• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.580-582
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• 2002

본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 겹쳐진 화상이 둘 중 어떤 화상에 더 유사한 지를 정량적으로 측정하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 화상을 푸리에변환하여 위상만을 가지고 합성화상을 만든 다음 역푸리에변환을 통하여 만들어지는 위상한정상관을 가지고 유사도를 측정한다. 본 알고리듬에서는 유사도를 충분히 구분할 수 있을 정도로 상수로 설정된 진폭을 충분히 크게 하고 중심부분이외에 나타나는 피크치를 무시하고 오직 중심부분 만의 피크치를 원화상의 자기상관과 비교한다. 실험결과는 진폭을 100으로 하였을 경우 위상한정상관의 피크는 그 유사도가 1에서 0까지 변함에 따라서 100에서 40까지변하는 것을 보여 준다. 이것은 제안된 알고리듬이 위상한정상관을 이용하여 화상의 유사도를 정량적으로 효과적으로 측정하는데 사용될 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.868-871
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• 2011

소프트웨어 버스마크는 모든 프로그램에 이미 포함되어 있으며 서로 다른 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 소프트웨어 버스마크를 이용하여 안드로이드 앱 사이의 유사도를 측정하고 코드 도용 탐지에 활용하는 방법을 제안하였고, 다양한 카테고리의 안드로이드 앱에 대한 유사도 비교 실험을 하였다. 먼저, 같은 개발사에서 만든 유사한 프로그램을 대상으로 버스마크 유사도를 측정한 결과 유사도가 매우 높다는 것을 확인하였다. 또한, 서로 다른 개발사에서 만든 유사한 카테고리의 프로그램을 비교하였고 비슷한 프로그램이라도 서로 다른 개발사에서 만든 앱이기 때문에 유사도가 낮다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 서로 다른 개발사의 유사한 프로그램들 중에서 유사도가 높게 측정된 경우를 탐지한 실험 결과를 제시하였다. 이러한 유사 앱들은 실제로 공통 클래스를 함께 포함하고 있었다. 실험 결과들을 바탕으로 소프트웨어 버스마크가 안드로이드 앱 사이의 공통 클래스를 탐지하는데 활용될 수 있음을 확인하였고, 더 나아가 안드로이드 앱에서의 코드 도용을 탐지하는 목적으로도 활용될 수 있음을 보여주었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.30 no.3
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• pp.136-141
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• 2011

In this paper, a method for measuring rhythmic similarity between two sound signals for auditory memory game is proposed. The proposed method analyzes energy fluctuation, the temporal duration of energy peak, the timbre of two signals, and detects beat positions for each signal. Then, it determines the rhythm vector after compensating a difference in tempo and the number of beats between two signals. Finally, a method for rhythmic similarity measurement is defined as a function of the dissimilarity between two rhythm vectors and a difference in the number of beats. The rhythmic similarity measured by the proposed method and that by the subjective listening test are compared, and the correlation of 0.86 between two results is achieved.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.430-432
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• 1999

본 논문에서는 AST(Abstract Syntax Tree)를 이용하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 지금까지 유사도 평가 방법은 거의 제시되지 않고 프로그램의 비교평가 연구는 찾아볼 수가 없다. 본 시스템은 서로 다른 여러 프로그램을 입력받아 파싱함으로써 AST를 생성하여 생성된 AST를 유사도 측정에 이용한다. 따라서 다른 비교 측정 시스템보다 비용과 속도 면에서 경제적이고 빠르게 유사도를 검출해 낼 수 있으며, 또한 신속히 평가 결과를 학생들에게 피드백 함으로써 큰 학습성과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.134-134
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• 2023

하천의 유사량 측정은 수량·수질 관리에 있어 유량 자료와 함께 필수적인 자료로 다지점에서 연속적으로 측정된 자료가 필요하다. 하지만 현재 부유사 측정 방법은 부유사채집기를 통해 조사가 이루어져 인력, 비용, 안전의 문제로 지점 확대와 연속 측정이 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로, 센서 기반의 유사량 측정 기술이 개발되어 실용화를 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히, 연속적인 유량측정을 목적으로 사용되고 있는 자동유량관측소에 설치된 H-ADCP의 초음파산란도를 이용한 부유사농도 측정 방법은 기 구축된 인프라를 활용하므로 경제적으로 유리하며, 유량자료를 동시에 측정하므로 실시간의 부유사량 자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 국가하천에 설치되어 운영 중인 자동유량관측소 H-ADCP의 초음파산란도를 활용하여 연속적인 부유사농도 측정을 위한 기술 개발과 기술 적용을 위한 기준 및 지침을 마련하고자 하였다. 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법의 적용성 검토를 위해 2015년부터 2022년까지 자동 관측소 기준 유사량 측정이 이루어진 지점을 대상으로 자료를 수집하여 지점별 초음파산란도-부유사농도 관계식을 개발하여 분석을 수행하였다. 그리고 테스트베드에서 실시간 운영을 통해 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법의 기술 개선과 분석 절차 및 기준 등 실무적 고려사항을 검토하여 실용화를 위한 지침 및 표준안을 마련하고자 하였다. 본 연구결과를 통해 기존 부유사채집기와 정확도를 분석한 결과, 기존 부유사대비 약 80%의 측정정확도를 보이는 것으로 나타났으며, 10분 간격의 부유사농도의 측정을 통해 홍수기 유사의 이력현상의 분석이 가능함을 확인 할 수 있었다. 추후에는 본 연구 성과를 통해서 개발한 기술을 시범 확대 적용하여 지속적인 기술의 개선과 측정기준을 제시하고, 유지관리 등에 대한 검토를 수행할 예정이며, 실용화를 통해 유사량 조사지점의 확대와 연속적인 유사량 자료를 생산하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.39-41
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• 2012

