Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
/
2007.11a
/
pp.581-585
/
2007
본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
/
1999.08a
/
pp.25-28
/
1999
자동분류나 정보검색에 주로 이용되는 문헌 클러스터링에서는 문헌간의 유사성을 측정하기 위해 다양한 유사계수를 이용하는데, 모든 유사계수가 동일한 클러스터링 결과를 가져오는 것은 아니다. 본고에서는 50건의 신문기사를 대상으로 SPSS 통계 패키지를 이용하여 다양한 유사계수에 각각 달라지는 문헌 클러스터링의 결과를 살펴본 후, 유사계수간의 연관성을 측정하였다.
The fractal image compression is based on the self-similarity that some area in an image exhibits a very similar shape with other areas. This compression technique has very long encoding time although it has high compression ratio and fast decompression. To cut-off the encoding time, most researches have restricted the search of domain blocks for a range block. These researches have been mainly focused on the coherence between a domain block and a range block, while they have not utilized the coherence among range blocks well. Therefore, we give an analysis on the coherence among range blocks in order to develope an efficient fractal Image compression algorithm. We analysis the range blocks according to not only measures for defining the range block coherence but also threshold of each measure. If these results are joined in a prior work of other fractal compression algorithms, it will give a great effectiveness in encoding time.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.22
no.3
/
pp.495-503
/
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2006.06c
/
pp.58-60
/
2006
근래에 XML 문서가 인터넷에서 정보 교환의 방법으로 표준화됨에 따라, 많은 양의 데이터가 XML 문서 포맷으로 저장되고 있다. XML 문서의 유사성 연구는 크게 edit-distance를 이용하는 방법, 문서의 그래프 모델을 이용하는 방법, 문서의 매트릭스 모델을 이용하는 방법 등이 있다. 최근에는 문서를 encoding 하고 푸리에 변환을 이용하는 방법이 보고되었다. 본 논문에서는 XML 문서를 함수로 변환하여 모델링하여 문서의 구조적 유사성을 비교하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하여 XML 문서를 함수로 모델링하였으며 XML 문서 간의 유사성을 비교해 보았다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2003.04a
/
pp.893-895
/
2003
단백질간 구조 비교는 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질을 분류하거나 모티프(motif)를 찾는데 유용하게 사용되고 있다. 여러 가지 단백질간 구조 비교 방법 중에서 단백질 2차구조를 이용하는 방법은 실행속도의 측면에서 장점이 있다. 본 논문에서는 단백질 2차 구조와 그들 사이의 관계를 기반으로 한 단백질 구조 비교에서 사용될 유사성 그래프를 생성하는 방법을 기술하였다. 유사성 그래프는 단백질의 2차구조 사이의 관계를 노드로 하여 생성되는데, 그 시간복잡도가 O(n$^4$)이다. 이에 본 논문에서는 유사성 그래프의 생성을 효율적으로 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2018.05a
/
pp.289-289
/
2018
하천의 유사는 이동 형태에 따라 소류사와 부유사로 분류되는데, 대부분의 자연하천에서 유사는 난류로 인해 부유사의 형태로 이송된다. 하천 흐름 내 부유사는 크기와 모양이 서로 다른 입자들로 구성되어 있으며, 부유사의 입도 분포는 유사의 특성 뿐 아니라 흐름의 유사 이동 능력과 같은 유수동역학적 특성 또한 함께 고려되어야 한다. 유사의 입도 분포는 통계적인 방법을 통해 결정되며, 일반적으로 모래 하천의 입도 분포는 로그 정규 분포를 따르는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 부유사의 입도 분포 모형을 이용하여 다양한 흐름 조건 하에서의 입도분포를 살펴본다. 비점착성 유사의 입도 분포 모형은 점착성 유사의 입도 분포 모형으로부터 얻어지며, 1차원 유사 이동 모형과의 결합을 통해 다양한 흐름 조건에서 부유된 유사의 입도 분포를 모의할 수 있다. 여러 연구결과를 분석한 결과, 부유사의 입도 분포는 최빈치가 하나인 단최빈 분포(Unimodal Distribution)가 대다수를 차지하였으나, 최대 빈도가 두 개 이상 나타나는 쌍최빈 분포(Bimodal Distribution) 또한 흔히 나타나는 것이 확인된다. 본 연구에서 개발된 비점착성 유사의 입도 분포모형은 단최빈 및 쌍최빈이 나타난 실험실 실험 자료를 이용하여 검증된다. 단최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지와 쌍최빈의 입도 분포를 나타내는 실험 결과 2가지를 이용하였을 때, 총 4가지의 다양한 유수동역학적 조건 하에서 비점착성 유사의 입도 분포가 합리적으로 모의되는 것이 확인된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.26
no.1
/
pp.89-99
/
2015
The World Economic Forum and the Korean Ministry of Knowledge Economy have selected big data as one of the top 10 in core information technology. The key of big data is to analyze effectively the properties that do have data. Clustering analysis method of big data techniques is a method of assigning a set of objects into the clusters so that the objects in the same cluster are more similar to each other clusters. Similarity measures being used in the cluster analysis may be classified into various types depending on the nature of the data. In this paper, we studied upper and lower bounds for binary similarity measures with negative matches such as Russel and Rao measure, simple matching measure by Sokal and Michener, Rogers and Tanimoto measure, Sokal and Sneath measure, Hamann measure, and Baroni-Urbani and Buser mesures I, II. And the comparative studies with these measures were shown by real data and simulated experiment.
This study examined the standard how to deal with infringement of copyright legally, by looking at several examples of the infringement of copyright in local video works. When we look at precedents relating to copyrighted motion pictures, there are many times when two works seem quite similar but don't get conformed to the infringement of copyright by deliberating the similarities feebly. Although the Idea seems same, the creative expression is admitted and the substantial similarity is denied. For example, in the case of the soap opera, 'Kareiski', the court presented a standard of judgment by organizing the facts, based on the subjective element, dependence on proof and the objective element, the substantial similarity In the case of 'Fox and the Cotton Candy', the dependence on proof and the substantial similarity were examined as usual but when examining the substantial similarity, it was examined in more specific details. This case is a good reference for solving such a case in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2020.06a
/
pp.181-181
/
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.