• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.5
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• pp.30-38
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• 2011

This paper proposes a new enhancing document clustering method using a synonym of cluster topic and the similarity. The proposed method can well represent the inherent structure of document cluster set by means of selecting terms of cluster topic based on the semantic features by NMF. It can solve the problem of "bags of words" by using of expanding the terms of cluster topics which uses the synonyms of WordNet. Also, it can improve the quality of document clustering which uses the cosine similarity between the expanded cluster topic terms and document set to well cluster document with respect to the appropriation cluster. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.473-476
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• 2006

인터넷의 발달로 인하여 정보의 양은 시간이 지날수록 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 방대한 정보로부터 정보검색시스템은 사용자에게 너무 많은 검색결과를 제시하여 사용자가 원하는 정보를 찾기 위해 너무 많은 시간을 소요하게 하는 정보의 과적재 문제가 있다. 질의 기반의 문서요약은 정보의 사용자가 원하는 정보의 검색시간을 줄임으로써 정보의 과적재 문제를 해결하는 방법으로서 점차 중요성이 증가하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해 (NMF, Non-negative Matrix Factorization)과 코사인 유사도를 이용하여 질의 기반의 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 질의와 문서 간에 사전학습이 필요 없다. 또한 문서를 그래프로 변형시키는 복잡한 처리 없이 NMF 에 의해 얻어진 의미 특징(semantic feature)과 의미 변수(semantic variable)로 문서의 고유 구조를 반영하여 요약의 정확도를 높일 수 있다. 마지막으로 단순한 방법으로 문장을 쉽게 요약할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.4
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• pp.18-28
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• 1997

This paper presents image data compression using a classified vector quantization (CVQ) which categories edge blocks according to the energy distribution of subimages in the discrete cosine transform domain. Classifying the edge blocks enhances visual quality of the compressed images while maintaining a high compression ratio. The proposed classification method categories subimages into eight lypes of edge features according to an energy distribution. A neural network, trained with the data generated from the proposed classification method, can successfully classify subimages to eight edge categories. Experimental results are given to show how the (1VQ method incorporatd with a neural network can produce faithful compressed image quality for high compression ratios.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.6 no.2
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• pp.65-70
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• 2013

In this paper, we proposed color image watermarking using human visual system. A watermark is embedded by transforming a color image of RGB coordinate into a color image of HSI coordinate with considering that chromatic components are less sensitive than achromatic components. Watermark is embedded in the frequency domain of the chromatic channels by using discrete cosine transform. Watermark is extracted from watermarked image by using inverse discrete cosine transform. To verify the proposed method, a standard image and a fingerprint image are used for the original image and the watermark image, respectively. Simulation results are satisfied with invisibility and robustness from attacks as image compression.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.3
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• pp.107-115
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• 2006

This paper presents a new class of activation functions for Cascade Correlation learning algorithm, which herein will be called CosGauss function. This function is a cosine modulated gaussian function. In contrast to the sigmoidal, hyperbolic tangent and gaussian functions, more ridges can be obtained by the CosGauss function. Because of the ridges, it is quickly convergent and improves a pattern recognition speed. Consequently it will be able to improve a learning capability. This function was tested with a Cascade Correlation Network on the two spirals problem and results are compared with those obtained with other activation functions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.109-110
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• 2019

최근 IoT 환경에서는 고밀도로 노드가 분포되어진다. 이러한 센서 노드들은 데이터 전송 시 혼잡을 초래하는 중복 데이터를 생성하여 데이터의 정확도를 저하시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 정체 문제를 해결하기 위해 제안 기법은 사 분위(Interquatile, IRQ) 분석과 코사인 유사도 함수를 통해 데이터의 이상치와 중복성을 측정하여 중복 데이터 및 특이치를 제거한다. 본 연구를 통하여 최적의 데이터 전송을 통하여 IoT의 통신 성능을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 데이터 감소율, 네트워크 수명 및 에너지의 효율성을 높일 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.3
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• pp.189-198
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• 2019

In photogrammetry, single photo resection is a method of determining exterior orientation parameters corresponding to a position and an attitude of a camera at the time of taking a photograph using known interior orientation parameters, ground coordinates, and image coordinates. In this study, we proposed a single photo resection algorithm that determines the exterior orientation parameters of the camera using cosine law and linear equation-based three-dimensional coordinate transformation. The proposed algorithm first calculated the scale between the ground coordinates and the corresponding normalized coordinates using the cosine law. Then, the exterior orientation parameters were determined by applying linear equation-based three-dimensional coordinate transformation using normalized coordinates and ground coordinates considering the calculated scale. The proposed algorithm was not sensitive to the initial values by using the method of dividing the longest distance among the combinations of the ground coordinates and dividing each ground coordinates, although the partial derivative was required for the nonlinear equation. In addition, since the exterior orientation parameters can be determined by using three points, there was a stable advantage in the geometrical arrangement of the control points.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.2
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• pp.114-119
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• 2009

Sound source localization systems in service robot applications estimate the direction of a human voice. Time delay information obtained from a few separate microphones is widely used for the estimation of the sound direction. Correlation is computed in order to calculate the time delay between two signals. Inverse cosine is used when the position of the maximum correlation value is converted to an angle. Because of nonlinear characteristic of inverse cosine, the accuracy of the computed angle is varied depending on the position of the specific sound source. In this paper, we propose an efficient sound source localization system using angle division. By the proposed approach, the region from $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ is divided into three regions and we consider only one of the three regions. Thus considerable amount of computation time is saved. Also, the accuracy of the computed angle is improved since the selected region corresponds to the linear part of the inverse cosine function. By simulations, it is shown that the error of the proposed algorithm is only 31% of that of the conventional a roach.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.526-528
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• 2003

공기빈도를 이용한 전역적 질의확장 검색에서 공기유사도를 판정하는데 이용되는 유사계수의 특성에 따른 질의확장 성능을 비교해보았다. 먼저 각 유사계수의 통계적인 특성을 말뭉치와 검색실험 문서집단을 대상으로 살펴본 결과 코사인 계수, 자카드 계수는 고빈도어 선호경향을 보이고 상호정보량과 율의 Y는 저빈도어 선호경향을 보이는 것으로 나타났다. 질의확장 검색실험에서는 고빈도어 선호경향을 가진 유사계수에 비해서 저빈도어 선호경향을 가진 유사계수률 이용할 때 더 종은 성능이 나타났다. 특히 율의 Y는 질의어의 DF가 1에 가깝게 매우 낮을 때 다른 유사계수와 달리 고빈도어를 선호함으로써 항상 저빈도어를 선호하는 상호정보량에 비해서 질의확장 검색에 유리함을 알 수가 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1538-1541
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• 2011

본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.