생명과학 관련 문서에서의 이벤트 추출은 관련 연구자들의 연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 연구에서는 주로 이벤트 동사에 대해 패턴을 정의한 후에 정의된 패턴에 의해서만 이벤트를 추출하고자하였다. 그러나 모든 패턴을 수동으로 정의하는 것은 너무 많은 비용이 들기 때문에 패턴을 자동 추출 또는 확장하는 방법이 필요하다. 또한 학습을 하기 위해서는 상당수의 학습 말뭉치가 있어야 하는데 그것 또한 충분하지 않은 실정이다. 본 논문에서는 초기 패턴에 의해 생성된 소량의 정답 이벤트로부터 학습한 후 공기정보와 패턴정보를 이용한 Co-training방법으로 패턴 확장 및 이벤트 추출을 시도하였다. 실험 결과, 이벤트 동사의 패턴 정보가 유용한 정보라는 것을 확인할 수 있었고, 후보 이벤트 내의 개체간 공기정보와 문법관계정보 또한 매우 중요한 정보라는 것을 새롭게 보일 수 있었다. GENIA 말뭉치에서 162개의 이벤트 동사에 대해 실험한 결과, 88.02%의 정확률, 79.25%의 재현율을 얻었다.
본 논문에서는 hopfield 신경망을 사용한 다양한 부분적인 패턴 복원에 관하여 연구하였다. 여섯 개의 $32{\times}32$ 비트맵 훈련패턴들은 한글자음 ㄱ, ㅁ, ㅂ, ㅇ, ㅊ, ㅍ, 그리고 남자와 여자 이미지로 구성되어 있다. 그리고 부분패턴들의 크기, 범위, 방향의 효과를 알아보기 위해서 훈련패턴에서 여덟 가지 형태의 테스트 패턴을 만든다. 한글 자음의 경우 유사 패턴이 많기 때문에 완전히 복원되지 못하였으나, 400회 정도 수렵된 후에는 테스트패턴들이 견본패턴과 비슷한 모양으로 복원되었다. 이 유사도를 측정하기 위해 해밍거리 (Hamming distance)를 이용하였다. 유사도를 측정하여 해밍거리가 가장 적은 것으로 본래의 이미지들 복원하였다.
본 연구는 많은 기업들이 SCM의 중요성을 인식하고 도입하여 활용을 하고 있는 정보시스템의 발전 단계에서 공급사슬에 참여하고 있는 기업이 어떻게 SCM을 활용하고 있는지에 초점을 둔 연구라 할 수 있다. 기존 연구에서 도출한 SCM 활용 목적에 대한 설문 항목을 중심으로 기업이 활용하고 있는 SCM 활용 패턴을 도출하였다. 군집 분석 방법을 활용하여 집단에 특성을 배정하여 동일 집단에 속한 대상의 유사성을 갖게 함으로써 집단 간의 차이를 명확하게 하였다. 군집 분석 결과 효율성을 추구 형, 군집, Business process 정확성 추구형 집단과 환경 변화 대응 추구형 군집으로 패턴을 나눌 수 있었다. 응답 기업을 Miles와 Snow의 전략유형으로 분류하여 응답 기업의 전략 유형을 판별한 결과 분석자형 40.6%, 방어자형 15.1%, 공격자형 37.2%, 반응자형 6.9%로 조사되었다. 위에서 유형화한 SCM의 활용 패턴과 전략유형을 Matrix화하여 가설인 SCM 활용 패턴과 전략유형의 적합도와 SCM 성과 만족도와의 관계를 검증하였다. 연구를 수행한 결과 기업이 SCM을 활용할 때, SCM 활용 패턴 및 전략 유형에 따라 SCM 성과 만족도가 다르게 나타난다는 것을 알 수 가 있다.
본 연구는 모바일 게임에서 두드러지게 나타나고 있는 게임 패턴에 대한 내용을 담고 있다. 본 연구에서 사용하고 있는 '패턴'이라는 용어는 곽이삭(2016)이 <게임의 사용자 경험에 대한 연구: 게임 공간의 패턴과 속성을 중심으로>에서 사용한 개념을 계승한다. 앞선 연구와의 차이점은 '패턴'은 게이머의 경험 패턴을 '게임 공간'에서 '모바일 게임 시장'으로 범위를 확대하여 사용한다는 점이다. 모바일 게임 시장은 급속도로 성장하고 있으나, 모바일 게임을 개발하는 측면에 있어서는 개발 시간의 축소, 장르 파괴 등으로 인해 게임이 획일화되어가는 경향을 보인다. 때문에 연구자는 이러한 상황을 인지하여 현재의 모바일 게임 시장에서 나타나는 경험의 패턴을 '익숙한 플레이의 반복', '가치 있는 게임 행위', '시간의 가치와 소비', '취향과 선택'의 패턴으로 요약하여 설명하고자 하였다.
