Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.3
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pp.495-503
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2011
The most widely used data mining technique is to find association rules. Association rule mining is the method to quantify the relationship between each set of items in very huge database based on the association thresholds. There are some basic association thresholds to explore meaningful association rules ; support, confidence, lift, etc. Among them, confidence is the most frequently used, but it has the drawback that it can not determine the direction of the association. The net confidence and the attributably pure confidence were developed to compensate for this drawback, but they have other drawbacks.In this paper we consider some predictive similarity measures for binary data in cluster analysis and multi-dimensional analysis as association threshold to compensate for these drawbacks. The comparative studies with net confidence, attributably pure confidence, and some predictive similarity measures are shown by numerical example.
Jo, Jin-Wan;Shin, Mi-Hae;Park, Areum;Kim, Young-Chul
The Journal of the Korea Contents Association
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v.14
no.3
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pp.176-185
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2014
This study deals with the precedents regarding music works among 'The suits to claim an infringement of copyright' and 'Suits to claim indemnification for damage' that have been filed in Korea up so far in order to establish clear criteria to judge plagiarism based on the ground of legal judgment and judge the similarity of two works that have been in controversy previously. The study has been performed through literature review and also precedents. According to the study result, 'criteria to judge music works on plagiarism' are largely classified into (1) creativity, (2) access, and (3) substantial similarity. It is almost the same to judge creativity and substantial similarity. With the components of music works, say, melody, harmony, and rhythm, comparative analysis is conducted. About creativity, the original composer's song is analyzed with another object to be compared whereas about substantial similarity, two songs in controversy get to be analyzed. Regarding the current criteria to judge creativity, it is needed to set the number of objects to be compared which have been regarded similar. And access has limitations in setting up objective criteria for it. Lastly, we should develop digitized criteria for substantial similarity based on the preliminary review system of the Committee on Performance Ethics in the past.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1113-1121
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2011
Recently, a variety of data mining techniques has been applied in various fields like healthcare, insurance, and internet shopping mall. Association rule mining is a popular and well researched method for discovering interesting relations among large set of data items. Association rule mining is the method to quantify the relationship between each set of items in very huge database based on the association thresholds. There are three primary quality measures for association rules; support and confidence and lift. In this paper we consider some similarity measures with negative co-occurrence frequencies which is widely used in cluster analysis or multi-dimensional analysis as association thresholds. The comparative studies with support, confidence and some similarity measures are shown by numerical example.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.127-130
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1998
피치검색과 3-level clipping을 이용한 새로운 파형부호화법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에서는 우선 피치를 검출하여 기준피치파형과 인근피치파형을 검색한다. 그 후 유사도 측정시 기준피치파형과 인근 피치파형에 대해 3-level clippng을 수행한다. 클리핑된 기준피치파형가 인근피치파형간의 유사도를 측정하여 유사성이 크다면 피치정보와 에너지 정보만을 전송하거나 저장하여 압축을 하고, 유사성이 적다면 인근피치파형을 압축을 하지 않고 저장한다. 그 후에 저장된 ?ㅇ을 기준 피치파형으로 재정의 하여 다시 반복적으로 압축을 수행한다. 압축된 음성신호를 다시 복원할 때에는 수신 또는 저장된 음성신호를 이용하여 PSOLA 방식으로 합성을 수행한다. 평균압축율이 약 65%일 경우에도, MOS 값이 4이상을 유지하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.181-181
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2020
점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도으 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이전의 많은 연구는 점착성 유사의 입도분포가 대수정규분포를 따른다고 주장하고 있다. 그러나 그 가정이 합리적인지에 대해 분석한 연구는 많지 않다. 본 연구는 통계학적 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 사용된 적합도 검정 방법은 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정이며 적합도 판정의 기준은 유의수준 5%를 기준으로 하였다. 그 결과, 실험실 실험에서 측정된 플럭의 입도분포와 현장 실험에서 측정된 입도분포는 다른 결과를 보였다. 현장 실험의 경우, 분포가 오른쪽으로 왜곡된 지수분포의 형태를 나타냈으며, Gamma 분포가 가장 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 경우 일반적인 양의 왜도를 가지는 분포를 나타냈으며 GEV분포가 점착성 유사의 입도분포를 가장 잘 모사하였다. 대수정규 분포의 경우 일반적으로 이용하는 2-매개변수 대수정규분포일 경우 현장실험과 실험실 실험 모두 적합하지 않았다. 그러나 위치 매개변수를 추가하여 3-매개변수 대수정규분포를 사용하면 점착성 유사의 입도분포를 잘 모사하는 것으로 판단된다. 따라서 점착성 유사의 입도분포를 무조건적으로 대수정규분포로 사용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다.
