• Title/Summary/Keyword: 유사 임계치

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표적 마케팅을 위한 CBR 시스템의 유사 임계치 및 커버리지의 동시 최적화 모형

  • An, Hyeon-Cheol
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 2007.11a
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    • pp.605-610
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    • 2007
  • 사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.

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A Study on the Improvement of Prediction Accuracy of Collaborative Recommender System under the Effect of Similarity Weight Threshold (협력적 추천시스템에서 유사도 가중치의 임계치 설정에 따른 선호도 예측 정확도 향상에 관한 연구)

  • Lee, Seok-Jun
    • Korean Business Review
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    • v.20 no.1
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    • pp.145-168
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    • 2007
  • Recommender system helps customers to find easily items and helps the e-biz companies to set easily their target customer by automated recommending process. Recommender systems are being adopted by several e-biz companies and from these systems, both of customers and companies take some benefits. This study sets several thresholds to the similarity weight, which indicates a degree of similarity of two customers' preference, to improve the performance of prediction accuracy. According to the threshold, the accuracy of prediction is being improved but some threshold setting shows the reduction of the prediction rate, which is the coverage. This coverage reduction has male effect on the prediction accuracy of customers, so more study on the prediction accuracy of recommender system and to maximize the coverage are needed.

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Optimizing Similarity Threshold and Coverage of CBR (사례기반추론의 유사 임계치 및 커버리지 최적화)

  • Ahn, Hyunchul
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.8
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    • pp.535-542
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    • 2013
  • Since case-based reasoning(CBR) has many advantages, it has been used for supporting decision making in various areas including medical checkup, production planning, customer classification, and so on. However, there are several factors to be set by heuristics when designing effective CBR systems. Among these factors, this study addresses the issue of selecting appropriate neighbors in case retrieval step. As the criterion for selecting appropriate neighbors, conventional studies have used the preset number of neighbors to combine(i.e. k of k-nearest neighbor), or the relative portion of the maximum similarity. However, this study proposes to use the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, as the criterion for selecting appropriate neighbors to combine. In this case, too small similarity threshold value may make the model rarely produce the solution. To avoid this, we propose to adopt the coverage, which implies the ratio of the cases in which solutions are produced over the total number of the training cases, and to set it as the constraint when optimizing the similarity threshold. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to a real-world target marketing case of an online shopping mall in Korea. As a result, we found that the proposed model might significantly improve the performance of CBR.

The SIFT and HSV feature extraction-based waste Object similarity measurement model (SIFT 및 HSV 특징 추출 기반 폐기물 객체 유사도 측정 모델)

  • JunHyeok Go;Hyuk soon Choi;Jinah Kim;Nammee Moon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1220-1223
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    • 2023
  • 폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.

Study on optimal image processing and identifying threshold values for automatic extraction of the damaged areas (피해지역 자동추출을 위한 공간영상 피해 항목별 최적 영상처리 및 임계치 결정에 관한 연구)

  • Seo, Jung-Taek;Kim, Kye-Hyun;Nam, Gi-Beom;Kim, Tae-Hoon
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2010.06a
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    • pp.121-127
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    • 2010
  • 본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

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Trend Similarity Search In Time-Series Databases (시계열 데이터베이스에서의 트렌드 유사도 탐색)

  • 이지은;윤종필
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.337-339
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    • 1999
  • 최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.

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The Automated Threshold Decision Algorithm for Node Split of Phonetic Decision Tree (음소 결정트리의 노드 분할을 위한 임계치 자동 결정 알고리즘)

  • Kim, Beom-Seung;Kim, Soon-Hyob
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.31 no.3
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    • pp.170-178
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    • 2012
  • In the paper, phonetic decision tree of the triphone unit was built for the phoneme-based speech recognition of 640 stations which run by the Korail. The clustering rate was determined by Pearson and Regression analysis to decide threshold used in node splitting. Using the determined the clustering rate, thresholds are automatically decided by the threshold value according to the average clustering rate. In the recognition experiments for verifying the proposed method, the performance improved 1.4~2.3 % absolutely than that of the baseline system.

Ship Detection from Satellite Radar Imagery using Stepwise Threshold Determination (단계적 임계치 결정을 통한 위성레이더이미지 내 선박 탐지)

  • Ho-Kun Jeon;Hong Yeon Cho
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.152-153
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    • 2023
  • AIS has been widely used for maritime traffic assessment for its convenience. However, AIS has problems with position missing due to radio interference and transmission distance limit. On the other hand, satellite radar determines the location of ships over a wide sea regardless of the problems. This study proposes a noble method of stepwise threshold determination to detect ships from Sentinel-1. The proposed method is up to 25 times faster than the existing moving window-based threshold determination method, and the detection accuracy is similar.

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Bronchus image segmentation by Threshold transform (임계치를 이용한 폐 기관지 영상 분할)

  • Tak, Jeong-nam;Kim, Hye-suk;Lee, Guee-sang;Kim, Soo-hyung;Hong, Sung-hoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.785-788
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    • 2004
  • 폐 기관지는 외부의 공기를 폐까지 전달해주는 역할을 하고 있다. 이는 병리학적, 해부학적으로 중요한 역할을 하고 있으며, 의사들에게는 기관지의 상태를 시각적으로 쉽게 판독을 할 수 있다면 폐에서 발생하는 기관지염(bronchitis), 기관지 확장증(bronchiectasis), 폐기종(pulmonary emphysema), 결핵(tuberculosis), 기흉(pneumothorax)등 여러 가지 병명을 쉽게 판독이 가능하다. 지금까지 폐 기관지에 대한 연구가 지속적으로 진행 되었으며, 2D CT 영상에서의 주변의 밀도차가 유사한 폐실 질에서의 폐기관지를 추출해 내는 것은 어려움을 Gray-scale Reconstruction과 임계치를 이용하여 추출하였다. 이는 3D 구성을 위한 전 단계로 인체 내부의 장기를 가상의 영상을 실제와 가까운 영상으로 구현하는데 쓰인다.

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An Improved Face Recognition Method Using SIFT-Grid (SIFT-Grid를 사용한 향상된 얼굴 인식 방법)

  • Kim, Sung Hoon;Kim, Hyung Ho;Lee, Hyon Soo
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.11 no.2
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    • pp.299-307
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    • 2013
  • The aim of this paper is the improvement of identification performance and the reduction of computational quantities in the face recognition system based on SIFT-Grid. Firstly, we propose a composition method of integrated template by removing similar SIFT keypoints and blending different keypoints in variety training images of one face class. The integrated template is made up of computation of similarity matrix and threshold-based histogram from keypoints in a same sub-region which divided by applying SIFT-Grid of training images. Secondly, we propose a computation method of similarity for identify of test image from composed integrated templates efficiently. The computation of similarity is performed that a test image to compare one-on-one with the integrated template of each face class. Then, a similarity score and a threshold-voting score calculates according to each sub-region. In the experimental results of face recognition tasks, the proposed methods is founded to be more accurate than both two other methods based on SIFT-Grid, also the computational quantities are reduce.