• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.157-159
• /
• 2005

본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 질의 시퀀스 길이가 커질수록 성능이 저하되고, 이를 해결하기 위하여 여러개의 색인을 사용하는 방법을 취하였다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭을 수행하는 효율적인 방법을 제시한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 정규화 변환의 정의를 확장하여 일반화 정규화 변환 개념을 제시한다. 또한, 이러한 일반화 정규화 변환 개념을 기존 서브시퀀스 매칭 방법들에 적용하는 방안에 대한 이론적 근거를 각각의 정리로서 제시하고 증명하였다. 그리고, 이들 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시하였다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 우수한 연구결과라 사료된다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.13D no.4 s.107
• /
• pp.513-524
• /
• 2006

Normalization transform is very useful for finding the overall trend of the time-series data since it enables finding sequences with similar fluctuation patterns. The previous subsequence matching method with normalization transform, however, would incur index overhead both in storage space and in update maintenance since it should build multiple indexes for supporting arbitrary length of query sequences. To solve this problem, we propose a single index approach for the normalization transformed subsequence matching that supports arbitrary length of query sequences. For the single index approach, we first provide the notion of inclusion-normalization transform by generalizing the original definition of normalization transform. The inclusion-normalization transform normalizes a window by using the mean and the standard deviation of a subsequence that includes the window. Next, we formally prove correctness of the proposed method that uses the inclusion-normalization transform for the normalization transformed subsequence matching. We then propose subsequence matching and index building algorithms to implement the proposed method. Experimental results for real stock data show that our method improves performance by up to $2.5{\sim}2.8$ times over the previous method. Our approach has an additional advantage of being generalized to support many sorts of other transforms as well as normalization transform. Therefore, we believe our work will be widely used in many sorts of transform-based subsequence matching methods.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
• /
• v.37 no.5
• /
• pp.111-118
• /
• 1995

첨두유량이 연속적으로 발생하므로 인하여 수리구조물의 파괴에 영향을 끼치는 설계홍수량의 추정을 위해 본 연구에서는 제I보에 이어 2차적으로 부분 기간 계열인 금강, 영산강 및 섬진강 수계 6개 유역의 비년 초과치를 중심으로 하여 변환법인 SMEMAX법, 멱변화(Power Transformation) 및 2단계 멱변환(Two Step Power Transformation, TSPT)법에 의해 빈도분포의 정규화를 시도하고 이들에 대한 정규화 효율성의 비교분석과 설계홍수량 유도를 위한 변환법별 적합도 검정을 수행하였다. 왜곡분포의 정규화 시도는 제I보의 결과와 마찬가지로 SMAMAX 및 Power변환법에서는 빈도분포의 정규화가 미흡하였으나 2단계 멱변환법에서는 빈도분포의 만족한 정규화를 기할 수 있었다. 또한 3개 변환법에 의해 유도된 설계홍수량의 비교 분석에서는 3개 방법 모두 재현기간 20년 이내의 설계홍수량이 거의 유사한 결과를 나타내었으며 Kolmogorov-Smirnov Test에 의한 3개 변환법별 적합도검정 결과 2단계 멱변환법이 적정 변환법으로 인정되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.28-30
• /
• 2005

URL 정규화는 다양하게 표현된 동일 URL들을 하나의 통일된(cannonical) 형태의 URL로 변환하는 과정이다. 동일문서에 대한 중복된 URL 표현은 URL 정규화를 통하여 제거된다. 표준 정규화는 잘못된 긍정(동일하지 않는 URL들을 동일 문자열로 변환)이 없도록 개발되었다. 그러나 표준 정규화는 많은 잘못된 부정이 발생하게 되므로, 잘못된 긍정을 일부 허용하면서 잘못된 부정을 현격히 줄일 수 있는 확장 정규화가 제기되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 동일 사이트 내의 URL들에 대한 확장 정규화의 적용 결과가 유사한 정도를 보임으로써, 한 사이트 내의 URL에 대한 임의의 확장 정규화 결과 정보가 동일 사이트 내의 다른 URL들의 정규화에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다. 이를 위하여, 한 사이트의 확장 정규화 결과 동일성 척도와 사이트 기반의 확장 정규화 평가 척도를 제안한다. 20,000만개의 실제 국내 웹 사이트에서 추출된 25만개의 URL에 대해 6가지 확장 정규화가 평가된다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
• /
• v.36 no.4
• /
• pp.64-72
• /
• 1994

