본 연구에서는 non-contact deposition method의 일환인 ESD (electroctatic deposition)의 박막공정을 이용하여 Conductive layer 위에 Gold nanoparticles 및 Silver nanoparticles 등 organic/inorganic nano particle conductive ink system의 단분산 2D 박막을 제조를 연구하였다. ESD head를 통해 여러가지 organic / inorganic nano particle conductive ink system을 Deposition하였으며 분산도가 높고 균일한 단분산의 2차원 박막 구조를 얻을 수 있었으며, 전도성 PEDOT과의 Hybridization을 통해 균일상의 표면 Morphology를 갖는 고 전도성 투명 필름을 제작하였다. ESD technique를 이용하는 박막공정 기술은 나노입자 및 나노구조물의 박막화 패턴화를 포함하는 새로운 Deposition 기술로써 이를 응용하여 금속 나노입자의 2차원의 패턴화된 박막 구현을 통해 유기반도체 및 전자소자에의 응용성을 증거할 수 있었다.
EJB 표준 서버측 컴퍼넌트 표준 모델로서 객체지향 분산 애플리케이션의 개발 및 분산 배치를 위한 컴포넌트 아키텍처이다. EJB로 시스템을 구축시 프로그램의 개발을 쉽게 하고 단순화시키며 보안성, 영속성, 동시성, 트랜잭션 무결성, 보안 등의 처리를 자동으로 해주는 이점을 가진다. 또한 EJB 컴포넌트화 설계를 위해 디자인 패턴을 이용하면 설계 범위를 확장할 수 있고, 설계의 재사용성 효과를 높여주며, 설계 시간의 단축 및 의사소통에 대한 시간을 효과적으로 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존 시스템에서 데이터베이스 접근을 캡슐화하는데 이용하는 DAO의 트랜잭션 로직의 복잡성과 불필요한 DAO 생성 및 시스템 과부하의 문제점을 해결하고자 Integrated DAO 패턴을 제안한다. Integrated DAO 패턴은 컨테이너 관리 트랜잭션을 통해 트랜잭션 조작에 관한 복잡성을 줄여주기 때문에 시스템의 과부하 감소와 시스템 성능 향상에 효과가 있다.
이 논문에서는 트래킹 터널 또는 트래킹 카드를 이용하여 살아있는 곤충의 발자국을 획득한 후 남겨진 발자국 패턴을 이용하여 곤충의 부류나 종류를 판단하는 인식 시스템을 위한 전처리 과정을 살펴본다. 특히 발자국 패턴을 획득하는 과정과 곤충 발자국의 특징을 추출하기에 적합한 스캔된 발자국 이미지의 이진화 과정에 대하여 고찰한다. 이진화 과정에서는 기존에 발표된 대표적인 이진화 알고리듬 3가지를 구현하여 비교 분석하였다. 비교 분석 결과 Abutaleb에 의해 제안된 고차 엔트로피 이진화 알고리듬이 가장 우수한 결과를 보였다.
본 연구에서는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘을 이용해 서울의 A아파트 가구들의 전력 사용량 패턴을 군집화 하였다. 차원을 축소해주면서 패턴을 파악할 수 있는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘은 기존 K-means 군집화 알고리즘의 단점을 보완하여 최근 대용량 전력 사용량 데이터에 적용되고 있는 방법론이다. 본 연구에서는 여름 저녁 피크 시간대의 시간당 전력소비량 자료에 대해 군집화 알고리즘을 적용하였으며, 다양한 군집 개수와 level에 따라 얻어진 결과를 비교하였다. 결과를 통해 사용량에 따라 패턴이 군집화 됨을 확인하였으며, 군집화 유효성 지수들을 통해 이를 비교하였다.
본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.
투기과열지역은 투기의 발생 가능성이 높은 지역으로, 각종 부동산대책의 주요 대상이 된다. 본 연구에서는 부동산 가격변동의 공간패턴을 모형화함으로써 투기과열지역의 공간패턴을 제안하고자 한다. 부동산 가격은 합리적 또는 적응적 소유자 수요자의 경계행위에 의해서 결정되고, 가격변동의 공간패턴은 이들의 경제행위 경향에 의해서 형성된다고 모형화하였다. 일정 지역에 적응적 소유자와 수요자가 다수인 경우, 이 지역은 타 지역에 비해 가격상승 폭이 높고 주변 부동산과 가격상승이 동시에 일어나는 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의하였다. 투기과열지역은 최대의 미래 기대이익을 얻고자하는 적응적 소유자와 수요자에 의해서 형성되기 때문에 이 지역의 공간패턴은 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의할 수 있었다.
본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.
본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반 구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.
곤충의 발자국 패턴을 이용하여 곤충을 인식하고자 할 때에는 특징을 추출하기 위한 기본 단위의 영역을 추출할 필요가 있다. 이 논문에서는 기본 단위 영역의 추출을 위한 전 단계 처리 과정으로서 군집화 기법을 사용하였다. 인식의 대상이 되는 곤충들의 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하였다. 제안한 ART2 알고리즘에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 제안한 기법으로 2 가지 종류의 곤충 발자국 패턴에 대하여 군집화를 실험한 결과 모두 바르게 군집화가 이루어짐을 알 수 있었다.
소프트웨어 디자인 패턴(Design Pattern)은 좋은 설계나 아키텍처의 재사용을 도와주며, 이미 만든 시스템의 유지보수나 문서화도 개선해 준다. 패턴화를 통해서 클래스의 명세를 정확하게 하며, 객체간의 상호작용 또는 설계의 의도 등을 명확하게 정의할 수 있게 해준다. 사용자가 필요 시 디자인 패턴을 쉽고 편하게 UML 모델링 도구에 적용할 수 있다면 생산성 및 품질 개선에 크게 이바지할 컷으로 판단된다. 본 논문은 UML 모델링 도구에 사용자 정의형 패턴을 쉽게 적용할 수 있도록 하는 기능을 설계하여 구현한 결과를 제시한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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