• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.146-147
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• 2009

본 논문에서는 단일 프레임 내에서 인접한 매크로 블록 간의 움직임의 유사도를 이용한 개선된 PDE 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 후보 블록을 효율적으로 제거하기 위하여 인접한 매크로블록간의 유사도를 고려하여 인접 4개의 매크로블록 가운데 서브 블록간 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 CDF(cumulative distribution function)와 개선된 매칭스캔 방법을 이용하여 효율적으로 계산량을 줄였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.325-328
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• 2006

최근 DTD (Document Type Descriptor)를 포함하고 있지 않은 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 따라서 서로 다른 구조를 갖는 많은 양의 XML 문서를 관계형 DBMS에 저장하거나, 인덱스를 이용하여 매핑하는 등 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 인덱싱 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 경로 비트맵 인덱싱 기법은 경로 구성 유사도를 기반으로 3차원 비트맵 클러스터를 생성하고, 클러스터 단위의 검색을 수행함으로서 빠른 검색 속도를 보여주었다. 그러나 이 기법은 비교하려는 두 경로 중 항상 짧은 경로가 기준 경로가 되는 한계점과, 같은 노드 구성을 가지는 두 경로에서도 노드의 위치에 따라 그 유사도가 크게 변하는 등의 여러 문제점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하고, 정확한 클러스터링을 수행하기 위해서는 합리적인 경로 유사도 계산식이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있는 새로운 경로 유사도 계산식을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.475-477
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• 2002

자동 문서 분류는 범주 특성 벡터와 입력 문서 벡터의 유사도 비교에 의해 가장 유사한 범주를 선택하는 방법이다. 문서 분류 시스템을 구현하기 위하여 각 범주의 특성 벡터를 정보 검색 시스템의 역파일 형태로 구축하였으며, 용어 가중치를 계산하는 방법을 달리하여 문서 분류 시스템의 정확도를 실험하였다. 실험 문서는 일간지의 신문기사들을 무작위로 추출한 문서 집합을 대상으로 하였으며, 정보 검색 모델에서 보편적으로 사용되는 TF-lDF 방식이 변형된 방식에 비해 더 나은 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.314-319
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• 2019

음악 커버곡 검색 시스템 구현에 있어서 크로마그램 간 유사도 계산은 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 크로마그램 비교에 소요되는 저장공간 및 계산량을 줄이기 위한 크로마그램 코딩 방법을 제안한다. 음악별로 코드북을 학습하여 크로마그램 수열을 코드 수열로 변환하여 저장 공간을 줄이게 된다. 얻어진 코드 간 거리를 룩업 테이블에 저장하여 크로마그램 비교의 속도를 개선하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여, 제안된 코드 기반 방법과 기존 방법 간의 커버곡 검색 정확도, 저장 공간, 계산량을 비교하였다.

• 물과 미래
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• 제29권2호
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• pp.129-141
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• 1996

일점연속 채취, 멱 속도 분포 및 Laursen의 토사농도 분포식을 이용한 총 부유 유사량 계산방법을 제안하였다. 이 방법은 미국 리오그안데 강에서 채취한 자료에 의해 검증되었다. 이 방법으로 계산된 농도분포는 $\beta$, $\kappa$, 그리고 w의 보편적인 값을 사용하여 계산한 보정 전수심 채취방법과 잘 일치하였다. 지역특성에 맞는 농도와 속도 분포식의 계수 x 와 z를 사용하였을 때는 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 일점 채취에 사용한 이 방법과 일반적으로 많이 쓰는 전수심 채취를 사용한 방법과의 총 유사량의 차이는 채취때 생길 수 있는 오류 정도로 작은 것이었다. 일점 연속 채취에 의한 총 부유 유사량 측정은 여러 가지 중요한 이점을 가지고 있다. 채취 시간에 및 비용을 절감할 수 있으며 채취를 자주 할 수 있고 유사량 변화에 신속하게 대응할 수 명실상부 또한 이 방법은 미래에 추구해야 할 자동채취 방법으로 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.34-36
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• 2004

최근 웹상에 산재한 정보들의 효율적인 검색과 이용을 위하여 정보의 구조를 정의하는 스키마들의 통합이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 XML 스키마들을 클러스터링하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 스키마를 통합하는데 드는 비용이 적을수록 스키마간의 유사도가 높다는 가정하에 스키마 사이의 공통된 구조의 크기를 계산한다 이를 위해서 경로사이에 서로 대응하는 요소의 합이 최대가 되는 경로간의 일대일 매칭을 추출한다. 또한 계산된 유사도값에 기반하여 계층적 클러스터링 방법을 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다수의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 91%의 정확율과 93%의 재현율로서 기존의 알고리즘보다 우수하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권1호
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• pp.43-54
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• 2000

본 논문에서는 특허청에 등록된 상표들 중에서 90%를 차지하는 문자기반 상표를 대상으로 질의상표와 유사한 상표들을 보다 정확하게 검색하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 상표 칭호에 대한 근사매칭으로 1차 유사도를 계산하며 동일 유사도 그룹에 대해 상표 외형에 대한 영상 처리로 2차 유사도를 계산하여 순위를 부여한다. 전체 시스템의 한 부분으로 기존 도형상표와 함께 구현하였으며, 성능평가시 기존 근사매칭보다 16.2%의 정확도 향상을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.136-141
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• 2004

소매점 거래 데이터와 단백질 시퀀스, 웹 로그 등과 같은 상업적이거나 과학적인 데이터의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 순서적인 면을 가지고 있는 시퀀스 데이터들이다. 그러나, 순서적인 면을 고려한 클러스터링 알고리듬은 소수이다. 따라서, 본 연구에서는 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 연구한다. 시퀀스들 간의 유사도를 계산하기 위한 새로운 유사도를 제안한다. 또한, 유사도를 효율적으로 계산하기 위한 방법과 클러스터링 방법도 제안한다. 계층적 클러스터링 알고리듬은 높은 계산량을 가지고 있기에, 새로운 클러스터링 방법이 요구된다. 그러므로, 본 연구에서는 샘플링과 k-nn 방법을 이용한 확장성 있는 클러스터링 방법을 제안한다. 실제 데이터 셋과 합성 데이터 셋을 이용하여, 본 연구에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.141-144
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• 2002

영상에서의 칼라분포 정보는 영상간의 유사성을 표현하는데 매우 유용하여 내용기반 영상검색분야에서 기본적으로 사용하고 있다. 이때, 영상 데이터베이스에서의 각 영상에 대하여 동일한 방식으로 (비)균일하게 양자화하여 표현한 칼라 히스토그램이 주로 사용되고 있다. 그러나, 전체영상에 대하여 동일한 개수의 고정된 양자화를 통해 칼라분포 정보를 표현하는데, 여러 가지 문제점과 성능 차이가 있어 다양한 해결 방안이 연구되고 있다. 본 논문에서는, 적응적 양자화 방법으로 각 영상의 칼라분포 정보를 표현하되, 상이한 양자화 칼라간의 유사도를 정의하여 칼라히스토그램 인터섹션 방법과 유사하게 영상간의 칼라분포 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 양자화 칼라간의 유사도는 거리에 반비례하면서 두 양자화 칼라의 작은 빈도값에 비례하도록 정의하였다. 영상간의 칼라분포 유사도는 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 생산자-소비자 모델로 해석하여 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의해 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.555-558
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• 2003

본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.