국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
초고속 한국어 형태소 분석을 위한 하나의 방법은 사전에 형태소 결과를 미리 저장해 놓고 이를 이용하는 것이다. 이러한 형태소 패턴 사전을 수작업으로 구축하려면 많은 비용이 들 뿐만 아니라 적지 않은 오류가 포함될 수 있다. 본 논문은 한국어 형태소 합성을 이용하여 자동으로 형태소 패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 올바른 형태소 분석을 위해 사용한 형태소 패턴의 86%를 자동으로 생성함을 알 수 있었다. 형태소 패턴을 이용한 형태소 분석기가 403MB의 한국어 코퍼스를 분석하는 데 걸린 시간은 2.8GHz 윈도우 시스템에서 52.68초였다.
캐주얼게임이 대중화되면서 게임개발과정에서 다양한 유저들의 게임플레이의 성향과 요구사항들을 만족시켜야 할 필요성이 증가하였다. 이를 위해서는 게임개발과정의 테스트단계에서 다양한 유저의 게임플레이 패턴을 분석해야 한다. 본 논문에서는 유저의 게임플레이 측정데이터를 사용하는 Petri net 모델의 시뮬레이션을 통해 액션 패턴을 분석하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 유저의 게임플레이 측정데이터를 사용하기 때문에 시뮬레이션 환경은 실제적이고 또한 Petri net 모델을 사용한 분석이기 때문에 액션 패턴의 reachability, coverbility, liveness 등과 같은 다양한 분석이 가능하다. 제안하는 방법의 적용사례로 Petri net 모델링 도구인 GPenSIM v4.0 도구를 사용하여 팩맨(Pacman) 게임의 게임플레이 패턴을 분석하는 Petri net 모델을 구현하고 시뮬레이션을 결과들을 제시하였다. 적용사례의 제시 결과들은 제안하는 방법이 Petri net 분석 기능을 이용하여 유저의 게임플레이의 액션패턴을 다양하게 분석가능 함을 보여주었다.
모바일 어플리케이션 시장은 지난 수년간 급속하게 확장되어 왔다. 이 논문에서는 모바일 디바이스의 이벤트 로그를 추적하여 스마트폰 어플리케이션의 사용량을 조사하는 기법을 제안하고 구현하였다. 이 시스템은 클라이언트 시스템과 사용성 분석 서버 시스템을 통하여 스마트폰 사용량에 대한 분석을 시도하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 안드로이드 운영체제가 탑재된 디바이스에서 사용성 분석 플랫폼을 구현하였다. 또한, 분석 서버 시스템을 이용하여 47,000여명의 사용자 정보와 사용자의 앱 사용 정보를 실시간으로 수집하였다. 본 논문에서 우리는 대규모의 사용자 정보를 기반으로 하여 스마트폰의 사용 패턴과 사용 정보를 연구하였으며, 사용자를 위한 편리한 사용패턴 가시화 기능을 구현하였다.
본 연구는 도시성장에 관한 연구로써 부산시와 김해시 그리고 진해시의 도시성장과정을 분석하고 분석을 통하여 도시성장 패턴을 정립한다. 도시성장모델링을 통하여 각 지역의 조건에 따라 도시성장 형태와 패턴이 다르다는 것을 도출하고 이를 통하여 의사결정자들에게 공간계획시 활용할 수 있도록 한다. 연구방법으로는 퍼지-AHP와 셀룰라 오토마타를 도입하여 각 지역의 도시성장을 분석하였으며, 다양한 네이버후드와 전이규칙의 시뮬레이션을 통해 각 지역에 적합한 도시성장패턴을 도출하였다. 본 연구를 수행한 결과 부산지역 도시성장 패턴과 부산시 주변도시인 김해시와 진해시의 도시성장 패턴은 서로 다른 것으로 분석되어 각 지역적 조건에 따라 도시성장 패턴이 다른 것으로 도출되었다.
