Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.4
s.310
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pp.88-102
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2006
In multimedia information retrieval, multimedia data are represented as vectors in high dimensional space. To search these vectors effectively, a variety of indexing methods have been proposed. However, the performance of these indexing methods degrades dramatically with increasing dimensionality, which is known as the dimensionality curse. To resolve the dimensionality curse, dimensionality reduction methods have been proposed. They map feature vectors in high dimensional space into the ones in low dimensional space before indexing the data. This paper proposes a method for dimensionality reduction based on a function approximating the Euclidean distance, which makes use of the norm and angle components of a vector. First, we identify the causes of the errors in angle estimation for approximating the Euclidean distance, and discuss basic directions to reduce those errors. Then, we propose a novel method for dimensionality reduction that composes a set of subvectors from a feature vector and maintains only the norm and the estimated angle for every subvector. The selection of a good reference vector is important for accurate estimation of the angle component. We present criteria for being a good reference vector, and propose a method that chooses a good reference vector by using Levenberg-Marquardt algorithm. Also, we define a novel distance function, and formally prove that the distance function lower-bounds the Euclidean distance. This implies that our approach does not incur any false dismissals in reducing the dimensionality effectively. Finally, we verify the superiority of the proposed method via performance evaluation with extensive experiments.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.321-324
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2015
본 논문에서는 SNS에 존재하는 특정 제품과 브랜드 또는 기업에 대한 평가, 의견, 느낌, 사용 후기 등의 소비자 생각을 수집하여 기업에서 향후 신제품 개발이나 시장 진출 및 확대 등의 경영활동에 활용할 수 있도록 SNS 빅데이터를 문석하고, 이를 활용하여 보다 소집단화 되고 개인화 되어가는 Micro-Trend 중심의 마케팅 활동을 할 수 있는 Micro-Targeting 관련 분석 정보를 제공 모델링하는 것을 제안한다. 본 연구에서는 SNS 데이터의 수집, 저장, 분석에 대한 내용을 다루고 있으며, 특히 마이크로타겟팅을 위한 정보를 머하웃(Mahout)의 유클리드 거리 기반의 유사도와 K-평균 군집 알고리즘을 활용하여 구현하고자 하였다.
본 논문에서는 영상의 색 항등성을 달성하기 위해 본질 영상의 핵심인 불변 방향을 K-means 클러스터링을 이용해 검출하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 우선, RGB 영상을 K-means 클러스터링 기법에 의해 다수의 클러스터로 분할한다. 이 때, 클러스터 간의 거리 측정은 유클리드 거리이다. 그리고 분할된 클러스터 중 가장 많은 색을 가진 클러스터만을 x-색도 공간으로 도시하여 해당되는 후보 불변 방향을 계산한다. 검출된 후보 불변 방향은 방향별로 프로젝션된 히스토그램에서 3개 이상의 프로젝션된 데이터를 가진 bin들의 개수가 가장 적은 방향이다. 그 후, 분할된 다른 여러 클러스터에 해당되는 후 보 불변 방향을 계산하여 가장 많은 빈도로 나타나는 방향을 영상의 최종 불변 방향으로 결정한다. 실험에서 Ebner에 의해 제안된 데이터집합을 실험 영상으로 사용하였고, 색항등성 측도를 평가 척도로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 기법은 형광성 표면을 가진 형광 데이터집합에 보다 적합하였으며, 엔트로피 기법보다 색항등성이 1.5배 이상 높았다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.22
no.6
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pp.19-27
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1985
In most engineering problems the output of linear system could be expressed by a con-volution of finite input and impulse response. In this paper, the deconvolution algorithm based on the reconstruction of residue polynomials to get a convolution factor, impvlse response or system input, were considered. Two techniques, using a matrix and Euclid's algorithm were discussed. In the illustrated examples, the result showed high accuracy about 10-10 RMS error.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.724-726
