the absolute criteria. It increased the compression ratio of the tree nodes, and reduced the tree construction time. Our method has the additional advantage that it provides incremental mining. The reported test result demonstrate the applicability and effectiveness of the proposed approach.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.11 no.1 s.39
• /
• pp.11-18
• /
• 2006

The logical analysis of data(LAD) is a Boolean-logic based data mining tool. A critical step in analyzing data by LAD is the pattern generation stage where useful knowledge and hidden structural information in data is discovered in the form of patterns. A conventional method for pattern generation in LAD is based on term enumeration that renders the generation of higher degree patterns practically impossible. In this paper, we present a novel optimization-based pattern generation methodology and propose two mathematical programming models, a mixed 0-1 integer and linear programming (MILP) formulation and a well-studied set covering problem (SCP) formulation for the generation of optimal and heuristic patterns, respectively. With benchmark datasets, we demonstrate the effectiveness of our models by automatically generating with ease patterns of high complexity that cannot be generated with the conventional approach.

• The Mathematical Education
• /
• v.62 no.2
• /
• pp.175-194
• /
• 2023

Despite the importance of pattern learning for elementary school students, few studies have investigated in detail the understanding of patterns of lower-grade students. This study aimed to analyze the understanding of patterns of second-grade elementary school students. Since the patterns in the second grade are taught through the unit called Finding Rules, students' understanding of patterns was compared and contrasted before and after they learned the unit. To this end, a written instrument to measure students' understanding of patterns was developed on the basis of previous studies on pattern learning for lower-grade students. A total of 189 students were analyzed. As a result of the study, the overall correct answer rates in the post-test were higher in most items than those in the pre-test, illustrating the positive effect of the specific unit. However, students found it difficult to find rules in which two components would change simultaneously either in geometric or numeric patterns, find patterns that would be similar in structure, represent geometric patterns into numeric patterns, find empty terms in increasing patterns, and reason the specific terms in patterns that can be differently interpreted. Based on these research results, this study sheds light on students' understanding of patterns and suggests implications to improve their understanding.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.55-68
• /
• 2007

디자인 패턴은 새롭게 만들어 지는 것이 아니라 기존의 검증된 지식, 관용법, 원칙들을 체계화한 것이다. 다시 말하면 디자인 패턴은 특정한 문제를 해결하기 위한, 검증된 설계 방법에 이름을 붙인 것이다. 그러므로 적절한 디자인 패턴 사용은 1) 개발자들간의 원활한 의사소통에 도움을 주며, 2) 하급자가 고급기술을 쉽게 익힐 수 있도록 할 수 있다. 3) 또한 사용된 디자인이나 아키텍처를 재사용할 수 있도록 하고, 4) 만들어진 시스템의 유지 보수를 보다 쉽게 할 수 있는 등의 장점을 얻을 수 있다. 반면에 필요하지 않은 곳에 까지 디자인패턴을 사용하게 되면 소프트웨어를 복잡하고, 유지보수도 어렵게 만들 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 수 많은 패턴을 비슷한 속성을 지닌 그룹들로 조직화 하는 것이다. 이는 개발자가 특정 문제에 맞는 디자인 패턴을 쉽게 선택 할 수 있도록 도와 줄 뿐만 아니라, 디자인 패턴의 주요특성을 빠르게 이해하고 간파 할 수 있게 한다. 그래서 Beck 이 디자인패턴을 소개한 이후 GoF, Buschmann, Grand, Antoy 등은 디자인 패턴을 단순히 열거를 통해 소개하지 않고, 각자의 기준에 따라 체계적으로 분류하여 패턴을 설명 하고 있다. 본 연구는 객체지향 설계의 근본 개념인 Polymorphism (Inclusion Polymorphism) 과 '객체 지향 소프트웨어 설계 원칙' 그리고 이 근본 원칙들이 UML 클래스 다이어그램에 나타나는 구조적 특정에 의거해 디자인 패 턴 해석을 수행 하였다. 본 연구의 목적은 1) 객체지향의 근본 원칙으로 표현 되는 패턴과 2) 설계자의 전문적 인 Art를 포함하고 있는 패턴으로 분류하는데 있다.3: 재미는 용이성을 통해 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설4: 유용성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설5: 용이성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설6: 용이성은 유용성에 정의 영향을 미친다. 본 연구의 대상은 자발적으로 이러닝을 채택할 수 있는 대학생을 대상으로 하였고, 설문 데이터 분석을 통한 실증연구를 수행하였다. 분석방법으로는 PLS 분석도구를 사용하였다. 분석결과 가설6을 제외하고는 모두 유용한 것으로 입증되었다.97)은 배움의 용이성, 기억의 용이성, 오류, 효율성, 만족성으로 분류하고 있고(Nielsen, 1997), Shneiderman(1998)는 효과성(직무시간, 배움의 시간), 효율성(기억의 지속시간, 오류), 만족도를 품질의 특성으로 분류하였다. 이와 같은 소프트웨어의 품질은 소프트웨어 계획, 개발, 성장과 쇠퇴의 모든 과정에 적용되며, 환경적 변화에 따라 사용자들의 정보욕구를 적절하게 반영하여 만족도를 높이 는 것이라고 요약할 수 있다. 그러나 현재까지 소프트웨어 품질 평가에 대한 연구들 은 보편적인 평가 항목들을 대상으로 측정하여 일반적인 품질기준을 제시하고 있고, 유사한 측정 내용들이 중복되어 있다. 이러한 경향은 산업별 특수성이 강한 소프트웨어에 대해서는 정확한 품질측정이 어려웠고, 품질측정에 대한 신뢰성을 떨어뜨리는 계기가 되었다. 이러한 한계를 극복하고자 나타난 방법론이 최종사용자들의 요구사항을 얼마나 적절하게 시스템에 반영했는지에 대한 사용성(Usability) 측정이다. 사용성에 대한 정의는 사용자들이 실질적으로 일하는 장소에서 직접 사용자들의 시스템 운용실태를 파악하여 문제점을 개선하는 것으로 요약할 수 있다. ISO9124-1

