• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.758-761
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• 2003

금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.865-867
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• 2017

본 논문에서는 데이터스트림 환경에서 개념 변화를 탐지하기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 방법을 제시한다. 데이터스트림 환경에서 입력될 수 있는 데이터를 패턴화하여 신경망 모델에 학습시키고, 패턴화한 데이터를 학습시킨 신경망 모델을 이용하여 스트림 환경에서 개념 변화를 검출 가능함을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.161-162
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• 2007

본 논문에서는 인간 두뇌와 같이 패턴을 인식할 수 있는 능력을 가진 신경 회로망 모델을 구현하고, 이를 바탕으로 시중의 저렴한 화상 카메라를 이용하여 미 달러화를 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 저화질 영상에서 캡쳐된 이미지를 이진영상처리 과정을 거치게 함으로써 패턴인식의 정확성 향상을 가져올 수 있었으며, 인공지능의 대표적 알고리즘인 신경회로망을 이용하여 종류별 미 달러화의 세부적인 차이를 감지하고 화폐를 정확하게 인식할 수 있도록 하였다. 각 화폐로부터 추출해 낸 특징을 신경회로망을 통해 학습시키고, 이를 통해 미 달러화의 패턴인식 능력을 실험을 통해 확인해본 결과 90%에 가까운 높은 성공률로 정확하게 인식함을 확인할 수 있었다.

• 전기화학회지
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• 제22권2호
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• pp.69-78
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• 2019

리튬 금속 음극은 낮은 환원 전위, 고에너지 밀도로 인해 흑연을 대체할 차세대 음극재로 재조명 받고 있다. 하지만, 충방전시 리튬 금속 표면에서의 반복적인 산화/환원 반응에 의해 리튬 덴드라이트가 형성되며 이로 인해 수명특성이 급격하게 저하되고 더 나아가 내부 단락(Internal Short-circuit)과 같은 안전성 문제로 인해 상용화되기에는 어려운 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구 그룹에서는 리튬 금속에 미세 패턴을 형성하여 전류 밀도를 제어함으로써 덴드라이트 형성을 제어하였으나, 고전류밀도에서는 리튬 덴드라이트의 형성을 완벽하게 제어할 수는 없었다. 본 연구에서는 미세 패턴화된 리튬 금속 전극에 전해질 첨가제 Vinylene Carbonate(VC)를 도입하여 고율 충방전 시 미세 패턴화된 리튬 금속 전극의 덴드라이트 형성 억제를 극대화하고자 하였다. 미세 패턴화된 리튬 금속 전극과 VC 첨가제의 시너지 효과로 인해 높은 전류 밀도에서의 리튬 덴드라이트가 비교적 치밀하게 형성되는 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 300사이클 동안 88.3%의 용량유지율을 보였으며, 기존의 미세 패턴화된 리튬 금속 전극에 대비하여 수명특성이 약 6배 이상 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.105-114
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• 2005

본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측 값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.148-150
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• 2003

본 논문은 재공학 환경에서 기존의 디자인 패턴을 적용성 향상을 위해 UML로 표현하였으며, 대상으로는 디자인 패턴 중에서 Strategy Pattern과 Visitor Pattern을 이용해 보았다. Strategy Pattern에서는｛variation｝과 ｛incomplete｝를 이용하였다.｛variation｝은 메소드 구현시 패턴을 캡슐화하여 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 또한,｛incomplete｝는 주어진 관계를 만족하는 새로운 클래스가 패턴 인스턴스화 동안에 추가될 수 있도록 하였다. Visitor pattern에서의｛extensible｝은 클래스 인터페이스가 패턴을 캡슐화하고 있는 개념으로 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 즉, 클래스 인터페이스는 패턴 인스턴스화에 의존적이며 새로운 메소드와 속성을 클래스가 기능적으로 확장할 수 있는 기능을 갖는다.

