• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.1
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• pp.293-300
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• 1997

재하강 M-추정함수는 여러 가지 장점을 갖고 있는 반면 이를 이용하여 추정치를 구할 경우 수치 해석상의 문제점을 갖고 있다. 물론, 그러한 문제들은 인위적인 방법에 의해 해결될 수 있으나 본 논문에서는 보다 근본적으로 문제를 해결하려 한다. 그 방법으로써 재하강 함수의 문제점을 갖고 있지 않은 Huber 형태에 유사하고 재하강 함수의 장점도 갖고 있는 새로운 형태의 재하강 M-추정함수를 유도하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.87-87
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• 2019

흔히 진흙으로 대표되는 점착성 유사는 모래와 같은 비점착성 유사와 달리 응집 현상으로 인해 지속적으로 유사 입자의 크기가 변화한다. 응집 현상은 점착성 유사 입자의 응집 과정과 파괴과정으로 구성된다. 응집 현상 중 응집 과정은 유사 입자 간의 충돌로 인해 발생하는 것으로 이해되며, 충돌을 야기하는 메커니즘으로는 브라운 운동(Brownian Motion), 차등침강(Differential Settling), 난류 전단 (Turbulent Flow Shear)이 있다. 파괴 과정은 입자간 충돌로 인해 깨지는 것이 아닌 난류 전단(Turbulent Shear)로 인한 덩어리 분리(Massive Splitting)가 발생하는 것으로 이해한다. 이러한 유체의 특성, 흐름 특성 (난류 거동) 뿐만 아니라 유사 입자의 특성 모두의 영향을 받으며 지속적인 응집 현상을 겪는 점착성 유사 입자들은 하나의 커다란 덩어리인 플럭(Floc)을 형성한다. 형성된 플럭의 구조는 프랙탈 기하학을 따르는 것으로 이해된다. 따라서 플럭의 구조는 자기 유사성을 띠며, 플럭의 밀도는 형성된 플럭 크기의 함수가 된다. 플럭의 크기가 증가할수록 플럭의 프랙탈 차원이 감소하며, 플럭의 밀도는 감소한다. 많은 이전의 연구에서 플럭의 침강 속도를 농도에 따른 함수로 가정하고 경험식을 이용하여 산정하나, 유사 입자의 침강 속도는 크기와 밀도의 함수임을 Stokes Law를 통해 생각해 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 응집 현상의 결과물로 형성된 응집물의 크기와 밀도를 각각 산정하고, Stokes Law를 이용하여 침강 속도와 응집물 크기의 관계에 대한 연구를 수행하고자 한다. 보다 심도 있는 연구를 위해서는 응집 현상을 야기하는 메커니즘에 대한 이해가 필수적이다. 간소화된 응집 모형으로부터 얻어진 플럭 크기를 이용하여 프랙탈 차원, 플럭의 밀도를 산정한다. 형성된 응집물의 크기와 침강 속도의 관계에 대한 이해를 통해 보다 정확한 플럭의 침강 속도 산정이 가능할 것으로 생각된다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.147-168
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• 2011

As personalized recommendation of products and services is rapidly growing in importance, a number of studies provided fundamental knowledge and techniques for developing recommendation systems. Among them, the CF technique has been most widely used and has proven to be useful in many practices. However, current collaborative filtering (CF) technique has still considerable rooms for improving the effectiveness of recommendation systems: 1) a similarity function most systems use to find so-called like-minded people is not well defined in that similarity is computed from a single perspective of similarity concept; and 2) temporal information that contains the changing preference of customers needs to be taken into account when making recommendations. We hypothesize that integration of multiple aspects of similarity and utilization of temporal information will improve the accuracy of recommendations. The objective of this paper is to test the hypothesis through a series of experiments using MovieLens data. The experimental results show that the proposed recommendation system highly outperforms the conventional CF-based systems, confirming our hypothesis.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.2
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• pp.200-206
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• 2024

Computing music similarity is an indispensable component in developing music search service. This paper proposes a relevance weight of each chromagram vector for cover song identification in computing a music similarity function in order to boost identification accuracy. We derive a music similarity function using the relevance weight based on the probabilistic relevance model, where higher relevance weights are assigned to less frequently-occurring discriminant chromagram vectors while lower weights to more frequently-occurring ones. Experimental results performed on two cover music datasets show that the proposed music similarity improves the cover song identification performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.294-299
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• 2006

