스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.
사파이어는 질화물계 광전자소자 제작 시 박막 성장 기판으로 주로 사용되어 최근 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 미세 패턴이 형성된 사파이어 기판을 이용하여 질화물계 발광다이오드 소자를 제작하면 빛의 난반사가 증가하여 광추출효율에 큰 개선이 나타난다. 또한 사파이어는 화학적 안정성이 뛰어나고, 높은 강도를 지녀 나노임프린트 등 여러 가지 패터닝 공정에서 패턴 형성 몰드로도 응용될 수 있다. 그러나 이와 같은 사파이어의 화학적 안정성으로 인하여 sub-micron 크기의 미세 패턴을 형성하기 힘들며, 현재 사파이어의 패턴은 micron 크기로 제한되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 나노임프린트 리소그라피(NIL)를 사용하여 사파이어 웨이퍼의 c-plane위에 sub-micron 크기의 hole 패턴 및 pillar 패턴을 형성하였다. 우선 Hole 패턴을 형성하기 위해 사파이어 기판 위에 금속 hard mask 패턴을 UV 임프린트 공정과 etch 공정을 통해 형성하였다. 그리고 이 금속 패턴을 mask로 사파이어를 ICP 식각을 하여 hole 패턴을 형성하였다. 또한 Pillar 패턴을 형성하기 위해 lift-off 공정을 이용하여 금속 마스크 패턴을 형성하였고 이를 ICP 식각을 통해 사파이어 기판 위에 pillar 패턴을 형성하였다.
최근에는 기하학적인 www의 성장과 더불어 인터넷 서비스를 통한 정보 획득과 고유, 교환 및 원격 시스템 접속을 통한 인터넷 응용 처리 서비스에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그리고 이를 기반으로 소프트웨어 생산성과 품질 향상을 위한 재사용을 이루기 위해 명확한 해결책으로 설계 패턴 재사용이 제시되었다. 그러므로 이들 설계 패턴을 웹을 기반으로 다수의 사용자가 융통성 있는 시스템 구축시 필요로 하는 패턴을 공유할 수 있는 적절한 설계 패턴 라이브러리 시스템이 요구되어졌다. 이는 웹 상에서 설계 패턴의 효율적인 검색과 의도된 패턴의 생성을 재사용 가능하도록 패턴 구조를 다운로드하고 보다 도메인 한정적인 응용 생산을 지원하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 설계 패턴 라이브러리를 ASP(Active Server Page)를 이용하여 구현하였다. 본 시스템을 통해 설계 패턴 재사용자들은 패턴을 등록, 수정, 삭제하고 또한 패턴을 대화적으로 검색하고 이해하며, 구조를 다운 받을 수 있다. 따라서 애플리케이션 시스템 구축에서 설계 패턴 사용자의 효율적인 방법을 제공한다.
본 연구는 특징 파라메터의 특성을 고려한 신경회로망에 관한 연구로서 패턴블럭 선택적 신경회로망을 제안하고, 제안한 신경회로망의 성능을 평가하기 위하여 한국어 단모음에 대한 불특정 화자 인식 실험을 하였다. 각 패턴에 따른 특징 파라메터의 변화를 고려하지 않은 기존의 패턴매칭 알고리즘에 비하여 제안된 신경회로망은 인가된 패턴을 파라메터의 특성에 맞게 몇 개의 부패턴으로 분할한 후 가장 최적의 부패턴을 선택하여 학습하고 인지하는 것이 그 특성이다.
골유착은 비골조직의 삽입없이 뼈와 금속간의 직접적인 접합으로 치과 임플란트나 정형외과적 기구의 임상적 성공여부를 판가름 짓는 중요한 요소이다. 현재까지 골유착을 향상시킨다 알려진 패턴은 일부 알려져 있지만, 표면패턴이 제한적이라 기대만큼 큰 발전을 이루지 못했다. 본 연구는 특정 그루브 패턴이 조골세포의 분화를 조절할 수 있음을 보여주면, 특정 패턴에서 조골세포의 분화를 강화시킬 수 있다는 계념은 치과의 임플란트나 정형외과 의료기기에 개발에 중요한 기초를 제공할 수 있으리라 사료된다.
수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
이 연구는 시간지리학적 연구 방법에 의거하여 도시지역에서 개인들이 갖는 일상 활동 패턴의 시공간적 특성을 확인하고, 그 개인들의 거주지역의 토지이용 특성과 활동 패턴의 관계를 고찰한다. 토지이용계획과 도시교통계획은 도시계획 및 관리의 핵심 정책수단들이다 (Watterson 1993). 시간지리학적 연구 파라다임은 도시관리를 위한 학제적, 정책적 연구에 많은 역할을 하였다(Ettema & Timmermans, 1997). (중략)
데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.
인터넷이 대중화됨에 따라 누구나 쉽게 자신의 의견을 온라인상에 표현할 수 있게 되었다. 그 결과 생각이나 느낌을 나타내는 의견 데이터들의 양이 급속도로 방대해졌으며, 이러한 데이터들을 이용한 여러 응용 사례들의 등장으로, 효율적인 검색 및 자동 분류 기술이 요구되고 있다. 이런 기술적 흐름에 맞추어 의견 데이터 분류에 관한 여러 연구들이 이루어져 왔다. 이러한 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 사용한 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용한다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 주요 연구 주제로 사용되었다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한국어의 특색으로 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미 부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하므로 분류 정확도가 영어권에 연구 결과에 비해 떨어진다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
본 연구는 드론 및 능동 빔패턴 측정장치를 활용하여 초단파레이다용 배열안테나의 빔패턴 측정내역에 대해서 기술하였다. 아직 국내에서는 크기가 큰 초단파대역용 안테나의 빔패턴을 측정하기 위한 무반사실이 없는 상황이다. 본 연구는 개발된 초단파레이다의 안테나 빔패턴 특성을 시험하기 위하여 드론에 능동 빔패턴 측정장치 및 수신안테나를 장착하여 안테나 빔패턴 특성을 시험하였다. 안테나에 대한 사전 시뮬레이션 분석결과와 측정된 결과를 비교하였을 때 빔폭 특성 및 부엽특성이 만족함을 확인 할 수 있었다. 향후 드론 및 능동 빔패턴 측정장치를 활용한 안테나 빔패턴 측정기술을 통하여 안테나 크기가 큰 저주파대역 레이다용 배열안테나의 빔패턴 측정 기술을 활용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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