• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.307-309
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• 2001

분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.4
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• pp.125-136
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• 1992

일반적으로 사람이 패턴인식을 하는 데 있어서 여러 단계의 과정을 거쳐 인식함이 알려져 있다. 이와 같은 사람의 패턴인식 메카니즘(mechanism)을 모방하여 각 단계에 해당하는 기능을 수행하는 시스팀의 구성은 계층구조를 가짐은 물론 각각의 계층의 지식 또한 모듈화 되어야 한다. 특히 계층간의 지식이 상호작용을 통하여 지식이 처리되어야 할 것이다. 본 연구에서는 기존의 패턴인식 모델이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 인간의 패턴 인식 메카니즘에 대해 많이 알려진 여러가지 가설을 바탕으로 신경망 패턴인식 모델과 AI 패턴인식 모델을 융합한 새로운 IPP 모델을 제안한다. IPP 모델은 패턴을 인식할때 각 단계에서 생기는 다양성, 애매성 등을 다른 층의 지식을 사용하여 협조적으로 해결하며, 또한 인간처럼 직감적 처리와 논리적 처리를 상호협조적으로 정보를 교환하여 패턴을 인식한다. 즉, IPP 모델은 직감과 논리를 융합한 새로운 패턴인식 모델이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.607-610
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• 2002

패턴에 기반한 자동번역 시스템에 있어서, 번역률을 결정하는 가장 중요한 요소는 패턴의 양과 질이다. 필요한 대량의 패턴을 단기에 구축하기 위해서 패턴 정보 기술상의 잉여성을 줄일 필요가 있다. '하다' 동사는 한국어에서 가장 빈번하게 사용되는 동사 중의 하나로서, 'X를 하다'와 'X하다'의 2가지 구문 구조를 갖는다. 본 논문에서는 동사구 패턴에 기반한 한중 자동 번역 시스템에서 'X를 하다'와 'X하다' 구문간의 상관성을 이용하여 두 구문이 'X하다' 동사에 대한 동사구 패턴을 공유하도록 함으로써 동사구 패턴 구축 시에 정보의 중복 기술을 피하고, 패턴의 적용 범위를 넓힌다. 패턴의 공유로 인해 발생하는 대역문 생성 시의 문제점은, 'X를 하다' 구문에 대응하는 중국어 대역 형태 별로 분류하여 해결함으로써 패턴을 공유하면서도 번역의 질은 유지시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.19 no.1
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• pp.1-18
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• 2016

Patterns are of great significance to develop algebraic thinking of elementary students. This study analyzed teaching methods of patterns in current elementary mathematics textbook series in terms of three main activities related to pattern generalization (i.e., analyzing the structure of patterns, investigating the relationship between two variables, and reasoning and representing the generalized rules). The results of this study showed that such activities to analyze the structure of patterns are not explicitly considered in the textbooks, whereas those to explore the relationship between two variables in a pattern are emphasized throughout all grade levels using function table. The activities to reason and represent the generalized rules of patterns are dealt in a way both for lower grade students to use informal representations and for upper grade students to employ formal representations with expressions or symbols. The results of this study also illustrated that patterns in the textbooks are treated rather as a separate strand than as something connected to other content strands. This paper closes with several implications to teach patterns in a way to foster early algebraic thinking of elementary school students.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.225-229
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• 2005

항공기 운항 승무원의 로스터링 문제에서 패턴 생성은 승무원의 효율적인 운항스케줄 생성에 가장 중요한 부분이다. 본 연구는 패턴 생성을 다음의 두 단계로 진행한다. 먼저, 단위운항구간의 특성을 고려하여 특정 단위운항구간에 대한 부분 집합 패턴을 생성한다. 그리고 생성된 패턴을 제외한 단위운항구간의 집합에 대해서 목적함수의 가중치와 비용함수를 적절히 적용한 집합 분할 모형을 사용하여 부분최적해 집합을 구하였다. 결과적으로, 항공 운항 승무원의 로스터링을 위한 성능이 우수한 실행 가능한 패턴을 생성하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.653-655
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• 2001

본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.95-98
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• 2009

본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.16-16
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• 2009

발광다이오드 (Light-Emitting-Diode, LED)의 균일한 전류분포, 높은 광출력 및 내부양자효율 확보를 위해서는 활성영역으로의 균일한 전류주입이 필수적이며 이를 위해서는 최적화된 전극패턴 설계가 매우 중요하다. 따라서 현재까지지도 균일한 전류확산을 위한 전극 패턴 설계에 많은 연구가 다각도로 진행되고 있으며, 전극 패턴에 따른 LED의 성능향상 또한 보고되고 있다. 전극패턴과 더불어 중요시 되는 것은 바로 전류주입에 필수적인 전극 패드이다. 최근에는 LED가 대면적화 되어감에 따라, 패드의 개수가 증가하고 그 위치에 따른 영향력 및 중요성 또한 높아지고 있다. 본 연구에서는 동일한 전극 패턴을 갖는 Planar LED에서의 전류확산 극대화를 위한 패드의 위치에 따른 전기적 및 광학적 특성에 대해 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2017.05a
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• pp.142-142
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• 2017

High Flory-Huggins interaction parameter (${\chi}$)를 가지는 polystyrene-block-dimethylsiloxane (PS-b-PDMS)는 초미세 패턴 제작과 우수한 defect density, 우수한 edge roughness 특성으로 향상된 패턴을 제공한다는 점에서 반도체 분야에서 많은 연구가 되고 있다. 하지만, PS와 PDMS 사이에 존재하는 큰 surface tension의 차이로 인해 PDMS는 PS와 air 사이에서 segregate되기 때문에 수직배향에 불리하여 high aspect ratio (HAR)을 가지는 cylinder, lamellar 패턴 제작에 있어 큰 어려움을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, PS-b-PDMS BCP 패턴과 하부 실리콘 기판 사이에 amorphous carbon layer (ACL)를 삽입하여 효과적으로 pattern transfer하는 공정을 연구하였다. 플라즈마를 이용하여 무한대에 가까운 etch selectivity를 가지는 식각 공정을 개발함으로써 낮은 aspect ratio를 가지는 PS-b-PDMS BCP 패턴의 한계점을 극복하였다. Large-x value를 가지는 BCPs를 이용하여도 매우 높은 aspect ratio를 가지면서 동시에 pattern quality를 향상시킬 수 있는 plasma process를 제시하였다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.