이 연구의 목적은 초등학교 2학년과 3학년 학생들을 대상으로 패턴에 대한 이해 실태를 조사하는 것이다. 이를 위해 10개 학교에서 학년별 12학급을 선정하여 2학년 216명과 3학년 223명을 대상으로 46개 문항으로 구성된 검사지를 활용하여 연구를 진행하였다. 연구 결과, 2, 3학년 학생들의 패턴에 대한 이해는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않는 경우가 대부분이었지만, 예외적으로 패턴의 구조를 파악하기 문항 중 8개의 항에서는 2학년, 2개의 문항에서는 3학년 학생들의 정답률이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 2, 3학년 학생들이 전반적으로 어려움을 보인 문항의 내용은 하나의 패턴에서 다양한 구성 요소를 탐색하기, 패턴 간 구조를 비교하기, 열린 패턴의 특정한 항을 추측하기였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 2, 3학년 학생들의 패턴에 대한 이해 실태와 추가적인 지도 방안에 대해 논의하였다.
본 연구는 디자인패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패턴 정보를 이용한 디자인패턴 검색 시스템을 설계하였다. 패턴 정보는 패턴 속성정보와 패턴 메타정보로 구성하였고, 패턴 속성정보는 패턴 패싯 분류와 패턴 검색을 위한 유사도 측정에 이용되며, 패턴 구조를 UML로 모델링하기 위하여 패턴 메타 정보를 이용하였다. Gamma 분류 방법을 확장하여 각 디자인패턴이 사용될 수 있는 여러 경험적 상황을 패싯 항목으로 설정하고 패턴 정보로 관리하였다.
본 연구에서는 모바일 기기에서의 진동 패턴을 손쉽고 빠르게 디자인 할 수 있는 저작도구를 개발하였다. 개발한 진동 패턴 디자인 저작 도구는 드래그-앤-드랍 저작 방식을 통해서 손쉽고 빠르게 진동 패턴을 디자인 할 수 있으며, 만들어진 진동 패턴을 데이터베이스에 등록하여 관리함으로써 진동 패턴의 재사용성을 높이고, XML 형식을 통해 진동 패턴을 저장하므로 진동 패턴 데이터 형식의 확장성이 뛰어나다. 또한, 다수의 진동자를 사용하는 환경을 위해 멀티 채널 진동 패턴을 디자인 할 수 있으며, 내부 플레이어를 통해서 진동 패턴을 빠르게 검증하며 수정할 수 있고, 사용자의 인지 모델을 고려한 진동 렌더링방법을 통해서 디자인 할 때 고려한 인지적 효과별 사용자가 통일하게 느낄 수 있게 하였다. 진동 패턴 저작 도구는 기본적으로 모바일 기기에서 진동 모터를 사용하는 환경에 적합하도록 개발되었으나 가상 현실이나 햅틱 인터랙션과 같은 진동 모터를 사용하는 연구 분야에도 적용하여 사용할 수 있다.
최근 들어 개인용 컴퓨터의 광범위한 보급과 인터넷의 확산으로 인하여 이러한 시스템을 사용하는 사용자들은 보다 편리하고 사용자의 요구에 적절하게 대응할 수 있는 지능화 된 시스템을 필요로 하게 되었다. 이러한 배경을 바탕으로 하여 지능형 에이전트 이론을 활용한 연구와 개발은 다방면에 걸쳐 활성화되고 있다. 본 연구에서는 패턴분류에 있어서의 몇 가지 알고리즘을 통하여 공통된 데이터에 대한 패턴 클러스터링을 통한 패턴의 분류 방법을 고찰하고, 또한 지능형 에이전트 개념을 적용하여 패턴분류를 위한 지능형 에이전트 시스템을 모델링하고 구현하였다. 그 결과 4개의 알고리즘에 대한 300개의 3차원 데이터의 패턴분류가 정확하게 되는 것을 확인하였으며, 본 연구의 핵심 분야인 지능형 에이전트 시스템의 다양한 에이전트들을 적용하여 기존의 시스템과는 차별화 된 인터페이스가 이루어질 수 있음을 보인다.
침입탐지시스템에 대한 수많은 방법들이 제시되고 있지만, 가장 핵심적이라고 한 수 있는 침입에 대한 패턴을 어떻게 정의하고 탐지해 낼 것이며, 알려지지 않은 비정상적인 행위에 대한 패턴을 탐지하는 것에 대한 연구가 미흡하다. 이에 본 논문에서는 알려지지 않은 침입 행위를 판별하는데 있어서 유한오토마타를 이용하여 시스템 콜에 대한 패턴을 정의하고, 정의된 패턴을 유전자 알고리즘을 이용하여 비정상적인 침입 행위를 판별한 수 있도록 새로운 패턴들을 유전자 조작을 통하여 생성하여 알려지지 않은 침입 패턴에 대해서도 침입탐지시스템에 이를 적용하여 침입을 탐지찬 수 있는 방안에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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