추천 시스템은 사용자 프로파일을 기반으로 개인 취향에 맞는 정보나 제품에 대한 이용성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시멘틱 환경 내에서 사용자 개개인에 맞는 웹 콘텐츠를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 웹 콘텐츠 추천 방법론을 제안한다. 이를 위해서 2가지에 초점을 두었다. 첫 번째, 사용자 프로파일의 쓰임새를 향상시키기 위해 온톨로지 모델을 적용한다. 이는 비슷한 서비스를 제공하는 여러 웹 서비스 사이트에서 사용자의 기호 정보를 공유할 수 있다는 이점을 갖는다. 또한 온톨로지를 기반으로 생성된 사용자 프로파일은 콘텐츠 추천 점수 계산을 위한 정확한 입력 데이터를 제공한다. 두 번째로 각각의 웹 콘텐츠들의 추천 점수를 계산하는 함수를 정의한다. 제안하고자 하는 함수는 각 웹 콘텐츠의 계층구조와 웹 콘텐츠를 구성하는 속성들의 관계를 명시한 온톨로지를 기반으로, 사용자 프로파일의 내용과 웹 콘텐츠의 개념 유사도(Concept Similarity)와 관계 유사도(Relation Similarity) 구한다. 따라서 본 논문에서는 전체 유사도(Concept Similarity+Relation Similarity)를 추천 점수로 적용한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.373-378
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• 2001

The optimization method based on an enhanced genetic algorithms is for multimodal function optimization in this paper. This method is consisted of two main steps. The first step is a global search step using the genetic algorithm(GA) and function assurance criterion(FAC). The belonging of an population to initial solution group is decided according to the FAC. The second step is to decide the similarity between individuals, and to research the optimum solutions by single point method in reconstructive search space. Four numerical examples are also presented in this papers to comparing with conventional methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.313-313
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• 2020

여름철 발생하는 집중호우는 해안지역 및 하천유역의 저지대에 상습적인 침수를 유발하며, 도시지역은 높은 불투수율로 인해 추가적인 침수 피해가 발생하는 경우가 많다. 본 연구에서는 폭함수를 통해 하천망의 공간적인 특성을 함수형태로 나타내어 유역의 수문분석에 이용하는 폭함수 단위도법(WFIUH, Width Function Instantaneous Unit Hydrograph)을 소개하고, 적용성을 검토하기 위하여 실제 유역 및 강우 사상에 적용해보았다. WFIUH는 기존의 집중형 수문모형과 다르게 매개변수를 물리적으로 결정할 수 있으며, 유역특성과 시공간적 변동성을 수문곡선 산정에 반영할 수 있는 장점이 있다. WFIUH의 적용성을 검토하기 위하여 2003년 한반도에 심각한 침수피해를 입힌 태풍 매미로 인해 발생한 강우사상과 그로인해 큰 피해가 있었던 마산 지역의 남천, 삼호천 일부 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 실시하였다. 분석결과 범용 수문모형인 HEC-HMS와 비교 시 유사한 결과를 보이며, 실제 관측치와도 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 또한 강우의 이동을 반영하여 강우의 이동이 수문곡선과 첨두유량에 미치는 영향을 비교분석 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.389-391
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• 2003

컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 결정 방안을 제시해 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 베이지안 학습을 통하여 군집화를 위한 퍼지 멤버 함수값을 구하였다. 본 연구에서는 최적의 퍼지 군집화 수행을 위하여 베이지안 학습 기반의 퍼지 규칙을 추출하였다. 인공적으로 만든 데이터와 기존의 기계 학습 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.4
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• pp.613-624
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• 2003

This paper proposes a design for efficient and accurate retrieval of similar image subsequences using the multi-dimensional time warping distance as similarity evaluation tool in image sequence database after building of two indexing structures implemented with priority queue and suffix tree respectively. Receiving query image sequence, at first step, the proposed method searches the candidate set of similar image subsequences in priory queue index structure. If it can not get satisfied results, it retrieves another candidate set in suffix tree index structure at second step. The using of the low-bound distance function can remove the dissimilar subsequence without false dismissals during similarity evaluating process between query image sequence and stored sequences in two index structures.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1007-1012
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• 2014

Software birthmarks are used to detect software plagiarism. For binaries, however, only a few birthmarks have been developed. In this paper, we propose a static approach to generate API sequences along major paths, which are analyzed from control flow graphs of the binaries. Since our API sequences are extracted along the most plausible paths of the binary codes, they can represent actual API sequences produced from binary executions, but in a more concise form. Our similarity measures use the Smith-Waterman algorithm that is one of the popular sequence alignment algorithms for DNA sequence analysis. We evaluate our static path-based API sequence with multiple versions of five applications. Our experiment indicates that our proposed method provides a quite reliable similarity birthmark for binaries.