• Title/Summary/Keyword: 유사거리 측정

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Similarity Computation between Music Motifs Using Cosine Measure (Cosine Measure를 이용한 음악 동기간 유사도 계산)

  • Lim, Sang-Hyuk;Ku, Kyong-I;Kim, Yoo-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05c
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    • pp.1603-1606
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    • 2003
  • 음악에서 동기는 독립성을 지니는 최소 단위이며, 저작권 검사의 단위로 이용된다 따라서, 한 음악에서 약간의 변화를 가지고 반복되는 주제선율을 추출하거나, 다른 음악간의 유사도를 측정하는데 유사도 계산은 필요하다. 본 논문에서는 비교되는 동기의 선율정보를 음 길이와 음높이가 함께 고려되는 시계열 데이타로 변환하고, cosine measure를 이용하여 동기간의 유사도를 계산한다. 시계열 데이타에서 유사도 계산으로 사용되는 유클리드 거리함수 대신 cosine measure를 이용한 경우, 공간상의 거리 합대신 변화 방향이 반영됨으로써 비교되는 동기간의 유사도를 정확하게 계산한다. 본 논문에서 제안된 동기간의 유사도 계산은 내용 기반 음악 검색에서 색인으로 사용되는 주제선율을 추출하거나, 다른 음악의 동기간의 유사성을 비교하는데 이용될 수 있다.

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A Study on Partial Pattern Restoration using Hopfield Neural Network (홉필드 신경망을 이용한 부분패턴의 복원에 관한 연구)

  • Kim, Gi-Hun;Lee, Joo-Young;NamKung, Jae-Chan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.591-594
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    • 2003
  • 본 논문에서는 hopfield 신경망을 사용한 다양한 부분적인 패턴 복원에 관하여 연구하였다. 여섯 개의 $32{\times}32$ 비트맵 훈련패턴들은 한글자음 ㄱ, ㅁ, ㅂ, ㅇ, ㅊ, ㅍ, 그리고 남자와 여자 이미지로 구성되어 있다. 그리고 부분패턴들의 크기, 범위, 방향의 효과를 알아보기 위해서 훈련패턴에서 여덟 가지 형태의 테스트 패턴을 만든다. 한글 자음의 경우 유사 패턴이 많기 때문에 완전히 복원되지 못하였으나, 400회 정도 수렵된 후에는 테스트패턴들이 견본패턴과 비슷한 모양으로 복원되었다. 이 유사도를 측정하기 위해 해밍거리 (Hamming distance)를 이용하였다. 유사도를 측정하여 해밍거리가 가장 적은 것으로 본래의 이미지들 복원하였다.

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A deep learning model based on triplet losses for a similar child drawing selection algorithm (Triplet Loss 기반 딥러닝 모델을 통한 유사 아동 그림 선별 알고리즘)

  • Moon, Jiyu;Kim, Min-Jong;Lee, Seong-Oak;Yu, Yonggyun
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.27 no.1
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    • pp.1-9
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    • 2022
  • The goal of this paper is to create a deep learning model based on triplet loss for generating similar child drawing selection algorithms. To assess the similarity of children's drawings, the distance between feature vectors belonging to the same class should be close, and the distance between feature vectors belonging to different classes should be greater. Therefore, a similar child drawing selection algorithm was developed in this study by building a deep learning model combining Triplet Loss and residual network(ResNet), which has an advantage in measuring image similarity regardless of the number of classes. Finally, using this model's similar child drawing selection algorithm, the similarity between the target child drawing and the other drawings can be measured and drawings with a high similarity can be chosen.

Trend Similarity Search In Time-Series Databases (시계열 데이터베이스에서의 트렌드 유사도 탐색)

  • 이지은;윤종필
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.337-339
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    • 1999
  • 최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.

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영상검색을 위한 다중 영상특징 추출과 결합 방법에 관한 연구

  • 송석진
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.8 no.2
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    • pp.149-159
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    • 2003
  • 현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.

