• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.550-552
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• 2004

가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.735-740
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• 2000

일반적으로, 기존의 소프트웨어에 대한 확장 또는 재구성 등의 요구변화에 의해 소프트웨어는 진화한다. 설계패턴은 객체지향 소프트웨어를 확장하기 위한 적합한 방법들을 표현한 것으로서, 소프트웨어 설계에 있어서 목표치에 가장 이상적인 상태를 제공하고 있다. 본 논문에서는 주어진 소프트웨어에 대하여 일련의 기본적인 프로그램 변환조작들을 적용하여 목표상태로 재구성하여 진화시키기위한 몇가지 설계패턴 변환기법들을 제안한다. 기존의 객체지향 어플리케이션의 재구성 및 진화를 위하여, 설계자가 클래스 다이어그램에 적용할 수 있는 자동화도구의 개발에 본 논문의 연구결과를 이용할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.8 no.2
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• pp.67-80
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• 1998

논문에서는 프레임릴레이 프로토콜을 사용하는 암호 통신 시스템에 적합한 키 스트림 동기 방식을 제안하였다. 제안된 주소영역의 확장 비트를 이용한 키 스트림 동기 방식은 단위 측정 시간 동안 측정된 프레임릴레이 프로토콜의 주소영역의 확장 비트 정보와 플래그 패턴의 수신률을 이용하여 문턱값보다 적은 경우에 동기 신호와 세션 키를 전송하므로써 종래의 주기적인 동기 방식에서 전송 효율성 저하와 주기적인 상이한 세션 키 발생, 다음 주김까지 동기 이탈 상태로 인한 오류 확산 등의 단점을 해결하였다. 제안된 알고리즘을 데이터 링크 계층의 처리기능을 최소화하여 패킷 망의 고속화가 가능하도록 설계된 프레임릴레이 프로토콜에서 서비스되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적용하여 slip rate $10^{-7}$의 환경에서 주기가 Isec인 주기적인 동기 방식에서 요구되는 9.6*10/ sup 6/비트에 비해 6.4*$10^{5}$비트가 소요됨으로써 전송율 측면에서의 성능 향상과 오복호율과 오복호율과 오복호 데이터 비트 측면에서 성능 향상을 얻었다.다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.131-134
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• 2009

공간디자인의 확장을 통한 영상디자인에 감각적이고 생명력을 부여하여 시각적이고 기술적 요소를 가미한 유기적 아름다움과 감성의 경계와 확장에 대한 영상으로 접근하고 서로 다른 환경에서의 구조적이며, 공간적, 그리고 시간적인 개념들이 쌓이면서 다양한 오브제들에 환경에 맞는 의미들을 부여하고, 실험적 영상을 스크린뿐만 아니라 다양한 매체들을 통해서 효과적인 정보전달체계와 메시지를 전달하여 새로운 감각을 확장한다. 도시경관이나 공원, 건축물등 다양한 공공환경을 개선하기 위한 효과적인 영상연출과 가상공간에서의 현실적 느낌들을 부여하고 니즈들의 상호관계를 극복하여 전시기법과 패턴 여러 복합적인 요소들을 활용하여 영상디자인에 있어서의 효과적인 방법들을 여러사례 분석과 실험들을 통하여 연구한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.179-181
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• 2000

한국어의 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 하위범주화 사전을 구축하였다. 용언에 따라 제한될 수 있는 문형 패턴과 의미역(semantic roles) 정보의 표준을 정하여 이를 부가하였고 구축한 하위범주화 사전이 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미사전과 연동하도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 말뭉치와 구문분석된 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행했다. 이 과정에서 자동으로 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어정보, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하여 하위범주화사전에 추가시켰다. 또한 여기서 얻은 정보를 기준으로 하위범주화 사전을 자동으로 확장하는 알고리즘을 적용하여 확장시켰다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.12
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• pp.623-634
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• 2016

