• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1226-1228
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• 2011

본 논문에서는 유사 시퀀스 매칭에서 미리 버림 계산의 효율적인 방법을 제안한다. 미리 버림은 유사 시퀀스 매칭에서 유클리디안 거리 계산 도중 거리 계산 값이 허용치보다 큰 경우 나머지 거리 계산을 하지 않는 방법이다. 기존의 방법은 시퀀스 첫 엔트리를 시작으로 하여 유클리디안 거리 계산을 진행한다. 이 방법은 데이터 고려 없이 계산이 진행되기 때문에 데이터의 특성에 따라 효과가 크게 다른 점을 보인다. 본 논문에서는 미리 버림의 효과를 최대화 시키기 위해 유클리디안 거리 계산 시작점을 오프셋이라 정의하고, 이를 데이터 특성에 맞게 조절하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 오프셋 조절 미리 버림 방법이 대용량의 데이터 베이스 기반 시스템에서 기존 기법에 비해 좋은 성능 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.235-237
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• 1998

벡터양자화기의 부호화 단계에서 계산량을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화기의 부호화는 주어진 입력벡터에 가장 가까운 코드워드를 찾는 것인데 모든 코드워드와 거리계산을 필요로 하기 때문에 많은 계산량이 소요되믈 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 입력벡터와 코드워드와의 유클리디안 거리계산 대신에 벡터 차의 절대값 합을 이용하여 주어진 입력벡터에 최단거리의 코드워드가 될 수 없는 코드워드를 제외함으로써 유클리디안 거리계산을 최소화하여 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안된 방법을 고정 소수점 연산을 이용한 DSP 칩에 효과적이며 이는 실험 결과를 통하여 확증할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.53-63
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• 2014

이동 컴퓨팅 환경에서 사용자 움직임 판별은 해결해야 할 중요한 이슈중의 하나이다. 본 논문에서는 유클리디안 거리 유사도를 이용하여 스마트폰 사용자의 움직임을 인식하고 판별하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 GPS와 가속 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여, 사용자의 정지, 걷기, 뛰기, 차량이동을 판별한다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검증하기 위하여, 안드로이드 시스템에 유클리디안 거리 유사도의 여러 변형을 이용한 응용프로그램을 구현하여 그 정확도를 측정하였다. 실험 결과, 사용자 움직임 종류를 90% 이상의 정확도를 가지고 판별해 내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.302-305
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• 1998

음소의 확률적 분포를 이용하는 음소 HMM 모델을 결정하기 위한 여러 가지 거리 측정방법에 대한 연구이다. 음소 HMM 모델 결정을 위해서 LPC 계수를 이용하고, 거리 측정자를 LPC 계수, LPC 스첵트럼, LPC 켑스트럼 등의 파라미터를 이용하고, 또한 양자화 과정은 k-means 와 LBG 알고리즘을 혼합한 하이브리드 알고리듬을 사용하였다. LPC 코드북을 구성하기 위해 세 가지 파라미터를 유클리디안 거리로 거리측정에 이용하였다. 이렇게 양자화한 파라미터의 평균과 분산을 구하고, 양자화한 파라미터 코드북의 확률갑승ㄹ 비교해 한국어 음소 HMM 모델 결정을 위한 거리 측정 파라미터를 비교하였으며, 그 결과 LPC 계수를 주파수 영역으로 변환하여 유클리디안 거리를 이용한 코드북의 분산이 작으므로 상대적으로 높은 확률을 가짐을 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.875-885
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• 2010

사례기반추론(CBR:Case-Based Reasoning)은 기존 데이터와 사례 데이터들의 관계성을 추론하는 기법으로 유사도(Similarity)와 유클리디안(Euclidean) 거리 계산 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 이 방법들은 기존 데이터와 사례 데이터를 모두 비교하기 때문에 데이터 검색과 필터링에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 따라서 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 유사도와 유클리디안 계산과정에서 발견된 패턴을 활용한 SE(Speed Euclidean-distance) 계산방법을 제안한다. SE 계산방법은 새로운 사례입력에 발견된 패턴과 가중치를 적용하여 빠른 데이터 추출과 수행시간 단축으로 시간적 공간적 제약사항에 대한 연산 속도를 향상시키고 불필요한 연산 수행을 배제하는 것이다. 실험을 통해 유사도나 유클리디안 방법으로 데이터를 추출하는 기존의 방법보다 제안하는 방법이 다양한 컴퓨터 환경과 처리 속도에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1293-1299
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• 2012

본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.65-71
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• 2006

공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.79-86
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• 2009

본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.949-954
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• 2010

윤곽선 이미지 매칭에서 두 이미지 시계열 간 회전 불변 거리는 많은 유클리디안 거리 계산을 필요로 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 삼각 부등식(triangular inequality)을 사용하여 유클리디안 거리 계산을 크게 줄이는 획기적인 해결책을 제시한다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스의 자체 회전 거리의 개념을 제시하고, 이를 삼각 부등식과 함께 사용하면 많은 수의 거리 계산을 줄일 수 있음을 보인다. 다음으로, 자체 회전 거리 하나만으로 모든 가능한 자체 회전 거리를 대신할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 최대 수 배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.343-348
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• 2014

얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.