• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.551-560
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• 2019

고도화된 정보 시대의 학습은 학습자가 컴퓨터와 인터넷을 통해 정보자원에 접근하여 정보를 자기주도적으로 습득하고 평가하는 활동이라 할 수 있다. 4차 산업혁명 기술에 기반한 온라인 학습 플랫폼의 등장은 구성주의 학습이론에 기반하여 초중등 학습자가 자기주도적으로 정보를 검색하여 학습하는 환경으로 발전하고 있다. 온라인 학습환경에서 초중등 학습자의 정보검색 능력과 자기주도학습 능력에 대한 기존 연구를 살펴보면, 변인간의 긍정적 관련성이 높은 것으로 분석되었다. 하지만, 이는 특정 교과 수업과 콘텐츠에 국한된 횡단적인 연구로 보다 확장된 형태의 종단적인 연구를 통해 정보검색 능력과 자기주도학습 능력 간의 관련성을 분석해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 8년 동안 수집된 서울교육종단연구의 패널데이터를 활용하여 정보검색 능력과 정보검색 빈도의 종단적인 패턴에 따른 자기주도학습 능력의 차이를 밝히고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.771-773
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• 2005

웹 환경에서 사용자들의 정보검색 패턴을 얻어내기 위해 흔히 로그 파일의 정보검색 패턴을 분석하는 기존 연구들이 있어 왔다. 이들에서 흔히 사용하는 방법은 경로 순회 패턴(path traversal patterns)에서 효율적으로 빈번 패턴(frequent patterns)을 찾아내는 알고리즘을 제안하는 것이다. 하지만 이들의 기존 연구의 가장 일반적인 문제점들 중의 하나는 일반적인 패턴 즉, 복잡한 형태 패턴(topological patterns)에 대한 적절한 해답을 찾아주지는 못한다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 패턴 유형을 정의하고 이들로부터 정보검색 패턴을 알아내는 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5015-5022
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• 2010

기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.29-34
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• 2000

본 논문에서는 영상에 대해 영상 중심 부분에 주사가 집중되는 특정을 지닌 로젯 패턴을 적용함으로써 영상의 전체적인 그레이 분포 특징뿐만 아니라 국부적인 위치 정보까지 얻을 수 있으며 이를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 색인에 필요한 메모리 공간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.42-45
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• 2002

A novel characteristic value extraction method based on morphological spatial frequency is proposed. Morphological spatial frequency defined by morphological pattern distribution function is introduced. Superiority of the method was proved for various images by experiment. Furthermore the fact that the proposed method does not need threshold to obtain binary image provides its applicability to content-based image retrieval.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2000

정보화사회에서 효율적인 정보검색(information retrieval)은 각종 의사결정에 매우 중요하다. 주어진 정보검색 문제가 있을 때 과거에 검색되었던 자료는 그 적절성 여부에 대한 평가를 데이터베이스에 첨가하여 지식베이스(knowledge base)화 할 수 있다. 본 연구는 이 지식베이스에 대한 논리적 패턴을 분석하여 새로운 정보의 '적정성(relevance)' 여부를 판별하는 확률화 정보검색 모형을 만들고 이에 대한 실험을 하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.1-11
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• 2002

This paper discusses problems of the Poisson Mixture model which Is widely used to decide the effective words in judging relevant document. Gamma Distribution model and Gauss Patterns model as an alternative of the Poisson Mixture model are studied. Classification experiments by using TREC sub-collection, WSJ[1,2] with MGQUERY and AidSearch3.0 system are discussed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1017-1024
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• 2004

유비쿼터스 시스템은 컨텍스트에 프로액티브하게 반응할 수 있는 지능적인 환경과 시스템이 필요하다. 본 논문은 컨텍스트 패턴을 이용한 프로액티브 검색 기법을 제안한다. 사용자의 컨텍스트 값이 변경될 때마다 그에 맞는 새로운 정보가 프로액티브하게 사용자에게 전송된다. 프로액티브 검색을 위해 데이터마이닝 기법 중에서 순차 패턴 기법과 연관 규칙 기법을 이용하여 컨텍스트 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 사용하여 가까운 미래에 사용하게 될 정보만을 저장함으로써 유비쿼터스 컴퓨팅에서 많이 사용되는 모바일 장치에서의 저장 공간의 제약과 데이터 전송 속도의 제약을 극복한다. 제안한 기법에 관한 알고리즘을 제시하고, 이에 대한 예를 보이고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효율성을 몇 가지 실험을 통하여 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권4호
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• pp.341-351
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• 2004

디지털 오디오 컨텐츠의 활용이 보편화되면서 오디오 데이타베이스에 대해 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 오디오 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 새로운 인덱스 기법을 제안한다. 이 기법은 어떤 오디오에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 오디오의 특정 부분에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있다. 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 감지하고 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 이러한 방법은 데이타베이스의 모든 컨텐츠를 순차적으로 검색하는 기존의 방법에 비해 적은 비용으로 검색 속도를 크게 향상시키며 특히 기존의 검색 시스템 상위 모듈로 사용이 가능하다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.663-676
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• 2020

Plant leaf classification is a significant application of image processing techniques in modern agriculture. In this paper, a multi-granular angle description method is proposed for plant leaf classification and retrieval. The proposed method can describe leaf information from coarse to fine using multi-granular angle features. In the proposed method, each leaf contour is partitioned first with equal arc length under different granularities. And then three kinds of angle features are derived under each granular partition of leaf contour: angle value, angle histogram, and angular ternary pattern. These multi-granular angle features can capture both local and globe information of the leaf contour, and make a comprehensive description. In leaf matching stage, the simple city block metric is used to compute the dissimilarity of each pair of leaf under different granularities. And the matching scores at different granularities are fused based on quotient space theory to obtain the final leaf similarity measurement. Plant leaf classification and retrieval experiments are conducted on two challenging leaf image databases: Swedish leaf database and Flavia leaf database. The experimental results and the comparison with state-of-the-art methods indicate that proposed method has promising classification and retrieval performance.