Most of existing frequent pattern mining methods address time efficiency and greatly rely on the primary memory. However, in the era of big data, the size of real-world databases to mined is exponentially increasing, and hence the primary memory is not sufficient enough to mine for frequent patterns from large real-world data sets. To solve this problem, there are some researches for frequent pattern mining method based on disk, but the processing time compared to the memory based methods took very time consuming. There are some researches to improve scalability of frequent pattern mining, but their processes are very time consuming compare to the memory based methods. In this paper, we present PPFP as a novel disk-based approach for mining frequent itemset from big data; and hence we reduced the main memory size bottleneck. PPFP algorithm is based on FP-growth method which is one of the most popular and efficient frequent pattern mining approaches. The mining with PPFP consists of two setps. (1) Constructing an IFP-tree: After construct FP-tree, we assign index number for each node in FP-tree with novel index numbering method, and then insert the indexed FP-tree (IFP-tree) into disk as IFP-table. (2) Mining frequent patterns with PPFP: Mine frequent patterns by expending patterns using stack based PUSH-POP method (PPFP method). Through this new approach, by using a very small amount of memory for recursive and time consuming operation in mining process, we improved the scalability and time efficiency of the frequent pattern mining. And the reported test results demonstrate them.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.760-765
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• 2006

디자인 패턴의 사용은 시스템을 좀 더 유연하고, 이해하기 쉽고, 재사용 가능하게 만든다. 개발이 완료된 시스템이 명확하게 문서화가 되어 있으면, 시스템의 내부 구조를 이해하기 쉽고, 향후 유지 보수의 비용이 적게 든다. 하지만, 대부분 시스템의 경우 개발된 시스템의 문서화가 잘 되어 있지 않기 때문에, 시스템에 문제가 생겨 수정 하고자 하거나, 새로운 모듈을 추가하여 시스템의 기능을 확장하고자 할 때, 전체 소스코드를 분석하여 시스템을 이해해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드에서 자동적으로 디자인 패턴을 인식하여 문서화를 증진시킬 수 있다. 따라서 신뢰할 만한 디자인 패턴 인식 시스템이 중요하다. 지금까지 디자인 패턴 인식 방법은 시스템의 구조적인 특징만을 이용하여 패턴을 인식하여 왔다. 그래서 본 논문은 구조적인 특징뿐만 아니라 동적인 분석, 그리고 자동학습(machine learning)에 기반하여 소스코드로부터 디자인 패턴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 전 작업에서 만든 자바로 쓰여진 에이전트 개발 툴을 대상으로 실시하여 인식한 디자인 패턴에 대한 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.281-282
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• 2012

문서에 존재하는 중요한 개체를 인식하고 그것들 간의 관계를 식별하는 시맨틱 트리플 추출은 문헌 분석의 기반이 되는 중요한 작업이다. 본 논문에서는 특허 문헌에서 이러한 시맨틱 트리플을 추출하는 방법에 대해서 설명한다. 특허 문헌의 효과적인 자동 분석을 위하여 문장 내의 다양한 구문적 변형을 인식하여 하나의 정규화된 의미 형태로 표현해주는 술어-논항 구조 기반의 패턴을 사용하였고, 패턴의 자동화된 확장을 위하여 부트스트랩핑 방법을 적용하였다. 이러한 방법은 소규모의 시드 데이터를 활용하여 특정의미 관계를 갖는 패턴을 자동으로 확장하고 최종적으로는 유의미한 트리플을 추출하는 방법으로 다량의 이진 관계 집합을 처리해야 할 때 아주 유용한 방법이다. 시스템 적용을 통하여 특허 문헌에 적합한 38개의 연관관계 집합을 생성하였고, 32,608개의 유의미한 트리플을 추출하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.103-107
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• 2002

데이터 기반 기계번역의 성공여부는 대량의 데이터를 단기간에 구축하는 방법과, 또 구축된 데이터에 대한 효과적인 관리 방법이 좌우한다고 할 수 있다. 대표적인 데이터 기반 기계번역 방법론인 예제 기반 기계번역 방식이나 패턴 기반 기계번역 방식에서는 최소한의 학습 내지는 학습과정 없이 데이터를 구축하는 데에 연구가 중점적으로 이루어져왔으나, 데이터의 관리 문제에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 못하였다. 그러나 데이터의 확장 못지않게 데이터의 효율적인 관리도 데이터 기반 기계번역 시스템의 개발에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 사/피동 링크 등을 이용하여 사전을 재구성하는 것이 데이터의 일관성과 관리성을 향상시키고, 이론적인 면에서는 정보 기술상의 잉여성을 줄인다는 점을 보인다. 또한 이러한 정보에 기반하여 기구축된 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 패턴을 만들어내는 방법론도 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.275-278
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• 2008

Recently, there are many research of datamining. On the transaction dataset, association rules is made by finding of interesting patterns. A part of mining, sub-structure mining is increased in interest of and applied to many high technology. But graph mining has more computing time then itemset mining. Therefore, that need efficient way for avoid duplication. GASTON is best algorithm of duplication free. This paper analyze GASTON and expect the future work.