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.355-363
• /
• 2005

The adjectives for represnting emotions is important to evaluate and select the colors or color patterns. In this paper, we perform the MDS analysis, factor analysis, and cluster analysis to the Soen's experimental data obtained from the evaluation of random color patterns with 13 adjective pairs. As a result, those adjectives can be reduced 3 different factors representing emotions of weight, activity and temperature, which is approximately corresponds the results of previous researches on single colors. Also, we show that the adjectives for preference can be approximate4 by other primary adjectives for color patterns using regression analysis. This implies that one can construct a uniform emotion space for evaluating and selecting color patterns regardless of objects such as wall papers, carpets, and so on.

• Journal of Satellite, Information and Communications
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.57-62
• /
• 2014

In this paper, we proposed and implemented a crime pattern analysis algorithm using big data. The proposed algorithm uses crime-related big data collected and published in the supreme prosecutors' office. The algorithm analyzed crime patterns in Seoul city from 2011 to 2013 using the spatial statistics analysis like the standard deviational ellipse and spatial density analysis. Using crime frequency, We calculated the crime probability and danger factors of crime areas, time, date, and places. Through a result we analyzed spatial statistics. As the result of the proposed algorithm, we could grasp differences in crime patterns of Seoul city, and we calculated degree of risk through analysis of crime pattern and danger factor.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.35-44
• /
• 2016

To apply the player's experiences to the design process of the game levels set by the developer, gameplay behavior analysis is needed. The player's behavior which is different by how much he got experiences from the play has generally been studied by one computational approach based on numerical data and the other HCI(human-computer interaction) approach through heuristic analysis. For the analysis of the player's behavior with the level design patterns in FPS(first-person shooter) games, in this paper those methods are used to code 12 main types of action, which in turn is simply categorized into 5 kinds of behavior pattern. Along with it, an optimized visualization is proposed to intuitively compare the flow of behavior pattern with the time of playing game.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.20 no.7
• /
• pp.79-85
• /
• 2002

In this paper, multilevel models are adopted to identify interactions among household members in trip making behaviors. The multilevel approach is a proper methodology to handle samples, which are extracted from a hierarchical structure universe. PSTP dataset is used in developing models and understand proportion of variations among individuals and household. The results of this study show that for activity participation and travel behavior household level variance is more than 1/4 of person level variance and therefore not negligible. The results confirm the importance of multilevel model in travel behavior analysis.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.91-95
• /
• 2011

The light extraction efficiency in GaN based LED was analyzed qualitatively. The extraction efficiency was simulated with patterned shape, depth, size and spacing by using ray-tracing simulation. In simulation result, patterned shape and depth for the optimized extraction efficiency in PSS LED were in indented Hemi-sphere solid. Through the optimal patterning of the various factors, about 40% enhancement in extraction efficiency was obtained.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.475-478
• /
• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.