A Weight Distance-based Clustering for MultiDatabase Mining (다중데이터베이스 마이닝에서 가중치 거리를 이용한 클러스터링)

  • 김진현;윤성대
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.695-697
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    • 2003
  • 다중데이터베이스 마이닝에서 하나의 데이터 집합을 형성하는 작업은 많은 부하가 따른다. 그러므로, 본 논문에서는, 가중치 거리를 이용한 클러스터링을 통해 관련성이 높은 데이터베이스를 식별하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 빈발한 항목으로 구성된 데이터 집합을 생성하여 데이터베이스 사이의 유사성과 거리를 측정하고 데이터베이스간의 거리에 대한 식별성을 향상시키기 위하여 최다 빈발항목에 대한 비교 연산을 통해 가중치를 산출한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 기법이 Ideal&Goodness 기법보다 다중데이터베이스의 트랜잭션 데이터베이스에 대한 식별 능력이 우수함을 알 수 있었다.

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Evaluation of reconstruction of clinical ECG using multi-channel ECG module (멀티채널 심전도 패치를 이용한 임상 심전도의 재구성에 관한 연구)

  • Lee, Young-Jae;Lee, Kang-Hwi;Kang, Seung-Jin;Kim, Kyeng-Nam;Lee, Jeong-Whan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.1403-1404
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    • 2015
  • 현대인의 질병 중 심혈관계 질환의 증가로 인한 건강관리의 중요성이 더해감에 따라 소형 심전계의 필요성이 대두되어지며 운동과 같은 동잡음에 취약한 환경에서도 안정적인 신호를 얻기 위한 연구가 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 측정 리드의 거리 최소화에 따른 연구로서 여러 개의 소형 심전도 모듈을 부착하였을 때의 각각의 신호가 임상심전도와 얼마나 유사하게 측정되어질 수 있는지에 대해 연구하였으며 심전도(ECG) 신호의 측정 원리를 위하여 심장 전기쌍극자 모델에 기반하여 전극간 거리를 최소화한 패치형 전극 측정 시스템을 개발하고, 2개 이상의 다중 패치전극 측정 시스템으로부터 측정된 심장전기활동 신호를 합성하여 임상적 심전도와 유사성이 높은 전극신호 유도법을 개발하였다. 또한 이 유도법의 검증을 위하여 임상 심전도 측정장치의 결과와 상관성을 분석하였으며 최대 r 값은 0.859로 얻어졌다.

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Luminance Projection Model for Efficient Video Similarity Measure (효율적인 비디오 유사도 측정을 위한 휘도 투영모델)

  • Kim, Sang-Hyun
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.10 no.2
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    • pp.132-135
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    • 2009
  • The video similarity measure is very important factor to index and to retrieve for video data. In this paper, we propose the luminance projection model to measure the video similarity efficiently. Most algorithms for video indexing have been commonly used histograms, edges, or motion features, whereas in this paper, the proposed algorithm is employed an efficient measure using the luminance projection. To index effectively the video sequences and to decrease the computational complexity, we calculate video similarity using the key frames extracted by the cumulative measure, and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results show that the proposed luminance projection model yields the remarkable accuracy and performance than the conventional algorithm.

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Development of the Near/Far Absolute Gain Measurement System Using an Extrapolation Technique (외삽기법을 이용한 안테나의 원 ${\cdot}$ 근역장 절대이득 측정시스템 개발)

  • Shin, Joon;Kang, Chan-Koo;Kim, Jeong-Hwan;Chung, Nak-Sam
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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    • v.27 no.2
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    • pp.31-38
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    • 1990
  • An antenna gain measurement system using an extrapolation technique is described. The technique is similar to the usual two-antenna method for absolute gain measurement system, but involves the measurement of the received signal as a function of seperation in short distances, and the signal-versus-seperation data is processed in a way that allows an extrapolation of the signal to "infinite" seperation. In this technique it is possible to obtain the near field gain as function of distance by combining the far field gain and a proximity correction factor. The results of gain measurements of standard gain horn antennas and OEG (open ended waveguide) antennas are also presented.

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A Performance Analysis of the Face Recognition Based on PCA/LDA on Distance Measures (거리 척도에 따른 PCA/LDA기반의 얼굴 인식 성능 분석)

  • Song Young-Jun;Kim Young-Gil;Ahn Jae-Hyeong
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.6 no.3
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    • pp.249-254
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    • 2005
  • In this paper, we analysis the recognition performance of PCA/LDA by distance measures. We are adapt to ORL face database with the fourteen distance measures. In case of PCA, it has high performance for the manhattan distance and the weighted SSE distance to face recognition, In case of PCA/LDA, it has high performance for the angle-based distance and the modified SSE distance. Also, PCA/LDA is better than PCA for reduction of dimension. Therefore, the PCA/LDA method and the angle-based distance have the most performance and a few dimension for face recognition with ORL face database.

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