시차를 두고 발생한 사건속에서 잠재해있는 패턴을 발견하는 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 데이터 마이닝 분야에서 최근 관심을 모으고 있는 분야이다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 본 연구에서 제시하는 방법은 기존의 방법과는 달리 테이블내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있으며 헬링거(Hellinger) 변량을 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었다.
본 논문에서는 양상 뮤 논리를 위한 속성 명세 패턴 연구를 통해 시제 논리에 대한 패턴 기반의 단일한 프레임워크를 제시한다. 본 연구에서는 Dwyer의 속성 명세 패턴 분류를 상태(S)와 행동(A)으로 세분화하고 이를 다시 강함(A)와 약함(E)으로 다시 세분했다. 이러한 의미 기반의 계층적 패턴 분류 체계를 통해 양상 뮤 논리의 속성 명세 패턴을 분석했으며 실제 모형 검사기에서 사용된 예제들의 패턴 분류에 적용했다. 그 결과 기존의 분류 체계보다 더 정확한 분류가 가능했을 뿐만 아니라, 속성 명세의 작성 및 이해가 용이하였다.
본 연구는 윌리엄 포사이드(William Forsythe)의 "One Flat Thing Reproduced"를 바르테니에프 펀더멘탈(Bartenieff Fundamentals)을 통해 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 분석하였다. 본 연구 목적은 윌리엄 포사이드의 대표적인 안무적 특징인 역동성, 강인함과 공간적 조화로움을 가능하게 하는 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 알아보기 위함이다. 연구결과 윌리엄 포사이드는 호흡을 안무의 요소로 사용하였고, 상-하체분리패턴은 포사이드 움직임의 특징적인 요소로 관찰되었으며, 서포트(Support)가 있는 듀엣(Duet) 움직임에서는 신체반쪽연결패턴을 사용하는 것으로 나타났다. 이는 역동성, 강인함과 공간적 조화로움이 깊은 관련이 있을 것으로 보여 진다. 더 많은 사례를 통해 움직임 패턴을 연구한다면 에너지 표현에 직접 적용 가능한 패턴들을 구체적으로 밝혀내어 안무를 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다
본 연구는 집중력, 기억력 및 학습 능력의 뇌기능 증진을 위한 의식적인 손 운동에 관련된 연구이다. 우선 효과적인 재활을 위한 손가락 운동 패턴을 연구하였다. 단순한 손가락 운동(Simple Finger Movement ; SFM) 패턴과 의식적인 손가락 운동(Intentional Finger Movement ; IFM)패턴을 비교하였다. 다음으로 각각 두 패턴 운동을 시켜 피험자의 집중력과 학습 능력의 증진을 검증하고자 한다. SFM 패턴과 IFM 패턴의 비교와 집중력과 학습 능력의 증진의 검증은 뇌파(mid $\alpha$파)를 이용하였다. 실험은 먼저 SFM 패턴의 운동을 시키고 다음에 IFM 패턴의 운동을 시키는 실험을 하였다. 결과적으로 IFM 패턴에서 mid $\alpha$ 파의 증가가 이루어졌음을 측정함으로써, IFM 패턴이 뇌의 집중력과 학습 능력을 증진시킨다는 결과를 얻었다.
최근, 산업에서는 미세패턴의 효과가 입증됨에 따라 미세패턴에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 이러한 연구들은 단일 패턴에 집중되어있으며, 복합 미세패턴의 제작 및 디버링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 원통형 공작물에 복합 미세패턴을 제작하고, 자기 디버링을 이용하여 디버링을 실시하였다. 또한, 반응표면법을 이용하여 패턴의 높이에 대한 예측모델을 도출하고, 자기 디버링 공정을 최적화하였다. 그 결과, 패턴의 높이에 대한 예측값과 실험값을 비교하였을 때, 평균적으로 7%의 오차가 발생하는 것을 확인하였다. 또한, 검증실험을 통하여 형상 정밀도가 우수한 복합 미세패턴의 제작이 가능하고, 예측모델이 신뢰성이 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
본 논문의 목적은 초등학교 1학년 학생들의 수학적 패턴 인식과 사고 과정을 살펴보는 것이다. 이를 위해 반복, 증가, 변형 패턴을 각각 그림과 숫자형태로 구별하여 116명 학생들의 패턴 인식 경향을 분석하였고, 4명의 학생들과 면담을 통해 패턴 인식과 관련된 사고 과정을 분석하였다. 패턴 인식에 관한 연구결과 학생들은 반복, 증가, 변형패턴순으로 인식이 높았다. 또한 반복과 증가패턴에서는 그림과 숫자 형태간에 유의미한 차이가 없었으나, 변형패턴에서는 그림 형태에서 더 높은 점수를 얻었다. 패턴에 따른 사고과정을 분석한 결과 학생들은 패턴을 하나의 묶음으로 생각하는 경향이 있었고, 세기 전략을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 이와 같은 연구 결과를 통해 본 논문은 1학년 학생들이 패턴을 어떻게 인식하고 사고하는지에 대한 경험적 근거를 제공한다.
초등학생들을 대상으로 한 패턴 학습의 중요성에 비해 실제 저학년 학생들의 패턴에 대한 이해를 자세히 조사한 연구는 거의 없다. 이에 본 연구는 초등학교 2학년 학생들의 패턴에 대한 이해 실태를 조사하였다. 특히 2학년에서는 규칙 찾기 단원을 통해 패턴에 대한 학습이 이루어지기 때문에 해당 단원의 학습 전과 후의 이해 실태를 비교 분석하였다. 이를 위해 저학년 학생들의 패턴 학습 지도에 대한 선행 연구를 토대로 학생들의 패턴에 대한 이해를 측정할 수 있는 검사 도구를 개발하여, 최종 189명 학생들의 자료를 분석하였다. 연구 결과, 대부분의 문항에서 사전 검사에 비해 사후 검사에서 정답률이 높게 나와 규칙 찾기 단원의 학습 효과가 있는 것으로 판단된다. 그러나 학생들은 기하나 수 패턴에서 두 개의 구성 요소가 동시에 변화하는 규칙 찾기, 구조가 유사한 패턴 찾기, 증가 기하 패턴을 수 패턴으로 바꾸어 표현하기, 증가 패턴에서 빈 항을 구하기, 여러 가지 답이 가능한 패턴의 특정한 항을 추측하기 등에서 어려움을 겪는 것으로 드러났다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 초등학교 저학년 학생들의 패턴 이해 및 지도에 대한 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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