전력기기에서 발생하는 부분방전을 정확히 측정하고 이를 올바르게 해석하는 작업은 신뢰성 있는 진단법을 개발하고 이를 현장에 적용하는데 있어 대단히 중요하다. 측정된 고주파 데이터를 패턴 분석이 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정을 수행하고, 가공된 데이터를 패턴인식을 통하여 기존의 각 노이즈 및 부분방전 패턴과 비교하여 실제 측정된 데이터가 어떤 부분방전 패턴인지 판단한다. 패턴 인식 처리 방법으로는 컴퓨터 분야 신경회로망의 BP 알고리즘과 SOM 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 본 연구에서는 TF-MAP, PRPDA, EBP 알고리즘을 이용하여 부분방전 패턴인식 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다.
태양광을 이용하는 태양전지의 경우, 태양전지에 도달하는 입사광량은 태양전지의 효율과 직접적인 연관이 있다. 이러한 입사광량을 증가시키기 위해서 다양한 연구가 진행되고 있다. 표면에서의 광손실을 줄이기 위해 반사방지층을 형성하고, 광경로 확장 및 광트랩을 위한 기판 텍스처링 방법은 태양전지의 효율을 증가시키기 위해 꾸준히 연구되어 왔다. 본 연구에서는 불규칙적인 배열을 갖는 마이크로-나노급 패턴을 박막 태양전지용 유리기판 위에 형성함으로써 기판의 확산 투과율을 향상시키고, 광확산에 의한 내부 광경로 확장 효과로 태양전지의 효율을 증가시키고자 한다. 박막 태양전지용 유리기판에 불규칙적인 배열을 갖는 마이크로-나노급 패턴을 형성하기 위해, 기존의 패턴 형성 기술에 비해 공정이 간단하고 비용이 저렴한 나노 임프린트 리소그래피 기술을 이용하였다. 실험순서는 제작된 마스터 템플릿의 확산 패턴을 역상을 복제 하여 임프린트용 mold를 제작하고, 이 mold를 이용하여 박막 태양전지용 유리기판 위에 확산 패턴을 형성하였다.
데이터베이스에 저장되어 있는 데이터들을 통해서 의미있는 정보를 찾는 것이 데이터 마이닝이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이루어지고 있다. 연관규칙 기법도 다양하게 연구되고 있는데 그 중 빈발 패턴 트리(FP-Tree)라는 방법을 이용하여 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 빈발 패턴 트리는 기존에 잘 알려져있는 연관규칙 생성 기법인 Apriori 기법보다 우수한 성능을 가지는 방법이다. 그러나 빈발 패턴 트리도 몇가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발 패턴 트리의 문제점 중 하나인 과도한 FP-Tree 생성을 줄이려 한다. 조건부 패턴 베이스를 통해 얻어지는 조건부 FP-Tree의 생성을 줄여 기존의 FP-Tree보다 더 나은 성능을 얻기 위해서 적절한 클리스터링을 이용하려 한다. 클러스터링 기법은 비트 트랜잭션을 이용한 클러스터링 방법을 이용한다.
새로운 자재 구매 패턴이 소개됨에 따라 구매패턴 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존 연구들은 온라인 구매패턴과 대기업을 중심으로 이루어져왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 중소기업을 대상으로 하여 온라인 구매패턴과 오프라인 구매패턴들을 선택하는데 영향을 주는 요인을 분석하였다. 기존 연구들을 통해 설명변수를 도출하여, 다항로짓분석을 이용하여 구매패턴에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.
통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.
본 논문에서는 디자인패턴을 적용하여 액션게임 개발을 위한 HTML5 기반의 게임프레임워크 설계 방법을 제안하였다. 적용된 디자인패턴으로는 싱글톤디자인 패턴과 전략디자인 패턴으로, 전체 게임을 관리하는 Game Manager 클래스에는 싱글톤패턴을, 공격 형태에 따른 캐릭터 객체 생성을 위한 클래스에는 전략디자인 패턴을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 액션게임 개발뿐만 아니라 다양한 장르의 게임개발에도 적용할 수 있다.
컨테이너터미널에서 사용되는 하역시스템은 유류 및 전기 에너지를 주로 소모하는 특성을 가지고 있어 컨테이너의 작업량에 따라 에너지 소비가 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영사에서 하역작업시 장비별로 소비하는 에너지소비 패턴분석을 하고자 한다. 에너지소비 패턴을 분석하기 위해 하역장비별 에너지 소모량과 영역별 컨테이너 처리량을 상호비교 분석하였다. 그리고 컨테이너터미널에서 소비하는 에너지의 월별 소비패턴에서 정상적인 에너지 소비패턴과 비정상적인 에너지 소비패턴을 분류하는 방법을 도출하고 정상적인 에너지소비 패턴을 유도하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 설계 패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패싯 방식을 이용한 패턴 분류와 패싯 항목과 패턴간의 관련성을 이용한 패턴 검색 시소러스를 구축하였다. 저장소에 패턴들의 관계성을 정의하고 새로운 패턴을 삽입 시 임의의 패턴과의 관계성을 지정해주면 시스템은 이 패턴에 연관된 패턴들을 보여주고 사용자는 패턴과의 관계성을 지정해 준다. 패턴 검색은 입력한 질의를 추론하여 검색할 수 있도록 부울 질의 형식을 사용하였다. 그리고 기존의 시소러스의 중복성과 복잡한 비교시간을 최소화하기 위하여 "Gamma 확장 + 패싯" 분류방법을 이용하여 패턴들을 분류하였고, 본 연구의 검색 결과가 보다 더 정확한 패턴이 검색될 수 있도록 하였다.
컴퓨터/로봇 비전 분야에서 실세계 장면들을 촬영할 때, 상당 부분의 텍스처 기반 패턴들이 발견되는데, 본 논문에서는 그런 다양한 패턴들을 적절하게 표현할 수 있는 수학적 모델(Gabor 함수)을 기반으로 한 특징 측정 좌표 체계를 소개한다. 그 체계를 통한 텍스처 패턴의 여러 특징들에 대한 측정값의 표현은 텍스처 패턴분류 작업을 수행하는데 보다 효율적인 성능을 가능케 한다. 또한 실험에 사용된 텍스처 이미지 데이터의 좌표 체계에서의 표현 정보가 추후 유사 연구들에 의해 활용될 수 있으며, 제안된 좌표 체계에서 표현된 패턴 데이터를 분류하는데 가장 적합한 의사결정나무 알고리듬을 사용한다. 최종적으로, 다양한 텍스처 패턴분류 실험을 통해 기존 연구 방법들에 비해 연구 결과의 개선이 있음을 보여준다.
2007년 개정교육과정은 대수의 도입 시기를 초등으로 앞당기고 있다. 최근의 연구결과들로부터 볼 때 초등수학 수준에서 대수를 도입할 때 패턴의 일반화를 이용하는 것은 타당한 과정으로 판단된다. 초등학교 6학년 학생들이 패턴의 일반화과정 학습에서 대수를 도입하는 것이 가능한지 그리고 어떤 효과가 있는지, 초등학교 6학년 학생들의 패턴의 일반화 과정은 어떠한지에 대한 연구가 보완되어야 할 필요가 있다. 본 연구는 초등학교 5학년들에게 패턴을 일반화하여 대수를 도입하고 지도하고 그 과정에서 나타나는 일반화 과정의 특징과 학생들이 겪는 어려움을 분석하였다. 이를 통하여 패턴의 일반화를 지도하거나 패턴에 기초한 대수 교육과정을 개발할 때 시사점을 얻고 교수학습 자료 개발에 대한 정보를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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