• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.289-291
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• 2003

3차원 형상 모델의 비교 연구는 의학, 분자 생물학, 컴퓨터 그래픽스 등의 분야에서 다루게 되는 기본적인 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 3차원 형상 모델간의 유사성을 측정하기 위한 방법을 제안한다. 본 시스템은 삼각형 메쉬 모델을 유사성 평가에 사용한다. 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 이용하고, 유사 점도의 계산을 위한 측도(metric)로는 부피(Volume), 곡률(Curvature), 직선거리(Euclidean Distance)를 사용한다. 또한 다양한 방식에 의해 획득된 형상 모델의 비교를 위하여 먼저 포즈 정규화(Pose Normalization)를 한 후 유사성 평가 작업을 수행한다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 형상 비교대상들에 대한 전체 변형 및 부분 변형, 그리고 회전등에 강인함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.688-690
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• 2003

본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.199-202
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• 2007

The similarity measure is constructed for non-convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Comparison with convex fuzzy membership function is carried out, furthermore characteristic analysis for non-convex function are also illustrated. Proposed similarity measure is proved and the usefulness is verified through example. In example, usefulness of proposed similarity is pointed out.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.553-558
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• 2017

빅데이터의 공급이 늘어남에 따라, 이로부터 유용한 정보를 추출해내기 위한 학계와 업계의 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 분석한 정보의 특징과 함께, 정보 검색 시 검색자의 의도를 함께 반영하여 정보를 여과해 주는 것이 대부분의 연구의 최종 목표이다. 정확하게 분석된 자료는 기업이 제공하는 서비스에 대한 사용자의 충성도를 높여주고, 사용자 스스로 보다 효율적이고 효과적으로 정보를 이용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 가장 높은 빈도로 사용되는 검색 분야인 기사를 검색하는 경우의 정확도를 높이기 위해, 관련 데이터를 TF-IDF, 결정 트리, 코사인 유사도, 단순 베이지안 분류기 등의 다양한 측도방법으로 평가해 보고, 이를 분석하였다. 또한, 분석 결과를 바탕으로 가장 적합한 측도 방법을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.81-92
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• 2013

학문적 진실성(academic integrity)을 위반하는 잠재적 부적행위를 판단할 때, 잘못된 결정을 피하기 위해서는 확고한 근거를 마련하는 것이 중요하다. 교육학 연구자들은 부정행위를 발견 혹은 확신 할 수 있는 많은 통계적인 방법들을 발전시켰다. 그러나, 대부분의 방법들은 단순히 상관계수를 기초로한 방법들이어서 종종 응답자들의 패턴을 설명하기가 어렵다. 이 논문에서는, 이런 어려움을 해결하기 해결하기 위하여 표준화된 부호 엔트로피 유사성 점수(Standardized Signed Entropy Similarity Score)라는 새로운 통계적인 측도를 제안한다. 또한, 이 제안한 방법을 실제 시험 자료를 이용 부정행위자를 발견하는데 적용하였고, 다른 기존의 방법들과 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.567-578
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• 2017

일반적으로 그룹화된 다변량자료는 다변량 분산분석(multivariate analysis of variance; MANOVA)을 사용하여 그룹 간 차이를 검정할 수 있다. 그러나 만약 다변량 분산분석의 기본적인 가정이 위배되면 이 방법은 적절하지 못하다. 이 경우 다양한 거리로부터 그룹화된 비유사성을 계산한 후 다차원척도법(multidimensional scaling; MDS), 거리분석(analysis of distance; AOD) 그리고 비모수적 기법인 순열검정(permutation test)을 적용하여 문제를 해결할 수 있다. 다차원척도법은 비유사성으로부터 개체들의 좌표를 계산해주며 거리분석은 이 좌표를 활용하여 그룹구조를 파악하는데 유용하다. 특히 비유사성의 측도로 유클리드 거리를 사용하면 거리분석은 다변량 분산분석과 수리적으로 매우 밀접한 연관관계를 맺는다. 따라서 본 연구에서는 그룹화된 비유사성에 다차원척도법과 거리분석을 적용하여 그룹 내와 그룹 간의 구조를 파악하고 순열검정을 위한 새로운 검정통계량을 제안하려 한다. 덧붙여 유클리드 거리를 활용한 비유사성을 통해 거리분석과 다변량 분산분석과의 수리적 연관성을 고찰하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-60
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• 2008