• 물만먹고자라요
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• 제21호
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• pp.68-69
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• 2008

소비자들이 소비패턴이 바뀌고 있다. 대가족 중심의 가족문화가 점차 핵가족화, 소규모화 됨에 따라 실버마켓, 싱글족 등이 주목 받고 있으며, 새로운 소비문화의 형태인 로하스 족 들이 점차 증가하고 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권2호
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• pp.58-65
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• 2021

도로의 유지관리 방안으로 미끄럼 방지포장에 대한 시공사례가 급증하고 있다. 패턴 프레임 공법은 도로 표면에 신재료를 추가하는 방식으로 미끄럼 저항 성능향상과 함께 미관을 향상시킬 수 있는 장점을 지니고 있다. 하지만 시공되고 있는 패턴 프레임 공법은 수입산 소재에 의존하고 있으며, 수출규제로 인한 중요소재수급에도 문제를 보이고 있다.. 본 논문에서는 국내형 패턴 프레임 공법 개발을 위하여 사용되는 중요소재를 국산화 하고 개발 공법에 대한 중요지표 성능 검증을 진행하였다. 중요 성능 지표는 언더코팅 소재의 부착강도, 시공 완료된 패턴 프레임의 미끄럼 저항 성능이다. 부착강도는 1.4MPa를 목표로 진행하였으며 국산화 대체 소재는 2.35MPa로 목표 성능을 만족하였고, 미끄럼 저항 성능은 40BPN을 목표로 진행하였으며 국산화 대체 소재는 75BPN으로 목표 성능을 만족하였다. 경제성 분석 결과, 국산화 소재의 경우 패턴 프레임 전 공정에 사용되는 재료비가 1m² 기준으로 해외 소재 대비 40% 절감되는 것을 확인하였다. 추가적으로 현장 시범 시공 및 관련 지표 모니터링을 통하여 개발 공법을 검증완료 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2836-2845
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• 2000

표준화된 설계를 위해 UML이 이용되고 있으나, 설계된 UML 정보를 재사용 가능하도록 저장할 필요성이 있다. 그리고 기존의 설계 정보를 재사용하기 위해 설계 정보를 표준화하고 분류하여 재사용 해야 하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 설계 정보를 패턴화하여 표준화된 설계 정보와 비 표준화된 설계 정보의 특성을 함께 표현하여 재사용하기 위한 혼합형 저장소 HYREP(HYbrid REPository)를 설계하였다. 그리고 표준화에 의한 설계 유연성을 잃는 단점을 보완하기 위해, 표준화된 설계 정보는 공유 영역에 비 표준화된 설계 정보는 개인 영역에 저장하도록 설계하였다. 그리고 저장소에 저장된 설계정보를 표현하기 위해 OMG의 UML 1.3을 이용하여 객체와 관계를 표현하였다. 따라서 본 논문에서는 패턴-지향형 설계 도구의 구축을 위한 방안으로 설계 정보의 재사용을 위해 설계 정보를 패턴화 하였으며, 패턴화된 설계 정보의 중복 저장을 피하기 위해 설계 정보를 저장할 때 재사용된 설계 정보는 코드화하여 표준화된 설계 정보와 비 표준화된 설계 정보를 표현할 수 있는 혼합형 저장소를 설계하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.125-132
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• 2014

대규모의 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 찾기 위해 빈발 패턴 마이닝이 제안된 이래로, 다양한 종류의 접근 방법들과 어플리케이션들이 연구되어 왔다. 특히, 빈발 그래프 패턴 마이닝은 계속해서 복잡해져 가는 최근의 데이터들을 효과적으로 다루기 위해 제안되었고, 이와 관련한 다양한 효율적인 알고리즘들이 연구되어 왔다. 그래프 데이터베이스로부터 얻을 수 있는 그래프 패턴들은 이를 구성하는 요소들에 따라 다른 중요도를 가지며 길이에 따라 다른 특성을 갖는다. 하지만, 전통적인 빈발 그래프 패턴 마이닝 접근 방법들은 이러한 문제들을 고려할 수 없다는 한계점을 지닌다. 즉, 기존의 방법들은 마이닝 과정에서 추출되는 그래프 패턴들의 길이에 상관없이 오직 하나의 최소 지지도 임계값만을 고려하고 이들의 가중치 요소들을 사용하지 않기 때문에, 실제적으로 쓸모없는 그래프 패턴들이 상당량 생성될 수 있다. 작은 수의 정점과 간선을 갖는 작은 그래프 패턴들은 이들에 대한 가중화 지지도 값이 상대적으로 높을 때 흥미로운 특성을 갖는 경향이 있는 반면, 많은 정점과 간선을 갖는 큰 그래프 패턴들은 비록 가중화 지지도 값이 상대적으로 낮을지라도 흥미로운 특성을 가질 수 있다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 길이에 따라 감소하는 지지도 제한조건을 고려한 가중치 기반의 빈발 그래프 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 총체적인 실험 결과들은 제안되는 방법이 기존의 최신 그래프 마이닝 알고리즘과 비교하여 패턴 생성, 수행시간, 그리고 메모리 사용량 측면에서 더욱 뛰어난 성능을 보장함을 보인다.