• Title/Summary/Keyword: 패턴

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Extension of Connection Mechanism on Connector Architecture using the Bridge Patter (브리지 패턴을 사용한 커넥터 아키텍처의 커넥션 메커니즘 확장)

  • 채정화;전형수;유철중;장옥배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.616-618
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    • 2001
  • J2EE(Java™ 2 Platform, Enterprise Edition) 커넥터 아키텍처(Connector Architecture)는 J2EE 플랫폼을 다양한 EIS와 연결하기 위하여 공통 클라이언트 인터페이스(CCI:Common Client Interface)를 정의한다. CCI의 커넥션 메커니즘은 추상 팩토리 패턴(Abstract Factory Pattern)을 따르고 있다. 추상 팩토리 패턴을 이용함으로써 커넥터 아키택처는 각기 상이한 커넥션과 커넥션 팩토리가 독립적인 벤더들에 의해 독립적으로 구현될 수 있게 한다. 브리지 패턴(Bridge Pattern)은 추상화 정도와 구현에 따라 추상 클래스와 구현 클래스를 별도의 클래스로 구현하여 이들이 동적으로 조합되도록 한다. 본 논문에서는 추상 팩토리 패턴을 따르고 있는 CCI의 터넥션 메커니즘을 브리지 패턴을 적용하여 확장된 커넥션 메커니즘을 제시한다. 추상 팩토리 패턴은 클래스의 생성과 관련 있는 생성 패턴(Creational Pattern)인 반면 브리지 패턴은 구조 패턴(Structural Pattern)이다. 즉, 대행하는(delegation)클래스의 행위들을 중계해 준다. 구조 패턴은 새로운 기능을 구현하기 위해 객체를 구성하는 방식에 초점을 두며, 실행 시에 객체 컴포지션 구조를 변경할 수 있어 이를 통해 유동성과 확장성을 추가할 수 있다.

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Pattern Validation using Temporal Logic for Fraud Detection (부정행위 탐색을 위한 시간 논리 기반의 패턴 유효성 검사 방법)

  • 이건수;김민구;이형수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.148-150
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    • 2004
  • 부정행위 탐지는 개별 사용자의 행동 기록과 그 사용자와 유사한 프로필을 갖고 있는 사용자들의 행동 기록을 바탕으로 행동 패턴 혹은 행동 규칙을 찾아내, 이 패턴/규칙과의 비교를 통해 현재 행위가 부정한 것인지를 결정하는 방법을 주로 사용한다. 그러나, 특정 사용자의 행위패턴이 급격하게 바뀌는 경우, 과거의 기록을 바탕으로 생성된 패턴의 유효성은 보장받을 수 없다. 더구나 기존 기록과 상이한 행위에 대한 새로운 패턴이 생성되기 위해서는 계속해서 그런 행위가 쌓여야만 하고, 그 쌓이는 양은 기존 패턴의 견고성에 비례된다. 또한 동일 사용자에게 털러 패턴을 적용시키는 방법 역시 패턴간의 충돌이 일어나는 등의 한계가 존재한다. 본 논문에서는 시간 논리(Temporal Logic)를 적용하여, 과거의 패턴의 유효성을 검증하고 신규패턴을 빠르게 찾아내는 방법을 제안하고자 한다.

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Rule discovery for sequential patterns of trend from Time-Series (시계열 데이터로부터 경향성을 이용한 순차패턴의 탐색)

  • 오용생;남도원;장지숙;이동하;이전영
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.325-332
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    • 2000
  • 데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다

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Hash-based pattern matching system for detection performance (탐지성능을 향상 위한 해시기반 패턴 매칭 시스템)

  • Kim, Byung-Hoon;Lee, Dong-Hwi;Kim, Kui-Nam
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.671-672
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    • 2009
  • 네트워크 대역폭과 침입 기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 패킷을 스니핑되는 환경에서 기존의 패턴 매치 방식은 서비스에 따른 순차적인 패턴 매칭 방법으로는 모든 패킷들의 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생하며, 중요한 패킷을 패턴 매칭을 통하여 분석하지 못하여 여러 취약점에 대한 공격이 발생할 수 있는 악성 봇, 정보의 유출이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 패턴 매칭 기법을 이용하는 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 성능 향상을 위하여 서비스별로의 순차적인 패턴 매칭 방법에서 해시 기반의 패턴 매칭을 이용하여 패턴 매칭의 시간을 단축 시켜 빠른 속도로 탐지 할 수 있는 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.

