• 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.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.10 no.4
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• pp.631-637
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• 2007

This research focuses on similarity evaluation of images according to tones of images. Color space of images were converted RGB color space into HSI color space. The information entropy criteria has been taken for evaluating similarity of images for digital library. The similarity was then calculated by combining correlation coefficients and information entropy. Those two values are further analyzed with a relation to human sensibility.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.193-197
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• 2003

기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈(norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.761-764
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• 2014

본 연구는 지능형 QA시스템과 관련한 연구에서, 자동 패러프레이즈 생성 시스템을 평가하는 새로운 방법을 제시한다. 기존의 패러프레이즈 생성 시스템의 자동 평가 방법은 참조할 수 있는 패러프레이즈 정보의 양이 크게 제한되어 있었으며, 원 문장의 콘텍스트(context)와 이에 의존하는 통사적 구조(syntactic structure) 및 의미적 구조의 유사성을 고려하지 않고, 단순 구/단어 수준의 의미 유사성을 기반으로 생성된 패러프레이즈를 평가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 시맨틱 프레임(semantic frame)을 이용한 패러프레이즈 문장 평가 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 문장의 콘텍스트를 표현하는 프레임과 이러한 프레임이 발생시키는 통사적, 의미적 구조의 유사성을 바탕으로 원 문장과 패러프레이즈 문장의 '의미 유사성', '어휘 형태 비 유사성'을 평가하는 방식이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.209-210
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• 2007

키워드 유사성 검색은 입력받은 키워드에 관련된 의미 있는 데이터를 검색하는 것을 말한다. 데이터들은 매우 다양한 형태로 표현 될 수 있고, 각각의 형태에 대한 키워드 유사성 검색에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 이 논문에서는 다양한 키워드 유사성 검색에 대한 연구들의 개관을 살펴보고 그것들을 비교해 볼 것이다. 이 연구들을 비교 분석하는 것은 키워드 유사성 검색을 일반화 하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.33-35
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• 2018

기존의 사람간의 유사성 측정 시스템은 적외선 빔이나 열 감지 영상 장치를 통해 측정하였다. 하지만 이와 같은 방법으로 측정하면 2명 이상의 객체를 분류해내는 기술은 제공하지 않는다. 이에 본 논문은 고정된 카메라를 이용하여 각 사람의 피부색과 옷차림 등의 RGB 정보를 이용한 사람 유사성 측정 기법을 제안한다. RGB카메라 영상을 통하여 객체의 RGB 히스토그램을 얻은 후 각 객체에 대해 Bhattacharyya metric, Cosine similarity, Jensen difference, Euclidean distance로 histogram similarity를 계산하여 객체 추적 및 유사성 측정을 통해 객체를 분류한다. 제안된 시스템은 C/C++를 기반으로 구현하여, 유사성 측정 성능을 평가하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.6
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• pp.367-376
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• 2002

XML allows users to define elements using arbitrary words and organize them in a nested structure. These features of XML offer both challenges and opportunities in information retrieval and document management. In this paper, we propose a new methodology for computing similarity considering XML semantics - meanings of the elements and nested structures of XML documents. We generate extended-element vectors, using thesaurus, to normalize synonyms, compound words, and abbreviations and build similarity matrix using them. And then we compute similarity between XML elements. We also discover and minimize XML structure using automata(NFA(Nondeterministic Finite Automata) and DFA(Deterministic Finite automata). We compute similarity between XML structures using similarity matrix between elements and minimized XML structures. Our methodology considering XML semantics shows 100% accuracy in identifying the category of real documents from on-line bookstore.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.420-423
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• 2011

두 카메라 혹은 다수의 카메라에서의 컬러 보정은 알고리즘의 성능 향상 및 양안식 3D 카메라에서 매우 중요한 기술이다. 최근 컬러 보정 방법들이 다수 제안되었지만 이 방법들의 결과에 대한 정확한 측정 방법이 많지 않으며 기존의 측정 방법은 두 영상이 카메라의 위치에 따른 서로 다른 장면을 가지고 있을 경우에 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 컬러 보정을 위한 컬러 간의 유사성 측정 기법을 제안한다. 이 기법은 대상이 되는 두 영상의 장면이 일치하지 않는 경우를 고려하여 대응점 검색을 통해 두 장면 간의 같은 컬러를 가져야 하는 대응점을 찾고 이 대응점 주위의 영역으로부터 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교한다. 이 경우 두 영상의 위치 변화에 따른 장면 변화와 대응점의 약간의 어긋남에 대해서 고려할 수 있다. 또한 대응점들이 영상의 모든 영역을 포함하지 않을 수 있기 때문에 전체 영상의 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교도 동시에 수행하여 결과적인 컬러의 유사성은 대응점 기반과 전체 영상 기반의 유사성의 가중치의 합으로 결정되며 이 가중치는 대응점 기반의 컬러 비교가 영상 내의 얼마만큼의 영역을 포함하는지에 따라서 결정된다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.6
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• pp.466-475
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• 2009

Considerable research in the field of ontology mapping has been done when information sharing and reuse becomes necessary by a variety of ontology development. Ontology mapping method consists of the lexical, structural, instance, and logical inference similarity computing. Lexical similarity computing used in most ontology mapping methods performs an ontology mapping by using the synonym set defined in the WordNet. In this paper, we define the Super Word Set including the hypenym, hyponym, holonym, and meronym set and propose an ontology mapping method using the Super Word Set. The results of experiments show that our method improves the performance by up to 12%, compared with previous ontology mapping method.

• 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.