• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.153-167
• /
• 2015

This paper empirically analyzes specific characteristics of VOD users and their practical viewing patterns, using socio-demographic data of the current IPTV subscribers in combination with actual data of genre usage and payment. The findings revealed active viewing patterns of male, the unemployed, high earners and early adopters. In terms of preferences, households with large numbers of women prefer time shift contents, whereas households composed of more men or preschoolers prefer non-time shift contents. Likewise, the households that have more women or higher income had relatively a lot of experiences of purchasing time shift contents on one hand, but the households characterized by the larger numbers of family members or unemployed householder or young householder showed much willingness to pay premium contents on the other hand. Given the utilization of correct database, the findings offer useful information conducive to service promotion and marketing strategies to maximize VOD use in the practical dimension.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 1999.04a
• /
• pp.189-193
• /
• 1999

본 연구는 창원특수강(주)에서 코일 등을 생산하는 압연공장의 소재인 Billet를 적치하는 Billet 야드의 물류 개선방안을 도출하는 것이 주요 연구내용이다. 이러한 연구를 위해 Billet의 작업패턴, 선진 사례, 설비투자 등을 고려하여 다양한 작업기준을 설정하고, 경영환경의 변화에 따른 다양한 경우에 대해 시뮬레이션 모형을 개발하고 대안을 비교 평가하였다. 시뮬레이션은 Simplus를 이용하녀 수행하였으며, 시뮬레이션에 필요한 작업기준 및 패턴과 관련된 자료는 작업실적 분석, 현장 전문가와의 협의 및 문헌조사를 통하여 파악하였다. 시뮬레이션의 결과는 현장 전문가들의 이해를 높이기 위하여 애니메이션을 통하여 가시화하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.63-83
• /
• 2019

Investors prefer to look for trading points based on the graph shown in the chart rather than complex analysis, such as corporate intrinsic value analysis and technical auxiliary index analysis. However, the pattern analysis technique is difficult and computerized less than the needs of users. In recent years, there have been many cases of studying stock price patterns using various machine learning techniques including neural networks in the field of artificial intelligence(AI). In particular, the development of IT technology has made it easier to analyze a huge number of chart data to find patterns that can predict stock prices. Although short-term forecasting power of prices has increased in terms of performance so far, long-term forecasting power is limited and is used in short-term trading rather than long-term investment. Other studies have focused on mechanically and accurately identifying patterns that were not recognized by past technology, but it can be vulnerable in practical areas because it is a separate matter whether the patterns found are suitable for trading. When they find a meaningful pattern, they find a point that matches the pattern. They then measure their performance after n days, assuming that they have bought at that point in time. Since this approach is to calculate virtual revenues, there can be many disparities with reality. The existing research method tries to find a pattern with stock price prediction power, but this study proposes to define the patterns first and to trade when the pattern with high success probability appears. The M & W wave pattern published by Merrill(1980) is simple because we can distinguish it by five turning points. Despite the report that some patterns have price predictability, there were no performance reports used in the actual market. The simplicity of a pattern consisting of five turning points has the advantage of reducing the cost of increasing pattern recognition accuracy. In this study, 16 patterns of up conversion and 16 patterns of down conversion are reclassified into ten groups so that they can be easily implemented by the system. Only one pattern with high success rate per group is selected for trading. Patterns that had a high probability of success in the past are likely to succeed in the future. So we trade when such a pattern occurs. It is a real situation because it is measured assuming that both the buy and sell have been executed. We tested three ways to calculate the turning point. The first method, the minimum change rate zig-zag method, removes price movements below a certain percentage and calculates the vertex. In the second method, high-low line zig-zag, the high price that meets the n-day high price line is calculated at the peak price, and the low price that meets the n-day low price line is calculated at the valley price. In the third method, the swing wave method, the high price in the center higher than n high prices on the left and right is calculated as the peak price. If the central low price is lower than the n low price on the left and right, it is calculated as valley price. The swing wave method was superior to the other methods in the test results. It is interpreted that the transaction after checking the completion of the pattern is more effective than the transaction in the unfinished state of the pattern. Genetic algorithms(GA) were the most suitable solution, although it was virtually impossible to find patterns with high success rates because the number of cases was too large in this simulation. We also performed the simulation using the Walk-forward Analysis(WFA) method, which tests the test section and the application section separately. So we were able to respond appropriately to market changes. In this study, we optimize the stock portfolio because there is a risk of over-optimized if we implement the variable optimality for each individual stock. Therefore, we selected the number of constituent stocks as 20 to increase the effect of diversified investment while avoiding optimization. We tested the KOSPI market by dividing it into six categories. In the results, the portfolio of small cap stock was the most successful and the high vol stock portfolio was the second best. This shows that patterns need to have some price volatility in order for patterns to be shaped, but volatility is not the best.