설계홍수량의 유도를 위해 일차적으로 극치계열인 금강, 영산강 및 석진강 수개 3개 유역의 연최고치계열을 중심으로 하여 SMEMAX법, 역변환(Power Transformation) 및 2단계역변환(Two step Power Transformation, TSPT)법에 의해 척도분포의 정규화를 위한 변환법의 효율성 검정과 설계홍수량의 유도 및 비교분석을 수행한 결과 SMEMAX 법과 Power 변환법에서는 정규분포화를 왜곡도계수의 영으로의 접근 시도는 가능하나 소설도, 3으로의 조건을 충족시킬 수 없었던 반면 2단계역변환법에서는 소설도, 3에 매우 근접된 결과를 가져오므로서 척도분포의 정규화를 기할 수 있었고 각각의 변환법에 유도된 설계홍수량간의 비교분석에서는 SMEMAX 및 Power 변환법에 비해 2단계역변환방법에 의한 설계 홍수량이 재현기간 10년 이상 실측치에 보다 접근된 좋은 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.510-512
• /
• 2003

본 논문에서는 문서의 자동 분류를 위한 용어 빈도 가중치 계산 방법으로 Box-Cox변환기법을 응용한 정규화 용어빈도 가중치를 정의하고, 이를 문서 분류에 적응하였다. 여기서 Box-Cox 변환기법이란 자료를 정규분포화 할 때 적용하는 통계적인 변환방법으로서, 본 논문에서는 이를 응용하여 새로운 용어빈도가중치 계산법을 제안한다. 문서에서 등장한 용어 빈도는 너무 많거나 적게 등장할 경우, 중요도가 떨어지게 되는데, 이는 용어의 중요도가 빈도에 따른 정규분포로 모델링 될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 정규화 가중치 계산방법은 기존의 용어빈도 가중치 공식과 비교할 때, 용어마다 계산방법이 달라져, 로그나 루트와 같은 고정된 가중치 방법보다는 좀더 일반적인 방법이라 할 수 있다. 신문기사 8000건을 대상으로 4개의 그룹으로 나누어 실험 한 결과, 정규화 용어빈도가중치 계산방법이 모두 우위의 분류 정확도롤 가져, 본 논문에서 제안한 방법이 타당함을 알 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.15 no.5
• /
• pp.93-103
• /
• 2005

In this paper, we propose a RST resistant robust logo embedding technique for multimedia copyright protection Geometric manipulations are challenging attacks in that they do not introduce the quality degradation very much but make the detection process very complex and difficult. Watermark embedding in the normalized image directly suffers from smoothing effect due to the interpolation during the image normalization. This can be avoided by estimating the transform parameters using an image normalization technique, instead of embedding in the normalized image. Conventional RST resistant schemes that use full frame transform suffer from the absence of effective perceptual masking methods. Thus, we adopt $8\times8$ block DCT and calculate masking using a spatio-frequency localization of the $8\times8$ block DCT coefficients. Simulation results show that the proposed algorithm is robust against various signal processing techniques, compression and geometrical manipulations.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06c
• /
• pp.115-118
• /
• 1998

본 연구에서는 입력 음성 특징 파라메터를 선형 및 비선형 변환함으로써 음성 특징의 1 차, 2 차 및 고차 통계치를 정규화하였다. 이러한 정규화 기법을 통해서 부가잡음 환경에서의 음성인식 성능향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.187-189
• /
• 1999

여러 가지 형태로 표현되는 수사어절을 아라비아 숫자로 구성된 표준형으로 변환하기 위하여 수사어절을 인식하는 알고리즘과 수사어절을 표준형으로 변환하는 수사어절 정규화 알고리즘을 제안한다. 띄어쓴 수사어절은 전처리 단계에서 수사어절 인식 알고리즘을 이용하여 한 어절로 결합한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.730-736
• /
• 2006

In this paper, we propose a rotation resistant robust logo embedding watermarking technique. Geometric manipulations make the detection process very complex and difficult. Watermark embedding ill the normalized image directly suffers from smoothing effect due to the interpolation during the image normalization. This can be avoided by estimating the transform parameters using image normalization technique, instead of embedding in the normalized image. Conventional rotation resistant schemes that use full frame transform. In this paper, we adopt $8{\times}8$ block DCT and calculate masking using a spatio-frequency localization of the $8{\times}8$ block DCT coefficients. Experimental results show that the proposed algorithm is robust against rotation process.