Time series analysis is widely employed by many organizations to solve business problems, as it extracts various information and insights from chronologically ordered data. Among its applications, measuring time series similarity is a step to identify time series with similar patterns, which is very important in time series analysis applications such as time series search and clustering. In this study, we propose an efficient method for measuring time series similarity that focuses on anomalies rather than the entire series. In this regard, we validate the proposed method by measuring and analyzing the rank correlation between the similarity measure for the set of subsets extracted by anomaly detection and the similarity measure for the whole time series. Experimental results, especially with stock time series data and an anomaly proportion of 10%, demonstrate a Spearman's rank correlation coefficient of up to 0.9. In conclusion, the proposed method can significantly reduce computation cost of measuring time series similarity, while providing reliable time series search and clustering results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.192-200
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2008
Multimodal biometrics is a method for personal authentication and verification using more than two types of biometrics data. RBF based score-level fusion uses pattern recognition algorithm for multimodal biometrics, seeking the optimal decision boundary to classify score feature vectors each of which consists of matching scores obtained from several unimodal biometrics system for each sample. In this case, all matching scores are assumed to have the same reliability. However, in recent research it is reported that the quality of input sample affects the result of biometrics. Currently the matching scores having low reliability caused by low quality of samples are not currently considered for pattern recognition modelling in multimodal biometrics. To solve this problem, in this paper, we proposed the RBF based score-level fusion approach which employs quality information of input biometrics data to adjust decision boundary. As a result the proposed method with Qualify information showed better recognition performance than both the unimodal biometrics and the usual RBF based score-level fusion without using quality information.
In the communication mobile terminal, Vocabulary recognition system has low recognition rates, because this problems are due to phoneme feature extract from inaccurate vocabulary. Therefore they are not recognize the phoneme and similar phoneme misunderstanding error. To solve this problem, this paper propose the system model, which based on the two step process. First, input phoneme is represent by number which measure the distance of phonemes through phoneme likelihood process. next step is recognize the result through the reliability measure. By this process, we minimize the phoneme misunderstanding error caused by inaccurate vocabulary and perform error correction rate for error provrd vocabulary using phoneme likelihood and reliability. System performance comparison as a result of recognition improve represent 2.7% by method using error pattern learning and semantic pattern.
According to photography, lines are important elements that make composition and mood of photo. In this paper, we proposed a measure for compositional dissimilarity between photos using lines which are basic elements of photography. To identify patterns of lines which classify composition of photos, we investigated both features of compositionally same photos and compositionally different photos. Then we developed effective measure for compositional dissimilarity between photos by applying the investigated features to the measure, and we implemented an image searching system which retrieves photo compositionally similar to given query to evaluate performance of proposed method. The searching system showed the precision of about 85% maximally for the highly matched 10 results and was capable of reliably retrieving compositionally similar to given query even if some objects were included in photos.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.1
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pp.39-45
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2010
As the value of environment is increasing, the water quality has been a matter of interest to the nation and people. Research on water quality has been widely studied, but focused on geographical characteristic and river characteristics like inflow, outflow, quantity and speed of water. In this paper, two approaches to measure the similarity of sampling sites by using water quality data are discussed and compared with two-years empirical data of Yongdam-Dam. The existing method has calculated their similarities with principal component scores. The proposed approach in this paper use correlation matrix of water quality related variables and MDS for measuring the similarity, which is shown to be better in the sense of being clustering which is identical to geographical clustering since it can consider the time series pattern of water quality.
북극 스발바르의 사면 지형에는 걸리가 발달되어 있다. 이러한 걸리는, 그 성인에는 여러 의견이 있으나, 화성에도 중고위도를 중심으로 다수 분포한다. 화성의 걸리는 2000년대에 들어 비로소 본격적으로 규명되고 있으나, 지형적 특성으로 인한 탐사의 한계로 지구에 분포하는 유사지형을 통한 비교 연구가 일반적이다(Costard, et al. 2007 등). 이 연구에서는 스발바르의 주도 롱이어비엔에서 UAV을 이용하여 획득한 DEM으로 스발바르 걸리를 측량하고, 이를 화성 중위도의 테라 사이메리아, 테라 시레넘, 노아 키스 테라에 분포하는 걸리와 비교하였다. Longyearbreen 빙하 전방에 위치한 사면을 UAV로 촬영하고, 이를 SfM-MVS(Structure from Motion & MultiView Stereo) 기법으로 3차원 점군 모델과 고해상도 DEM을 제작하여 분석하였다. 화성의 경우 MRO궤도 탐사선이 촬영한 HiRise DTM을 이용하여 분석하였다. 두 걸리는 기후와 지질 조건에 차이가 있음에도 불구하고 유사한 패턴을 보였다. 특히 테라 사이메리아에 위치한 걸리와 롱이어비엔 북사면의 걸리는 기준거리, 단면적, 폭, 경사, 제방 두께 등에서 상당한 정량적 유사관계가 있었다. 이는 두 행성의 걸리가 유사한 성인 및 형성 프로세스를 거쳤을 가능성을 시사한다. 측량 기법과 UAV 의 안정성을 개선시키면 지형 모델의 품질 향상 및 극지에서의 UAV 운용이 용이해질 것으로 기대된다. 또한 스발바르의 기후 요소 및 물리량 적용은 향후 화성 지형연구에도 응용할 수 있을 것으로 사료된다.