소프트웨어 개발 진행 시 개발자는 다양한 방법으로 API의 사용 방법을 검색하지만, 원하는 검색 결과를 얻지 못하는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 추상구문트리의 연어 관계를 이용하여 API 패턴을 추출하고 이를 추천하는 시스템 JACE(Java AST Collocation-pattern Extractor)를 개발하였다. JACE는 자바 추상구문트리를 분석하여 API 호출 노드를 추출한 후, 노드 간 연어 관계를 분석하고 연어 관계 사전을 구축한다. 구축된 연어 관계 사전을 이용하여 연어 관계 리스트를 생성하고 이것을 패턴으로 정의한다. 정의된 패턴은 이클립스 플러그인으로 제작된 테스트 프로그램을 통하여 사용자 요청 시 추천된다. 실험을 위해 794개의 오픈소스 프로젝트를 분석하였고, 약 1천 5백만개의 API 호출 노드를 추출하여 실험하였다. 결과적으로, 기존 검색 시스템들보다 더 유용한 예제 코드 및 사용법을 제시하였다.
본 논문은 Android 프로그램의 정적 분석 방법을 논의한다. Android 프로그램 정적 분석의 목적은 오류발견, 개인정보 해킹 코드 발견, 바이러스 발견, 프로그램 분류 등등이다. 본 논문에서는 Android 프로그램의 분석을 위하여 구문 패턴 정적 분석과 프로그램으로부터 객체 다이아그람과 Flowchart 를 생성하여 프로그램 동적 실행을 추정하여 분석하는 통합된 정적 분석 방법을 논의한다. 프로그램 실행 추정 분석은 프로그램에서 객체 생성, 메소드 호출, 데이터 흐름, 실행 흐름, API 호출과 진행 과정 등을 추정하여, 구문 패턴 정적 분석만으로는 파악하지 못하는 프로그램 실행의 동적 분석이 가능하도록 한다.
본 연구는 우리나라 은퇴 베이비부머의 소비패턴을 실증적으로 탐색하고, 소비패턴이 우울에 미치는 영향을 검증하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 국민노후보장패널 5차 자료를 활용하여 은퇴 베이비부머 420명을 대상으로 잠재프로파일분석과 다중회귀분석을 실시하였다. 은퇴 베이비부머의 소비패턴을 분석한 결과, 기초생활중심형(26.9%), 균형소비생활형(29.3%), 사회생활중심형(18.3%), 여가생활중심형(18.5%), 교육비중심형(7.0%)의 5가지 유형이 실증적으로 구조화되었다. 그리고 우울과 관련된 인구사회적 요인, 건강상태, 가족관계, 사회관계, 경제상태를 통제한 상태에서 소비패턴과 우울의 관계를 분석한 결과, 소비패턴과 우울 사이의 유의미한 상관관계가 증명되었다. 구체적으로 교육비중심형 소비패턴보다 기초생활중심형 소비패턴의 우울수준이 유의하게 낮았다. 또한 교육수준이 높을수록, 배우자가 없는 경우, 주관적 건강상태가 나쁠수록, 신체기능에 제한이 있는 경우, 장애진단을 받은 경우, 자녀의 수가 적을수록, 여가활동에 만족하지 않을수록, 주관적 경제상태가 부정적일수록 우울수준이 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과는 베이비부머를 표적집단으로 한 사회복지정책과 서비스 기획 실효성을 제고함과 동시에 은퇴 후 바람직한 소비패턴을 유지할 수 있는 은퇴 전 소비교육의 필요성 및 사례관리 현장에서의 노후 소비관리 프로그램의 필요성을 제언한다.
패턴기반기계번역방식은 원시언어패턴과 그에 대한 대역언어패턴들의 쌍을 이용하여 구문분석과 변환을 수행하는 기계번역방식이다. 패턴기반 기계번역방식은 번역할 때 발생하는 애매성을 해소하기 위해 패턴의 길이를 문장단위까지 늘이기 때문에, 패턴의 수가 급증하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 패턴의 단위를 구단위로 한정시킬 때 발생하는 애매성을 해소하는 방법으로 시소러스를 기반으로 한 두단계 대역어 선택 방식을 제안함으로써 효과적으로 애매성을 감소시키면서 패턴의 길이를 줄이는 모델을 제시한다. 두단계 대역어 선택 방식은 원시언어의 한 패턴에 대해 여러 가능한 목적언어의 대역패턴들이 있을 때, 첫 번째 단계에서는 원시언어 내에서의 제약조건에 맞는 몇가지 대역패턴들을 선택하고, 두번째 단계에서는 목적언어 내에서의 제약조건에 가장 적합한 하나의 대역패턴을 선택하는 방식이다. 또한 본 논문에서는 이와 같은 모델에서 패턴의 수가 코퍼스의 증가에 따른 수렴가능성을 논한다.
본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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