• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.687-690
• /
• 2015

본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존 이미지 매칭에서는 이미지 회전-불변만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭과 함께 대칭 변환을 지원하는 새로운 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 대칭 변환 매칭은 회전-불변만을 지원하는 기존 윤곽선 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 대칭 변환 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.20 no.5
• /
• pp.37-47
• /
• 2019

The purpose of this paper is to construct a system that matches the patient's image disease information with the medical image viewer in providing the medical image information to the medical staff. Currently, medical image information systems that are commercialized mostly provide only one image viewer with various image information of diseases or use incompatible exclusive viewers. For this reason, we designed and implemented a medical image information viewer matching system that integrates and provides specialized viewers that can be selected by diseases' image information. That is, it is a system to match and view medical image viewers based on disease information extracted from tag information stored as the metadata in DICOM file, which is medical image information standard, for disease-specific viewer matching. We analyzed the execution performances through our retrieval service of medical image information from our implementation system, and showed compatibility and control with various viewers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.455-458
• /
• 2008

단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.69-76
• /
• 2011

Matching customers becomes the key function in on-line mediate services. There are two matching methods: one-directional matching that requires requests from one side(e,g., information searching), bi-directional matching that considers requests from both sides. Previous bi-directional matching has difficulties of getting the interests explicitly and service collapse problems when the opposite side do not put responding interests. This paper attempts to automate the inputs of interests for bi-directional matching by calculating the interests with fuzzy matching algorithm for optimization. The results of the proposed Bi-directional Fuzzy Matching(BDFM) algorithm told that the job placement accuracy of employment information matching results is over 95%. And, BDFM gives statically significant positive effect for motivating the employment activities when analyzed the effect after completing the implementation.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.451-452
• /
• 2019

논문 검색 서비스 응용에서는 공저자, 출판 정보 등을 표현하기 위해서 다양한 정점 레이블 (논문,저자) 및 간선 정보(주저자, 공저자)를 이용하여 그래프로 표현한다. 이와 함께 다양한 간선 특징 정보를 질의로 입력하는 연속 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 존재한다. 본 논문에서는 간선의 다양한 특성을 지원하고 색인의 부하를 감소시킨 연속 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 거리 값과 질의 연관 정보만을 관리하여 간선의 다양한 특성을 지원하는 효율적인 서브 그래프 매칭을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.575-577
• /
• 2000

DNA 염기 서열을 분석하는데 효율적으로 쓸 수 있는 자료구조서 서픽스 트리(Suffix Tree)가 제시되었다. 그러나 매우 큰 유전자 서열에 대한 서픽스 트리는 대용량의 메모리 공간을 필요로 한다. 따라서 메모리 공간의 절약을 위해서 단어 서픽스 트리를 이용하는 방법이 제안되었다. 단어 서픽스 트리는 이러한 장점에도 불구하고 단어에 의미를 두고 만든 트리 구조이기 때문에 완전 매칭 문제를 해결하기 위한 정보가 부족해서 제한적 완전 매칭 알고리즘이 제시되었다. 제한적 완전 매칭 알고리즘에서는 찾으려는 패턴이 어떤 단어의 부-문자열에 위치하거나, 두 단어 이상에 걸쳐 나오면 찾지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 단어 서픽스 트리의 완전 매칭 문제를 해결하기 위해 각 단어들의 서픽스에 대한 정보로 구성된 Generalized 서픽스 트리를 사용하여 확장된 단어 서픽스 트리를 제시하고, 완전 매칭 알고리즘을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2007.10a
• /
• pp.194-201
• /
• 2007

인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 것으로 인용 관계를 가진 사회연계망 구축시 필요한 기술의 하나이다. 인용 매칭의 전단계로써, 인용 레코드를 저자, 논문 제목, 게재지명, 발행연도 등의 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 고려될 수 있다. 본 논문은 인용 필드 분해(Citation Field Segmentation, CFS)와 인용 매칭의 상관관계를 분석하고자 한다. 즉, 인용 필드 분해가 인용 매칭에 필수적인 단계인지를 밝히고 개별 인용 필드가 인용 매칭에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 통해 인용 필드 분해를 한 인용 매칭(CFS-based CM)이 인용 필드 분해를 적용하지 않은 인용 매칭(CFS-free CM)에 비해 1% 내외의 성능의 차이를 보이므로, 인용매칭의 성능에 크게 영향을 미친다고 보기 어려웠다. 이는 인용 레코드의 서로 다른 필드들 사이에서 어휘 중복 비율이 크게 낮기 때문에 따로 필드를 구별하지 않아도 필드가 구별되는 특성때문이었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.265-268
• /
• 2004

Keyword matching technique which is used in most information retrieval systems is unfit for efficient processing of geometrically increasing information. The problem can be solved by using semantic information and an efficient method of semantic processing is introduced in this paper. The technique uses conceptual graph to represent the semantic information and apply it for information retrieval. The implemented system can perform exact matching and partial matching. Partial matching has two different types. One is syntactic partial matching and the other is semantic partial matching. The semantic semilaries are measured by the subclass relations in the ontology. The introduced technique can be used not only information retrieval but also in various applications such as an implementation of dynamic hyperlinks.

• Journal of the Korea society of information convergence
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.59-65
• /
• 2014

Grassfire spot matching method is based on similarity comparison of topological patterns for neighbor spots. This is a method where spot matching is performed as if fire spreads all around on grass. Spot matching starts from a seed spot pair confirmed as a matched pair of spots and spot matching spreads to the direction where the best matching result is produced. In this paper, it is a bit complicated way of grassfire method where multi-seed matched spot pair are manually selected and spot matching is performed from each multi-seed matched spot pair. The proposed method shows better performance in detection rate and accuracy than that of the previous method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.97-99
• /
• 2011

As interoperability between systems in distributed environment has been important, it has been possible for various organizations to share resources and exchange relevant information. However, semantic heterogeneity between the systems and organizations causes the problem of making their interoperability impossible. Thereby, in this paper, we propose an ontology matching-based knowledge management system which can automatically discover semantic correspondences between ontologies. Moreover, even though there have been many existing ontology matchers, it is still difficult to directly apply them to the proposed system. To deal with the problems, we want to discover matching patterns (MP) which they discover from two given ontologies.