• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.1-9
• /
• 2002

The various researches are investigated for transforming byte code into objective machine code which can be implemented in the specific processor using classical compiling methods to improve the execution speed of the JAVA language. The code generation techniques using pattern matching can generate more high-quality code than code expansion techniques. We provide, in this research, the standardized pattern describing methods and pattern matching techniques that can be used to generate the register-based inter-language which is for the effective native code generation from byte code. And we designed and realized the inter-code transformer with which we can generate the high-quality register-based inter-code using standardized pattern described formerly.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.32 no.9
• /
• pp.475-482
• /
• 2005

String data containing wildcard characters may represent certain patterns in texts. A subsumption relation between two patterns can be defined by a subset relation between sets of strings that match those patterns. Thus, the subsumption relation check is important to determine whether each pattern represents a set of strings without any overlap with another pattern. In this paper, we propose an effective algorithm that can determine subsumption relation between strings with wildcard characters. First, we consider a simple extension of the suffix tree algorithm so that it nay include wildcard characters and then we propose another method that checks the subsumption relation by dividing a suffix tree structure at each location of string data.

• Journal of Educational Research in Mathematics
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.769-789
• /
• 2016

Pattern activities are useful to develop functional thinking of young students, but there has been lack of research on how to teach patterns. This study explored teaching methods of geometric patterns for developing functional thinking of elementary school students, and then analyzed the lessons in which such methods were implemented. For this, three classrooms of fourth grades in elementary schools were selected and three teachers taught geometric patterns on the basis of the same lesson plan. The lessons emphasized noticing the commonality of a given pattern, expanding the noti ce for the commonality, and representing the commonality. The results of this study showed that experience of analyzing the structure of a geometric pattern had a significant impact on how the fourth graders reasoned about the generalized rules of the given pattern and represented them in various methods. This paper closes with several implications to teach geometric patterns in a way to foster functional thinking.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.221-225
• /
• 2009

Constructing an ontology using a mass corpus begins with an automatic semantic relation extraction. A general method regards words appearing between terms as patterns which are used to extract semantic relations. However, previous approaches consider only one sentence to extract a pattern, so they cannot extract semantic relations for terms in different sentences. This paper proposes a semantic relation extraction method using pairs of patterns sharing a term, where each pattern is extracted using one of the seed term pair satisfying the target relation. In our experiments, we achieved the accuracy 83.75% improving previous methods by 7.5% in is-${\alpha}$ relation and the accuracy 83.75% improved by 5% in part-of relation. We also present a possibility of improving the recall by the relative recall.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.231-234
• /
• 2004

본 논문에서 리눅스 프로세스들의 패턴들(정상행위 와 비정상행위)을 학습하고 그 밖에 예비 시험들의 확장을 제시하는데 의가 있다고 할 수 있다. 패턴들은 리눅스 시스템들 안에 오용과 침입들을 확인 할 수 있도록 사용하였다. 리눅스 sendmail 프로세스의 처리의 정상행위 그리고 비정상 행위들을 위해 운영체제 호출 순차들에서 기계 학습 작업을 고안하였다. 이 방법은 테스트 기록 데이터의 정상행위로부터 sendmail의 비정상행위의 실행을 모두 정확하게 구별할 수 있는 것을 보여준다. 예비 시험들은 기계학습이 침입탐지 서비스를 제공하기 위하여 저장 된 순차 정보를 추출화 함으로써 중요한 역할을 다 할 수 있다는 것으로 나타냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2001.10d
• /
• pp.115-122
• /
• 2001

정보추출 기법을 논의할 때 핵심 역할을 차지하는 것이 추출 패턴(규칙)을 표현하는 종류와 규칙을 만들어 내는 기계학습의 방법이다. 본 논문에서는 mDTD(modified Document Type Definition)라는 새로운 추출패턴을 제안한다. mDTD는 SGML에서 사용되는 DTD를 구문과 해석 방식을 변형하여 일반적인 HTML에서의 정보추출에 활용되도록 설계하였다. 이러한 개념은 DTD가 문서에 나타나는 객체를 지정하는 역할을 하는 것을 역으로 mDTD를 이용하여 문서에 나타는 객체를 식별하는데 사용하는 것이다. mDTD 규칙을 순차기계학습으로 확장시켜서 한국어와 영어로된 인터넷 쇼핑몰 중에서 AV(Audio and Visual product) 도메인에 적용하여 실험하였다 실험 결과로 정보추출의 평균 정확도은 한국어와 영어에 대해서 각각 91.3%와 81.9%를 얻었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.317-325
• /
• 2012

In this paper, we consider the encoding scheme of Low Density Parity Check codes. In particular, using the Jacket Pattern and circulant permutation matrices, we propose the simple encoding scheme of Richardson's lower triangular matrix. These encoding scheme can be extended to a flexible code rate. Based on the simple matrix process, also we can design low complex and simple encoders for the flexible code rates.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2000.10b
• /
• pp.1653-1656
• /
• 2000

필기체 서체 인식은 온라인 문자 인식 시스템에서 주로 사용되는 시스템이다. 또한 오프라인 문자 인식 시스템은 문자 인식에만 초점이 맞추어져 있는 상황이다. 본 논문에서는 오프라인 방식으로 기초의 문자 인식에만 머물던 시스템을 문자 익히기까지 행할 수 있는 시스템으로 확장하는 방법을 제안 하고자 한다. 이를 위해 신명조체 80포인트에 대한 표준문자패턴을 생성하고, 유사도함수를 정의하며 이를 통해 입력 문자 패턴과의 유사성을 계산하여 문자 익히기를 행하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.7A
• /
• pp.1162-1169
• /
• 2001

유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2012.11a
• /
• pp.377-380
• /
• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.