Park, Sang-Young;Jeong, Seon-A;Yi, Hye-Suk;Lee, Hye-Keun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1014-1017
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2007
본 연구에서는 K-mean 알고리즘을 이용하여 수지조사지점을 클러스터링하고, 수질변화 특성을 비교 분석하였다. 현행 용담댐 저수지의 호내 수질조사점은 10개소를 운용하고 있으나, 샘플링의 경제성과 효율성을 위하여 수질변동 특성이 유사한 몇 개의 지점으로 클러스터링을 할 필요성이 있다. 군집의 개수를 3개, 4개, 5개로 변화해 가면서 알고리즘을 적용한 결과, 크게 3개의 영역으로 분류되었다. 즉, 지류의 유입부분과 용담호의 중류 지역 그리고 댐앞 지점으로 분류되었다. 지류로 부터의 오염부하 유입에 따른 영향을 직접적으로 받는 3번, 8번, 9번 조사지점은 수질변동 특성이 유사한 것으로 분석되었으나, 공간적으로 이격되어 있어 조사지점을 계속 유지하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 용담호의 중류에 해당하는 5번, 6번, 7번 지점은 하천과 호소의 중간적인 성격을 지닌 전이지대(transitional zone)에 해당하며, 수질변동특성이 유사하여 하나의 조사지점으로 통합하는 것이 적절할 것으로 판단된다. 1번, 2번, 4번 조사지점은 댐앞 지점으로써 호소의 성격이 강한 지점으로 볼 수 있으며, 하나의 조사지점으로 통합할 수 있다. 통합된 조사지점의 강우기 수질 변화는 매우 유사한 패턴을 보이고 있는 것을 확인할 수 있다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.729-734
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2012
Clustering analysis has been widely used in numerous applications like pattern recognition, data analysis, intrusion detection, image processing, bioinformatics and so on. Much of previous work has been based on the numeric data only. However, symbolic data analysis has emerged to deal with variables that can have intervals, histograms, and even functions as values. In this paper, we propose a non symmetric proximity based clustering approach for symbolic objects. A method for clustering symbolic patterns based on the average similarity value(ASV) is explored. The results of the proposed clustering method differ from those of the existing methods and the results are very encouraging.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.808-810
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2013
최근 인터넷 사용이 보편화됨과 더불어 정치적, 경제적인 목적으로 웹사이트와 이메일을 악용한 악성 코드가 급속히 유포되고 있다. 유포된 악성코드의 대부분은 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드이다. 이에 변종 악성코드를 탐지하기 위해 유사 악성코드를 분류하는 연구가 활발하다. 그러나 기존 연구에서는 정적 분석을 통해 얻어진 정보를 가지고 분류하기 때문에 실제 발생되는 행위에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 악성코드가 호출하는 API(Application Program Interface) 정보를 추출하고 유사도를 분석하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 악성코드가 호출하는 API의 유사도를 분석하기 위해서 동적 API 후킹이 가능한 악성코드 API 분석 시스템을 개발하고 퍼지해시(Fuzzy Hash)인 ssdeep을 이용하여 비교 가능한 고유패턴을 생성하였다. 실제 변종 악성코드 샘플을 대상으로 한 실험을 수행하여 제안하는 악성코드 분류 기법의 유용성을 확인하였다.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.30
no.7
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pp.735-742
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2008
In order to evaluate the levels and distribution patterns, the concentrations of PAHs and chlorophenols were investigated in sludge samples discharged from 6 WWTPs located along Nak-dong river and 7 STPs in Busan, Korea. Levels of 16 PAHs and 19 chlorophenols in sludge samples ranged from 1.28 to 44.9 mg/kg dry wt. and from 213 to 3,850 $\mu$g/kg dry wt., respectively. Levels of PAHs in sludge samples except I5 and S4 were detected lower than those of previous studies. The distribution patterns of PAHs and chlorophenols varied with industrial wastewater sludge samples because industrial wastewater sludge had different industrial input sources. However, the distribution patterns of PAHs and chlorophenols in sewage sludge were pretty similar. Phenanthrene, fluoranthene and pyrene were dominant and the fractions of these 3 PAHs relative to 16 PAHs in sewage sludge ranged from 30.8 to 50.7%. 2-chlorophenol is dominated in most sewage sludge samples and the fraction ranged from 36.0 to 66.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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