프로그램 코드의 유사도 측정에 대한 방법은 여러 가지 존재하고 있으며 유사도 측정 프로그램도 많이 존재한다. 이런 프로그램 유사도 측정 도구는 중소규모 소프트웨어 프로젝트에 많이 사용되고 있으나, 실제 대규모 소프트웨어의 유사도 검사를 위해서 사용하기에는 한계가 존재한다. 지금까지 대규모 소프트웨어의 유사도를 측정할 수 있는 객관적 방법이 거의 제시되지 않고 있어, 본 논문에서는 대규모 소프트웨어의 소스코드를 요약하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.383-387
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• 2019

자연어 문장의 자동 평가는 생성된 문장과 정답 문장을 자동으로 비교 및 평가하여, 두 문장 사이의 의미 유사도를 측정하는 기술이다. 이러한 자연어 문장 자동 평가는 기계 번역, 자연어 요약, 패러프레이징 등의 분야에서 자연어 생성 모델의 성능을 평가하는데 활용될 수 있다. 기존 자연어 문장의 유사도 측정 방법은 n-gram 기반의 문자열 비교를 수행하여 유사도를 산출한다. 이러한 방식은 계산 과정이 매우 간단하지만, 자연어의 다양한 특성을 반영할 수 없다. 본 논문에서는 BERT를 활용한 한국어 문장의 유사도 측정 방법을 제안하며, 이를 위해 ETRI에서 한국어 말뭉치를 대상으로 사전 학습하여 공개한 어절 단위의 KorBERT를 활용한다. 그 결과, 기존 자연어 문장의 유사도 평가 방법과 비교했을 때, 약 13%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.23-28
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• 2015

본 논문에서는 한국어 트리플 생성 시스템의 정확도를 향상시키기 위한 distant supervision 기반의 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 기존의 많은 패턴 기반의 트리플 생성 시스템에는 distant supervision의 기본 가정으로 인해 다수의 오류 패턴이 발생할 여지가 크다. 기존의 연구에서는 오류 패턴을 제거하기 위하여 발생 빈도, 공기 횟수 등의 통계에 기반하여 간접적으로 신뢰도를 측정하였다. 본 논문에서는 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 의미 유사도를 측정함으로써 통계에 기반한 방법보다 더 정확한 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 비지도 학습 방법인 워드임베딩을 활용하여 어휘의 의미를 학습하고, 이들 사이의 유사도를 측정한다. 한국어 패턴과 영어 프로퍼티의 어휘 불일치 문제를 해결하기 위하여 정준상관분석을 활용하였다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 신뢰도 측정 방법은 통계 기반의 방법에 비해 정확률이 9%나 더 높은 트리플 집합을 생성함을 보여주어, 의미 유사도를 반영한 신뢰도 측정이 기존의 통계 기반 신뢰도 측정보다 고품질 트리플 생성에 더 적합함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.155-158
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• 2015

단어의 유사도 측정 알고리즘은 DB 인덱싱, 필터링, 소스코드 분석 소프트웨어, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 기존의 단어의 유사도만 비교하는 시스템에는 발음이 비슷한 유사단어나 오타가 있는 유사단어들은 측정을 못하는 단점이 있다. 언어의 유사도 측정에서는 알파벳만으로 볼게 아니라 언어 발음의 발화적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 글로벌 시장에서의 다국적 기업들의 제품이나 문화 수출 등의 도움이 되는 각 나라의 금기어와의 발화적 특성까지 고려한 단어 유사도를 측정 할 수 있는 시스템을 제안한다. 11개국의 4개 언어 총 21487개의 금기어 단어를 금기어 데이터로 사용하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 타 알고리즘과의 성능비교와 여러 나라의 다양한 언어의 사용자들로부터 사용자 평가를 수행하였고 제안하는 방법이 발음 유사도를 측정하지 않는 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.