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2004
본 논문에서는 L$_1$평면상에 도로망이 주어져 있어서 여행자들이 그 도로들을 이용하여 더욱 빠르게 이동할 수 있는 가정 하에서 가장 기초적인 기하문제 중에 하나인 두 점 사이의 최단 경로를 찾는 문제를 다룬다. 이 때, 두 점 사이의 거리는 L$_1$ 거리가 아닌 주어진 도로들을 이용하여 두 점 사이를 이동할 때 필요한 최소시간으로 측정한다. 단순한 평면상에서의 최단경로와는 달리 도로망이 설치되어 있는 경우는 그것을 해결하기가 일반적으로 쉽지 않다. 본 논문에서는 도로망이 있는 평면에 대한 깊은 관찰과 이해를 통해 도로망이 설치되어 있는 L$_1$ 평면상에서의 최단경로 문제를 해결하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 덧붙여, 본 논문에서 제시하는 문제 해결 방법은 L$_1$ 평면뿐만 아니라 유클리드 평면에도 어렵지 않게 적용할 수 있으며 보로노이 다이어그램으로의 일반화도 간단하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.505-510
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2006
This paper presents an improved algorithm for constructing the city Voronoi diagram under the Euclidean metric given a transportation network consisting of roads having a constant number of speeds and orientations. The algorithm applies the continuous Dijkstra paradigm and its efficiency follows from new geometric insights that are first observed in this paper.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.370-373
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2020
본 연구는 파일기반 악성파일 탐지시간을 줄이는 알고리즘 사용에 대해 기술하고 있다. 기존 탐지방식은 파일의 시그니처 값에 대한 유사도를 단순히 비교하는 것에만 그쳐 오탐율이 높거나 새롭게 생성되는 악성파일을 대응할 수 없는 제한점이 있다. 또한 정확도를 높이고자 딥 러닝을 통한 탐지방식이 제안되고 있으나 이 또한 동적분석으로 진행이 되기 때문에 시간이 오래 걸리는 제한이 있다. 그래서 우리는 이를 보완하는 VP Tree 탐지를 제안한다. 이 방법은 시그니처 값이 아닌 다차원에서의 해시 값의 데이터 위치를 기반으로 거리를 척도 한다. 유클리드 거리 법, 맨해튼 거리법이 사용되며 삼각부등식의 만족하는 기준으로 K-NN 이 생성이 되며, K-NN 을 이진 트리로 구성하여 인덱스를 통한 탐지를 진행하기에 기존 방법들을 보완할 수 있는 대안점이 될 수 있으며, 악성파일과 정상파일이 섞여 존재하는 총 3 만개의 데이터를 대상으로 악성파일 탐지 테스트를 진행하였으며 기본 방식에 비해 약 15~20%정도 속도가 단축된다는 것을 입증했다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.948-951
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2021
본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.
In this paper, we designed the outer encoder/decoder for the terrestrial DMB that is an advanced digital broadcasting standard, implemented, and verified by using ALTERA FPGA. In the encoder part, it was created the parity bytes (16 bytes) from the input packet (188by1e) of MPEG-2 TS and the encoded data was distributed output by the convolutional interleaver for Preventing burst errors. In the decoder part, It was proposed the algorithm that detects synchronous character suitable to DMB in transmitted data from the encoder. The circuit complexity in RS decoder was reduced by applying a modified Euclid's algorithm. This system has a capability to correct error of the maximum 8 bytes in a packet. After the outer encoder/decoder algorithm was verified by using C language, described in VHDL and implemented in the ALTERA FPGA chips.
At a recent, enterprises based on online-service are established because of rapid growth of information network. These enterprises collect personal information and do customer management. If customers use a paid service, company send billing information to customer and customer pay it. Such circulation and management of information is big issue but most companies don't care of information security. Actually, personal information that was managed by largest internal open-market was exposed. For safe customer information management, this paper proposes the method that decrease load of RSA cryptography algorithm that is commonly used for preventing from illegal attack or hacking. The method for decreasing load was designed by Binary NAF Method and it can operates modular Exponentiation rapidly. We implemented modular Exponentiation algorithm using existing Binary Method and Windows Method and compared and evaluated it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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