퍼지집합이론과 수학적 형태학간의 유사도를 기반으로 Grabish는 수게노(Sugeno)퍼지적분을 이용한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 본 논문에서는 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 각각의 부분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분집합에 대하여 $\lambda$-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 융기와 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의한다. 이러한 연산자들을 이용하여 2차원의 물체에 대한 골격화에 적용하여 보았다. 임펄스 잡음을 가지는 나선형 영상과 퍼즐영상에 대하여 위의 방법을 적용한 결과 기존의 방법보다 대부분의 경우에 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.67-73
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• 2010

본 논문에서는 두 점의 집합들 사이의 기하학적 유사도에 근거한 Hausdorff 거리와 국지적 미세 텍스처의 분포에 근거한 Local Binary Pattern 거리가 융합된 새로운 측도를 도입함으로써 얼굴검출의 정확도를 높이는 방법을 제안하고 있다. 트레이닝 데이터를 이용해서 두 가지의 상이한 측도들을 정규화할 수 있는 매개변수와 최적화된 융합 비율을 찾는 방법을 보였다. 흔히 사용되는 얼굴 데이터베이스에 적용함으로써 제시된 방법이 두 가지 방법 각각을 이용한 방법보다 효과적이고 얼굴의 자세, 조명, 배경의 변화에 강인함을 보였다. 실험에서 사용된 데이터베이스의 경우 실제 얼굴의 위치와 검출된 얼굴의 위치 간의 평균거리오차가 LBP 방식의 47.9%, Hausdorff 방식의 22.8% 로 감소됨을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.203-210
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• 2000

본 논문에서는 패턴분류문제를 해결하기 위한 새로운 무감독학습 신경망 및 경쟁학습 알고리즘을 제한한다. 제아하는 신경망은 입력 데이터의 군집을 분류하기 위한 거리측도로서 군집들 상호간의 상대유사도(relative similarity)를 기반으로 하고 있다. 이러한 까닭에 제안하는 신경망과 알고리즘을 상대유사 신경망 (relative similarity network; RSN)및 학습 알고리즘이라 이름한다. 상대유사도를 정의하고 가중벡터 학습 규칙을 구성함으로써, RSN의 구조를 설계하고 학습알고리즘을 구현하기 의한 의사코드를 기술한다. 일반적인 패턴분류에 RSN을 적용한 결과, 초기 학습률이 없음에도 불구하고 기존이 경쟁학습 신경망인 WTAdlsk SOM고 동등한 성능을 나타내었다. 반면 기존 경쟁학습 신경망의 분류성능이 저하되었던 군집이 경걔가 불분명한 패턴, 그리고 군집이 밀집도와 군집의 크기가 다른 패턴들에 대한 실험에서는 기존의 경쟁학습망보다 효과적인 분류결과를 나타내었다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.746-751
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• 1998

붕소 중성자 포획 요법(BNCT, Boron Neutron Capture Therapy)용 열외중성자빔의 개발을 위하여 방사성 동위원소인 Cf-252를 중성자 선원으로 사용하였으며 상대적으로 낮은 중성자속을 높이기 위하여 미임계 증배 집합체를 이용하였다. 이전에 계시된 미임계 증배 집합체는 높은 핵연료 농축도를 필요로 하는 단점이 있어 본 연구에서는 이를 감소시키기 위한 몇 가지 설계안을 제시하였다. 중성자빔 설계를 위하여 몬테칼로 방법을 이용한 전산코드인 MCNP를 이용, 타원형두뇌 팬텀 내에서 AD, AR ADDR및 각각의 선량성분 등을 계산함으로써 설계된 중성자빔의 특성분석을 수행하였다. 새롭게 개선되어 제시된 중성자빔의 설계는 상대적으로 낮은 핵연료 농측도를 보이면서 기존의 결과와 유사한 결과를 보여주고 있으며 특히 두뇌 팬텀 내에서의 선량률은 기존에 비해 매우 높은 값을 보임으로써 짧은 시간에 효과적으로 뇌종양을 치료할 수 있는 이 점이 있다.