• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.36 no.4
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• pp.667-675
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• 2016

The goal of this study is to be used as baseline data for transportation demand management. At the present time the number of registered car and householding car is increasing, so there is a need to analyze the car ownership pattern through household car hold status. Also, it is necessary to analyze the factor of increasing car. The research is proceeded with classifying as the household which is holding private cars or holding passenger cars and non passenger cars based on the result of the research of the household travel survey data. The result of this study is shown as follows. According to car ownership pattern, there are more households holding passenger cars only when they are holding less than 2 cars. Otherwise there are more households holding passenger car and non passenger car when they are holding more than 3 cars. Using the Ordered Logit Model, there are more differences in factors affects holding cars by variables of housing type and household properties.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.15 no.6
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• pp.33-41
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• 2012

This paper presents the online assessment questions management system and method. The proposed system consists of a database to store learner information and zone-specific items grouped by difficulty and item bank. This database includes: an item selection department and authoring assessment to select questions about a particular learner or specific learning item. In this paper, we propose: an item bank database which stores online output assessments; and an online test department to collect and sort learner evaluation data and answer selection order for online tests, click statistics, response time, and analysis unit response patterns department by analyzing the data collected by the online learners' test assessment, learners' level and ability, the diagnosis and assessment of report propensity. The proposed system will diagnose and effectively evaluate the learner's learning levels and learning ability by: answer selection order, number of clicks, and response time reflected in the results of the learners' evaluations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1105-1108
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• 2012

순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. USN 환경에서 발생하는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 이벤트들의 집합으로 표현할 수 있으며 순차 패턴 탐사 기법을 이용하여 유용한 정보를 탐사할 수 있다. 그러나 스트림 데이터 환경에서는 데이터가 무한하고 연속적으로 발생하기 때문에 모든 데이터를 저장하여 패턴을 탐사하는 기법을 적용하는 데는 문제가 있다. 이 논문에서는 향상된 데이터 처리방식을 사용하여 순차패턴을 탐사하는 스트림 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 의미 단위의 가변적 윈도우를 사용하여 스트림 데이터로부터 트랜잭션을 생성하고 이 트랜잭션들의 집합을 해시와 슬라이딩 윈도우를 사용하여 스트림 데이터의 순차 패턴을 탐사한다. 이를 이용한 제안 기법은 실시간 시스템에 적합하게 데이터 저장 공간 사용의 효율성을 높이고 신속하게 유용한 패턴을 탐사할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문은 웹을 이용하는 사용자들이 웹 문서 액세스 패턴을 파악하여 캐슁을 할 대상을 결정하고 관리하는 적응력이 있는 웹 캐슁 서버를 제안하고 구현한다. 빈번히 나타나는 순서열을 찾는 데이터 마이닝 기법을 캐슁 서버의 로그에 적용하여 순차적으로 액세스되는 웹 객체들을 찾아낸 다음, 필요한 경우 이들을 캐쉬 내에 선반입함으로써 히트율을 높이고, 따라서 캐쉬의 효율을 증가시킬 수 있는 캐슁 서버의 모델을 제시한다. 그리고 초기실험을 통하여, 제안된 캐슁 서버의 효율이 기존 캐슁서버에 비해 실제 상당히 증가함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.955-958
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• 2003

최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷환경 하에서 생성되는 산출물을 컴포넌트 객체 형태로 통합 관리하고, 데이터베이스와 연결하여 객체들을 효율적으로 관리해 주는 웹기반 인덱스순서관계정보모델을 설계한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스(class)들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형함으로서 개발자가 관계정보를 쉽게 파악하여 모델링 선계언어인 UML 선계방법에 쉽게 적응할 수 있게 한다. 이 모델로 기존의 시스템을 재사용하고 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 데이터베이스 군들을 최소한의 코드 수정을 통하여 구동할 수 있게 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.406-414
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• 1995

자재절단문제를 일반적인 알고리즘을 사용하여 해결하였을 경우 패턴이 형 성되었을 때 계속되는 패턴에서 부품들이 연속하여 절단되 나오지 않게 된 다. 이와같이 부품이 연속되어 나오지 않는 경우를 부품이 단락 (discontinuity)되어진다고 이야기 한다. 이럴 경우 각 부품들은 원하는 주문 량만큼 절단되어 나올 때까지 생산라인에서 대기하고 있어야 한다. 따라서 생산라인에서는 절단된 모든 부품들을 임시적으로 적재해 놓아야 하므로 공 종소요가 증가하게 되고 절단공정이 혼잡해 지게 된다. 이를 볼때 절단되어 나오는 부품들이 계속되는 패턴에서 연속적으로 절단되어지게 하는 것이 중 요하다. 이와같이 부품들이 단락되어지지 않고 연속적으로 생산되면 공정소 요를 줄일수 있게 될 뿐 아니라 생산성의 향상을 기할수 있게 될 것이다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.5 no.1
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• pp.1-18
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• 2001

This note includes that repeating patterns, knowledge of odd and even numbers, and the patterns in processing and learning addition facts. The potential to mathematical development of repeating patterns is Idly realized if the unit of repeat is recognized. Through the partition of numbers greater then 9 into two equal sets and into sets of 2s, It is necessary the teaching of children's knowledge of odd and even numbers. Being taught derivation strategies through patterns in numbers, we suggest that the teaching seguence to accelerate development of children's learning of additions facts.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.723-726
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• 2019

사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.57-60
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• 2001

본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.415-418
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• 2007

본 논문에서는 일반화된 퍼지 최대-최소 신경망 모델에서 학습 패턴의 빈도요소를 고려하여 개선된 활성화 함수와 학습 방법을 제안한다. 특징공간상에서 하이퍼박스의 활성화를 위한 새로운 기준과 방법을 제시하며, 학습 패턴의 빈도요소가 학습효과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 제안된 모델에서 개별 특징값과 하이퍼박스간의 상대적인 연관성을 고려하여 이득치를 계산함으로써, 기존 모델의 하이퍼박스 축소 기법을 대체한 학습효과에 관하여 고찰한다. 실험을 통하여 학습 패턴의 순서 변화와 왜곡된 정보에 안정된 분류기의 성능을 확인한다.