Kim, Seong won;Jeong, Anchul;Yu, Wansik;Jung, Kwansue
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.280-280
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2017
국내의 사면안정평가는 국토교통부, 국민안전처, 산림청 등의 주요 기관에서 사면을 구성하고 있는 토양특성과 사면경사 등을 평가할 수 있는 기준을 마련하고 있다. 대부분 경우 이 기준을 가지고 자연사면의 안정성에 대한 전반적인 평가가 이루어지고 있다. 하천관리에서는 다양한 요소들을 고려하여 계획이 수립되고 실행되고 있으며 이 중 산지와 기타 지역에서 유입유사는 그 정도에 따라 하천의 통수능력 감소와 하천생태계 교란 등의 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 이유에서 유사는 하천관리에 있어 매우 중요한 관리 대상이다. 그러나 현재 평가기준을 이용하여 사면의 붕괴 및 취약정도를 판단할 수 있으나 유역의 유사발생여부를 평가하기에는 상당한 오류를 가지게 된다. 본 연구에서는 사면평가기준을 통한 1차적인 평가와 강우로부터 발생하는 토양침식과 퇴적을 분석 결과를 적용한 종합적인 2차적인 평가를 수행하였다. (1)기존에 사용하고 있는 사면안정평가기준을 가지고 대상유역인 금호강유역의 토양특성에 대한 등급을 분류한다. (2)토층, 토지이용, 빈도별 강우자료 등 다양한 인자를 고려할 수 있는 C-SEM(Cell-based Sediment Erosion Model)을 이용하여 침식 및 퇴적 깊이를 계산한다. (3)사용하고 있는 평가기준과 침식 및 퇴적깊이에 대한 분석결과를 조합하여 금호강유역에서의 유사발생 평가를 위한 지도를 작성한다. 이 연구는 국가에서 제공하고 있는 유역관련 자료를 이용하여 대상유역에서 유사발생을 평가하고 유사발생 관련인자를 대상으로 평가기준을 제안하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.6
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pp.1127-1135
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2012
Association rule mining is the method to quantify the relationship between each set of items in a large database. One of the well-studied problems in data mining is exploration for association rules. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. We generate some association rules using confidence. Confidence is the most important measure of these measures, but it is an asymmetric measure and has only positive value. Thus we can face with difficult problems in generation of association rules. In this paper we apply the similarity measures by probabilistic interestingness measure to find a solution to this problem. The comparative studies with support, two confidences, lift, and some similarity measures by probabilistic interestingness measure are shown by numerical example. As the result, we knew that the similarity measures by probabilistic interestingness measure could be seen the degree of association same as confidence. And we could confirm the direction of association because they had the sign of their values.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.477-482
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2001
이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.123-124
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2021
본 논문은 기존 폰트 디자인을 고찰하여 한글과 라틴 알파벳 디자인의 형태 유사성을 향상시키기 위한 기초 자료를 제공한다. 고찰을 위해 윤디자인 대표 폰트 20종을 선정하였다. 형태적 관점에서 글자 디자인적 유사성을 찾기 위해 낱자, 낱글자, 낱말, 문장을 기준으로 고찰하였다. 윤디자인 대표 폰트 20종의 한글과 라틴 알파벳 글자 디자인의 결과는 다음과 같다. 첫째, 낱자(자소) 디자인은 동일한 형태이지만, 크기와 비례가 변화할 수 있다. 둘째, 낱글자(음절) 디자인은 낱글자 전체의 디자인을 위해 부분적으로 다른 형태를 디자인할 수 있다. 셋째, 낱말(단어) 디자인은 낱말의 우월효과를 고려하여야 한다. 넷째, 문장의 디자인은 글줄의 흐름을 고려하여 글자의 크기, 비례와 기준선을 디자인하여야 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.117-124
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2013
Association rule of data mining techniques is the method to quantify the relationship between a set of items in a huge database, andhas been applied in various fields like internet shopping mall, healthcare, insurance, and education. There are three primary interestingness measures for association rule, support and confidence and lift. Confidence is the most important measure of these measures, and we generate some association rules using confidence. But it is an asymmetric measure and has only positive value. So we can face with difficult problems in generation of association rules. In this paper we apply the similarity measures by probabilistic interestingness measure (PIM) with all marginal proportions (AMP) to solve this problem. The comparative studies with support, confidences, lift, chi-square statistics, and some similarity measures by PIM with AMPare shown by numerical example. As the result, we knew that the similarity measures by PIM with AMP could be seen the degree of association same as confidence. And we could confirm the direction of association because they had the sign of their values, and select the best similarity measure by PIM with AMP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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