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A Game-Framework Design based on HTML5 using Design Patterns (디자인패턴을 적용한 HTML5 기반의 게임프레임워크 설계)

  • Kang, MyungJu
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.244-245
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    • 2015
  • 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.

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컨테이너터미널의 에너지 소비 패턴 분석

  • Son, Ho-Seong;Choe, Yong-Seok
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.7-8
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    • 2009
  • 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.

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Practical Use of Recent Section on Incremental Log Analysis technique (최신구간을 활용한 점진적 로그 분석 기법)

  • 김명순;박병준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04d
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    • pp.496-498
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    • 2003
  • 본 논문에서 최신구간을 활용하여 패턴의 최신성을 보장하고 최신구간내 패턴의 누락 없이 모든 패턴을 발견할 수 있는 점진적 로그 분석 기법을 제안한다. 즉, 주기마다 최신구간이 이동되면서, 동시에 패턴의 최신성 여부가 결정되고, 이동된 최신구간내 패턴이 될 후보 패턴을 미리 예측하여 보다 합리적인 패턴 관리할 수 있다. 따라서 일반적인 점진적 로그 분석 기법에서 간과된 대량의 로그에 숨겨진 패턴은 적어도 해당 최신구간내에서 모두 발견될 수 있고 최신성도 보증된다.

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Analysis on the First Graders' Recognition and Thinking About Mathematical Patterns (초등학교 1학년 학생들의 수학적 패턴 인식과 사고 과정 분석)

  • Choi, Byoung-Hoon;Pang, Jeong-Suk
    • Journal of Educational Research in Mathematics
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    • v.21 no.1
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    • pp.67-86
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    • 2011
  • This study aimed to examine first graders' recognition and thinking about mathematical patterns. To attain the goal, this paper analyzed 116 students' response with regard to repeating, growing, and changing patterns represented in both picture and number, and also analyzed four students' thinking process of the patterns through interview. It was found that students showed high recognition in repeating, growing, and changing patterns in order. Whereas there was no significant difference between picture and number representation in both repeating and growing patterns, pictures gained a bit higher scores than numbers in changing patterns. Also, according to the result of examining the thinking process by the patterns, students tended to consider the patterns as a bundle and tried to solve problems with counting strategies. The result of this paper provides an empirical foundation on how first graders recognize and think of various patterns.

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Mining Approximate Sequential Patterns in a Large Sequence Database (대용량 순차 데이터베이스에서 근사 순차패턴 탐색)

  • Kum Hye-Chung;Chang Joong-Hyuk
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.13D no.2 s.105
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    • pp.199-206
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    • 2006
  • Sequential pattern mining is an important data mining task with broad applications. However, conventional methods may meet inherent difficulties in mining databases with long sequences and noise. They may generate a huge number of short and trivial patterns but fail to find interesting patterns shared by many sequences. In this paper, to overcome these problems, we propose the theme of approximate sequential pattern mining roughly defined as identifying patterns approximately shared by many sequences. The proposed method works in two steps: one is to cluster target sequences by their similarities and the other is to find consensus patterns that ire similar to the sequences in each cluster directly through multiple alignment. For this purpose, a novel structure called weighted sequence is presented to compress the alignment result, and the longest consensus pattern that represents each cluster is generated from its weighted sequence. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by a set of experiments.

Learning Multidimensional Sequential Patterns Using Hellinger Entropy Function (Hellinger 엔트로피를 이용한 다차원 연속패턴의 생성방법)

  • Lee, Chang-Hwan
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.4
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    • pp.477-484
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    • 2004
  • The technique of sequential pattern mining means generating a set of inter-transaction patterns residing in time-dependent data. This paper proposes a new method for generating sequential patterns with the use of Hellinger measure. While the current methods are generating single dimensional sequential patterns within a single attribute, the proposed method is able to detect multi-dimensional patterns among different attributes. A number of heuristics, based on the characteristics of Hellinger measure, are proposed to reduce the computational complexity of the sequential pattern systems. Some experimental results are presented.