• Education of Primary School Mathematics
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.45-63
• /
• 2023

The activity of finding rules is useful for enhancing the algebraic thinking of elementary school students. This study analyzed the pattern activities of a finding rules unit in 10 different government-authorized mathematics curricular materials for fourth graders aligned to the 2015 revised national mathematics curriculum. The analytic elements included three main activities: (a) activities of analyzing the structure of patterns, (b) activities of finding a specific term by finding a rule, and (c) activities of representing the rule. The three activities were mainly presented regarding growing numeric patterns, growing geometric patterns, and computational patterns. The activities of analyzing the structure of patterns were presented when dealing mainly with growing geometric patterns and focused on finding the number of models constituting the pattern. The activities of finding a specific term by finding a rule were evenly presented across the three patterns and the specific term tended to be close to the terms presented in the given task. The activities of representing the rule usually encouraged students to talk about or write down the rule using their own words. Based on the results of these analyses, this study provides specific implications on how to develop subsequent mathematics curricular materials regarding pattern activities to enhance elementary school students' algebraic thinking.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06b
• /
• pp.204-207
• /
• 2011

다수의 연구자와 개발자들에 의해 견고하고 효율적이며 확장가능하고 또한 재사용이 가능한 네트워크 어플리케이션의 제작을 위한 방법론으로 디자인 패턴이 연구되고 있다. 이러한 디자인 패턴은 어플리케이션의 구조적 근간인 프레임워크를 위한 연구가 주를 이루고 있기 때문에 어플리케이션 서비스 로직의 처리를 위한 디자인 패턴에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 프레임워크 레벨의 디자인 패턴을 확장하여 연결기반 통신 환경에서 스트림 데이터 처리를 수행하는 어플리케이션 서비스 로직 레벨의 디자인 패턴을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.69-74
• /
• 2007

플래시 메모리는 하드디스크와 다른 물리적 특성을 가지고 있다. 대표적으로 덮어쓰기가 되지 않고 데이터를 읽고 쓰는 단위와 지우는 단위가 서로 다르다. 이러한 물리적 제약을 소프트웨어적으로 보완해주기 위해서 플래시 메모리를 사용하는 시스템에서는 대부분 Flash Translation Layer (FTL)을 사용한다. 지금까지 FTL 알고리즘의 대부분이 임의 쓰기 패턴보다 순차 쓰기 패턴에 훨씬 더 효율적으로 작용한다. 그러나 B-트리와 같은 자료구조에서는 일반적으로 순차 쓰기 패턴 보다는 임의 쓰기 패턴이 발생된다. 따라서 플래시 메모리상에서 B-트리를 관리할 경우 FTL에 비효율적인 쓰기 패턴을 생성하게 된다. 본 논문에서는 플래시 메모리상에서 B-트리와 같은 자료구조를 효율적으로 저장 관리하기 위한 새로운 방식을 제안한다. 새로운 방식은 B-트리에서 발생되는 임의 쓰기를 플래시 메모리상의 버퍼를 이용하여 FTL에 효율적인 순차 쓰기를 발생시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 방식보다 플래시 메모리에서 발생되는 쓰기 및 블록소거 연산 횟수를 60%이상 감소시킨다.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.91-95
• /
• 2011

The light extraction efficiency in GaN based LED was analyzed qualitatively. The extraction efficiency was simulated with patterned shape, depth, size and spacing by using ray-tracing simulation. In simulation result, patterned shape and depth for the optimized extraction efficiency in PSS LED were in indented Hemi-sphere solid. Through the optimal patterning of the various factors, about 40% enhancement in extraction efficiency was obtained.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1997.10a
• /
• pp.424-428
• /
• 1997

본 논문에서는 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천하여 주는 칼라패턴 데이터 베이스 시스템을 제안하였다. 사용자가 원하는 분위기는 감각언어로 나타낼 수 있는데, 이 감각 언어를 이용한 9가지 심리적 척도의 감성 질의의 형태로 시스템에 입력되며 시스템은 입력된 질의와 칼라패턴의 감성 속성을 비교하여 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천한다. 이를 위하여 감각 언어의 9가지 실리적 척도에 대한 칼라패텬의 9가지으 감성 속성을 신경회로망을 이용하여 추출하였다. 칼라패턴 데이터 베이스 시스템은 패션 및 상품 디자인, 화랑의 회화 등의 데이터 베이스에서 소비자들의 요구에 좀 더 빠르게 접근하는 해결책을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.330-332
• /
• 2012

시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.170-174
• /
• 2000

본 논문의 목적은 여러 생리학적 특징중 높은 신뢰성을 갖는 것으로 알려진 홍채로부터 고유한 특징을 추출하고, 인식/검증하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 홍채패턴은 크게 주름과 주름내부의 패턴부분으로 구성되며 그 고유한 패턴은 주로 내부에 집중되어 있다. 본 논문에서는 홍채의 주름윤곽과 주름내부의 패턴 특징의 추출을 위해, 동공중심을 기준으로 반지름길이에 따라 홍채영역을 분리하여 ID신호를 추출하여 특징으로 사용하였으며, 전처리부에서는 thresholding 방법에 의해 안구로부터 홍채영상을 획득하고, 획득된 반지름별 ID 홍채특징으로부터 매칭시험을 수행하였다. 제안된 방법은 주름윤곽으로부터 ID 특징신호를 사용한 방법에서 무시한 홍채내부 패턴을 고려하였으며, 홍채 전체영역에 대해 2D 웨이블렛을 이용한 홍채특징추출 방법과 비교시보다 신속한 특징추출이 가능하다.