• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.53-63
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• 2008

교본 연구는, 구간속도 검지를 위한 기존의 방법인 프로브차량 방식과 차량 번호판 인식 방식의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로써, 도로 구간 시.종점에서의 차량 시퀀스 패턴을 이용하여 구간속도 검지가 가능토록 하는 알고리즘을 개발, 제시하였다. 본 알고리즘은 구간 시.종점에서의 차량들을 '차종 순차(Precedence)패턴을 순서대로 나열한 일정한 길이의 시퀀스 그룹'으로 인식하고, 종점에서의 특정 시퀀스에 대응하는, 시점에서의 시퀀스를 탐색하여 가장 유사도가 높은 시퀀스를 동일 그룹으로 간주하여 해당 구간의 통행 시간을 산출하였다. 유사도 비용의 정의에 따라 세 가지의 모델을 제시하였으며, 차량 유출입에 의한 이상치를 제거하고 가공함으로써 정보제공 주기에 가장 적합한 구간 대표 통행시간을 산출할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 구간길이와 통과차량 수를 증가시키면서 차종별, 시.종점의 시퀀스 길이별로 반복 시뮬레이션 한 결과, 평균 최대 오차율 3.46%로서 현장 적용성에서 뛰어난 가능성을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.85-91
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• 2016

레이더 시스템은 방사 신호의 탐지를 회피하기 위해 펄스 반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)와 PRI 패턴을 변조하고 있으며, 반대로 레이더 신호 탐지 시스템은 다양한 노력을 기울여 PRI와 PRI 패턴을 감지하려고 한다. 일반적으로 레이더 신호의 PRI 패턴을 검출하기 위해 펄스열의 도착시각에 대한 히스토그램 또는 자기 상관관계 기법으로 펄스 변조를 검출하고 있다. 본 논문에서는 유한 상태 머신 개념을 도입하여 펄스 반복주기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 PRI 순서와 PRI 패턴을 찾을 수 있는 특징이 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.55-75
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• 2010

일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제30호
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• pp.78-85
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• 2002

Human exists in environment. As environment affects in human movement, human reacts to everything happens in environment especially by the view point of visual continuity and changeability. This study has two purposes. The one is to clarify the visual changeability due to the Human movement from the visual point based on checking the visual field. And the other is to understand the applicable possibility of Philip Thiel's method through the experiment in passing ways. Condition of this study is that colors and figures are affective elements of visual environmental sequence by the Human movement. The Human movement is due to the visual phenomenon. That means it is not limited in Philip Theil's method(Node, District). In particular, the chroma which is checked by the BPA(Basic-Pattern-Area) is the most affective visual environmental element in contemporary shopping mall. Also, everything in visual environment and the movement is connected by the time axis. As an analytical method, the sequence notation devised by Philip Thiel was applied.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1527-1543
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• 2017

MiRNA is a biological short sequence, which plays a crucial role in almost all important biological process. MiRNA patterns are common sequence segments of multiple mature miRNA sequences, and they are of significance in identifying miRNAs due to the functional implication in miRNA patterns. In the proposed approach, the primary miRNA patterns are produced from sequence alignment, and they are then cut into short segment miRNA patterns. From the segment miRNA patterns, the candidate miRNA patterns are selected based on estimated probability, and from which, the potential miRNA patterns are further selected according to the classification performance between authentic and artificial miRNA sequences. Three parameters are suggested that bi-nucleotides are employed to compute the estimated probability of segment miRNA patterns, and top 1% segment miRNA patterns of length four in the order of estimated probabilities are selected as potential miRNA patterns.

• Genomics & Informatics
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• 제10권1호
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• pp.51-57
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• 2012

Mining interesting patterns from DNA sequences is one of the most challenging tasks in bioinformatics and computational biology. Maximal contiguous frequent patterns are preferable for expressing the function and structure of DNA sequences and hence can capture the common data characteristics among related sequences. Biologists are interested in finding frequent orderly arrangements of motifs that are responsible for similar expression of a group of genes. In order to reduce mining time and complexity, however, most existing sequence mining algorithms either focus on finding short DNA sequences or require explicit specification of sequence lengths in advance. The challenge is to find longer sequences without specifying sequence lengths in advance. In this paper, we propose an efficient approach to mining maximal contiguous frequent patterns from large DNA sequence datasets. The experimental results show that our proposed approach is memory-efficient and mines maximal contiguous frequent patterns within a reasonable time.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.77-80
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• 2000

In this paper, the speaker-recognition process based on both DTW and discrete HMM was performed using the method to evaluate state-dependent parameter weighting from training data so as the personal audio-characteristics are to be well reflected. In the suggested method below, we found the optimal state sequence using the Viterbi algorithm. The optimal path could be evaluated after comparing the sequence of base pattern which already have, with that of the other patterns. After that the frame of which the pattern was matched with the base pattern in the same state are to be found so that the reference pattern can be gained by weighting on the numbers of matched frames.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.676-686
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• 2010

Mining sequential patterns is an important research issue in data mining and knowledge discovery with broad applications. However, the existing sequential pattern mining approaches consider only binary frequency values of items in sequences and equal importance/significance values of distinct items. Therefore, they are not applicable to actually represent many real-world scenarios. In this paper, we propose a novel framework for mining high-utility sequential patterns for more real-life applicable information extraction from sequence databases with non-binary frequency values of items in sequences and different importance/significance values for distinct items. Moreover, for mining high-utility sequential patterns, we propose two new algorithms: UtilityLevel is a high-utility sequential pattern mining with a level-wise candidate generation approach, and UtilitySpan is a high-utility sequential pattern mining with a pattern growth approach. Extensive performance analyses show that our algorithms are very efficient and scalable for mining high-utility sequential patterns.

• 미생물학회지
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• 제34권1_2호
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• pp.6-10
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• 1998

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.237-248
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• 2009

최근 이동 객체의 동적인 위치나 이동성에 기반하여 여러 분야에 적용가능한 위치 기반 서비스를 개발하고자 다양한 객체의 이동 패턴들로 부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 패턴 탐사 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-6,8-11] 중 일부는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제시하였으나, 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양을 최소화하는데 있어 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 새로운 시공간 이동 패턴 탐사기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 이동 객체의 이력 데이터로부터 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 $83%{\sim}93%$ 감소시키고, 시간 및 공간 속성을 가진 상세 수준의 이력 데이터들을 공간 및 시간 개념 계층을 이용하여 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화함으로써 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시켜 보다 효과적인 패턴 탐사를 유도한다.