• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.10
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• pp.32-40
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• 2014

While there is a great demand for malware classification to reduce the time required in malware analysis and find a new type of malware, various similarity measurement methods of malware to classify a lot of malwares have been proposed. But, the existing methods to measure similarity just represented the classification results by them and have not carried out performance comparison with other methods. This is because an evaluation model to compare the performance of similarity measurement methods is non-existent. In this paper, we propose a new performance evaluation model on similarity measurement methods of malware by using two indicators: success rate and degree of confidence. In addition, we compare and evaluate the performance of existing similarity measurement methods by using these two indicators.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.426-429
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• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.714-717
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• 2008

협업여과 추천기법에는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과가 있으며, 절차는 유사도 측정, 이웃 선정, 예측값 생성 단계로 이루어진다. 유사도 측정 단계에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 방법 등이 있고, 이웃 선정 단계에는 상관 한계치(Correlation-Threshold), 근접 N 이웃(Best-N-Neighbors) 방법 등이 있다. 마지막으로 예측값 생성 단계에는 단순평균(Simple Average), 가중합(Weighted Sum), 조정 가중합(Adjusted Weighted Sum) 등이 있다. 이처럼 협업여과 추천기법에는 다양한 기법들이 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과 추천기법에 사용되는 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 알아보기 위해 성능 실험 및 비교 분석을 하였다. 실험은 GroupLens의 MovieLens 데이터 셋을 활용하였고 MAE(Mean Absolute Error)값을 이용하여 추천기법을 비교 하였다. 실험을 통해 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 찾을 수 있었고, 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과의 성능비교를 통해 아이템 기반 협업여과의 성능이 보다 우수했음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.256-260
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• 2006

본 논문에서는 도로 네트워크내의 이동 객체들을 대상으로 하는 효과적인 유사 궤적 검색 및 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이동 객체들 간의 유사도 측정을 위한 기존의 기법들은 대부분 유클리디안 공간 상의 궤적들을 대상으로 한다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간 상에 존재하므로, 이러한 실제 상황을 반영하는 유사도 측정 방식이 요구된다. 본 논문에서는 각 이동 객체가 시간에 따라 지나간 도로 세그먼트들의 리스트를 궤적이라 정의하고, 이렇게 정의된 궤적들을 대상으로 하는 새로운 유사도 측정 함수를 제안한다. 제안된 유사도 측정 함수는 궤적을 이루는 도로 세그먼트의 길이와 식별자 정보를 이용한다. 제안된 유사도 측정 함수에 의하여 측정된 각 궤적 쌍 간의 유사도를 기반으로 전체 궤적들을 FastMap을 이용하여 k차원 공간상의 점들로 사상하고, 이들을 k-medoids 방식을 이용하여 클러스터링 한다. 구성된 클러스터와 연관된 사용자 정보, 도로 정보 등을 함께 사용자에게 제공하는 활용 예를 제시함으로써 제안된 기법이 실제 응용에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.7
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• pp.802-809
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• 2013

In this paper, we propose the similarity measurement method between two program codes by counting the frequency and length of continuous patterns of specifiers and keywords, which exist in two program codes. In addition, we propose the visualization method of this analysis result by formal concept analysis. Proposed method considers adjacencies of specifiers or keywords, which have not been considered in the previous similarity measurements. Proposed method can detect the plagiarism by analyzing the pattern in each function regardless of the order of function call and execution. In addition, the result of the similarity measurement is visualized by the lattice of formal concept analysis to increase the user understanding about the relations between program codes. Experimental results showed that proposed method succeeded in 96% plagiarism detections. Our method could be applied into the analysis of general documents.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.20 no.12
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• pp.711-716
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• 2014

With the gradual increase of interest in plagiarism and intelligent file content search, the demand for similarity measuring between two sentences is increasing. There is a lot of researches for sentence similarity measurement methods in various directions such as n-gram, edit-distance and LSA. However, these methods have their own advantages and disadvantages. In this paper, we propose a new sentence similarity measurement method approaching from another direction. The proposed method uses the set-based POI data search that improves search performance compared to the existing hard matching method when data includes the inverse, omission, insertion and revision of characters. Using this method, we are able to measure the similarity between two sentences more accurately and more quickly. We modified the data loading and text search algorithm of the set-based POI data search. We also added a word operation algorithm and a similarity measure between two sentences expressed as a percentage. From the experimental results, we observe that our sentence similarity measurement method shows better performance than n-gram and the set-based POI data search.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.12
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• pp.29-38
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• 2019

A path prediction method using lifelog requires a large amount of training data for accurate path prediction, and the path prediction performance is degraded when the training data is insufficient. The lack of training data can be solved using data of other users having similar user movement patterns. Therefore, this paper proposes a path prediction algorithm based on user similarity. The proposed algorithm learns the path in a triple grid pattern and measures the similarity between users using the cosine similarity technique. Then, it predicts the path with applying measured similarity to the learned model. For the evaluation, we measure and compare the path prediction accuracy of proposed method with the existing algorithms. As a result, the proposed method has 66.6% accuracy, and it is evaluated that its accuracy is 1.8% higher than other methods.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.20 no.9
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• pp.498-506
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• 2014

With the development of smart transportation, people are likely to find their paths by using navigation and map application. However, the existing retrieval system cannot output the correct retrieval result due to the inaccurate query. In order to remedy this problem, set-based POI search algorithm was proposed. Subsequently, additionally a method for measuring POI name similarity and POI search algorithm supporting classifying duplicate characters were proposed. These algorithms tried to compensate the insufficient part of the compensate set-based POI search algorithm. In this paper, accuracy improvement methods for measuring string similarity in POI data retrieval system are proposed. By formulization, similarity measurement scheme is systematized and generalized with the development of transportation. As a result, it improves the accuracy of the retrieval result. From the experimental results, we can observe that our accuracy improvement methods show better performance than the previous algorithms.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.2
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• pp.142-151
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• 2009

Previous document clustering method, NSTC measures similarities between two document pairs using TF-IDF during web document clustering. In this paper, we propose new similarity measure using common phrase-based relational graph, not TF-IDF. This method suggests that weighting common phrases by relational graph presenting relationship among common phrases in document collection. And experimental results indicate that proposed method is more effective in clustering document collection than NSTC.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.796-799
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• 2012

스마트폰 애플리케이션 중에서 안드로이드 앱은 자바를 기반으로 한다. 따라서 자바 프로그램과 마찬가지로 디컴파일러 도구를 활용하여 원본 소스 코드를 얻어낼 수 있기 때문에 코드 도용에 대해서 매우 취약하다. 본 논문에서는 안드로이드에 대한 코드 도용과 표절을 막기 위한 기법을 제안한다. 효과적인 코드 도용 및 표절 여부를 탐지하기 위한 방법으로서, 안드로이드 달빅(Dalvik) 코드에 대해서 요약 단계를 거친 후 유사도를 측정하는 방법을 사용한다. 기존의 안드로이드 유사도 비교 연구에서는 달빅 코드가 정확하게 일치해야만 유사도가 높게 측정될 수 있었지만, 요약 단계를 통해서 변환된 달빅 코드를 비교하면 코드 도용시 일부 코드의 의도적인 수정이 있더라도 유사도가 높게 측정된다. 그 결과, 본 논문에서 제안하는 표절 탐지 기법이 기존 연구와 비교하여 표절에 대한 탐지 능력이 우수함을 확인하였다.