• 산업경영시스템학회지
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• 제35권4호
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• pp.235-243
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• 2012

The Voronoi diagram of spheres and power diagram have been known as powerful tools to analyze spatial characteristics of weighted points, and these structures have variety range of applications including molecular spatial structure analysis, location based optimization, architectural design, etc. Due to the fact that both diagrams are based on different distance metrics, one has better usability than another depending on application problems. In this paper, we compare these diagrams in various situations from the user's viewpoint, and show the Voronoi diagram of spheres is more effective in the problems based on the Euclidean distance metric such as nearest neighbor search, path bottleneck locating, and internal void finding.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.71-76
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• 2007

주어진 영상 내에서 의미 있는 객체의 존재여부를 판단하는 객체검출과정은 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 영상인식의 핵심요소 가운데 하나이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 점의 집합으로 표현된 두 객체 사이의 다른 정도를 정의함으로써 주어진 모델과 가장 차이가 적은 객체를 검출하도록 한다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 바와 같이 점의 집합이 영상의 에지를 검출하여 얻어진 경우, 에지가 가지고 있는 방향정보를 이용함으로써 검출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 사용되는 Euclidean 거리 대신에 방향을 가진 두 점을 일치시키는데 필요한 탄성에너지를 정의함으로써 검출의 정확성을 높이는 방법을 제시하고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.40-45
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• 2000

음소에 대한 사전지식 없이 음성의 신호나 특징벡터 만으로부터 음소별 경계를 추출하는 맹목 세그멘테이션의 한가지 방법은 음소별 특징벡터들 사이의 거리를 최소화하는 경계를 찾는 것이다. 이런 방법에서 특징벡터들 사이의 거리척도로 유클리드 거리가 자주 사용되고 있지만 한 음소의 특징벡터들 사이에도 많은 변화가 있어 단순한 유클리드 거리척도만으로는 음소별 경계를 추출하기에 효율적이지 못하다. 본고에서는 한 음소에 속하는 특징벡터들의 전체적인 추이를 반영한 특징벡터들 사이의 거리를 구하기 위해 주요고유성분분석법(principal component analysis)을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 각 특징벡터들과 이들을 주요고유성분에 투영한 점 사이의 거리를 척도로 이용한다. 제안하는 거리척도를 LBDP 알고리즘에 적용하여 연속음성의 음소간 경계를 추출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 단순한 유클리드 거리를 척도로 할 때 보다 약 3-6% 정도의 누락오류를 줄일 수 있어 유용하게 이용될 수 있음을 보였다.

• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.270-275
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• 2008

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제7권1호
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• pp.91-101
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• 2007

To understand the structure of molecules, various computational methodologies have been extensively investigated such as the Voronoi diagram of the centers of atoms in molecule and the power diagram for the weighted points where the weights are related to the radii of the atoms. For a more improved efficiency, constructs like an $\alpha$-shape or a weighted $\alpha$-shape have been developed and used frequently in a systematic analysis of the morphology of molecules. However, it has been recently shown that $\alpha$-shapes and weighted $\alpha$-shapes lack the fidelity to Euclidean distance for molecules with polysized spherical atoms. We present the theory as well as algorithms of $\beta$-shape and $\beta$-complex in $\mathbb{R}^3$ which reflects the size difference among atoms in their full Euclidean metric. We show that these new concepts are more natural for most applications and therefore will have a significant impact on applications based on particles, in particular in molecular biology. The theory will be equivalently useful for other application areas such as computer graphics, geometric modeling, chemistry, physics, and material science.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.648-653
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• 2010

비계량 다차원 척도법은 개체들 간의 비유사성이 비계량으로 주어져 개체들 간의 거리 개념을 설정하기 어려운 경우에 개체들을 유클리드 공간 상으로 사상하여 개체 간의 관련성을 연구하는 방법으로 지역 최적치가 많은 최적화 문제로 간주할 수 있다. 비계량 다차원 척도법을 위한 기존의 알고리즘은 최대 경사법을 사용함으로 일단 지역 최적치에 도달하면 더 이상 향상된 해를 찾기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 담금질 방법을 비계량 다차원 척도법에 접목하여 지역 최적치에 빠지지 않고 전역 최적치를 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 비계량 다차원 척도법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용하고 실험을 통하여 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘 대비 0.7%에서 3.2%의 향상률을 보였다. 또한 통계적 가설 검정을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1147-1156
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• 1992

본 논문에서는 $\pi/4$ shift QPSK에 Trellis 부호화된 변조 기법(Trellis-Coded Modulation. TCM)을 적용시키기위하여 $\pi/8$ shift 8PSK를 제안하고 위상차에 의한 신호 집합 확장과 신호 집합 분할을 수행하는 trellis 부호화된 π/8 shift 8PSK를 제안한다. 또한 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시키기위하여 제1차 위상차뿐만아니라 제L차 이상차의 자승 유클리드 거리를 매트릭(Branch Metric)으로 갖는 비터비 디코더(Viterbi decoder)를 설계한다. 그리고 $\pi/4$ shift QPSK, trellis 부호화된 $\pi/8$ shift 8PSK와 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리를 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 trellis 부호화된 $\pi/8$ shift 8PSK 의 BER 특성을 AWGN에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 알아본다. 제안된 알고리즘은 MDPSK에도 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권2호
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• pp.169-180
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• 2007

본 논문은 함수 변환(Function Transform)과 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하는 새로운 XML 문서 클리스터링 기법에 대하여 논한다. 본 문서 클러스터링 기법은 조정자 없이 점진적으로 수행된다. XML 문서는 엘리먼트의 계층적인 구조에 기반하여 이산 함수로 변환된다. 이산 함수는 FFT를 사용하여 벡터로 변환된다. 문서를 나타내는 벡터는 가중치 유클리디안 거리 메트릭을 사용하여 비교된다. 비교 결과가 미리 정의된 값보다 작을 때에는 비교되는 두 개의 문서는 구조적으로 비슷한 것으로 간주되어 동일한 그룹으로 분류된다. XML 문서 클리스터링은 XML 문서의 저장과 검색에 유용하게 사용될 수 있다. 800개의 합서 문서와 520개의 실제 문서를 사용하여 실험하였다. 실험 결과는 함수변환과 FFT는 XML 문서를 엘리먼트의 구조를 기반으로 하여 점진적으로 조정자 없이 효과적으로 분류하는 것을 보여주었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.97-103
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• 2012

본 논문에서는 MIMO(Multi Input Multi Output) 시스템을 위한 적응형 검색범위 기반 복잡도 감소 QRD-M 기법을 제안한다. 기존의 fixed QRD-M 기법은 각 단계에서 survivor path들을 현 단계의 모든 가능한 성상도 심벌들로 확장하여 그 중 가장 작은 path metric을 가지는 M개를 선택한다. 성능의 저하를 최소화 하기 위해서는 큰 값의 M을 사용해야 하지만, 계산양 또한 증가하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 측정된 평균 잡음 전력 값에 따라 survivor path의 개수나, 검색 범위를 적절히 조절하는 기법들이 제안되었다. 하지만 이 기법들에 채널 상태를 판별하기 위해 사용된 지표는 평균 잡음 전력 정보이므로 잡음 전력 값이 순간적으로 크게 변하는 경우 성능 저하를 가져올 수 있다. 제안된 기법에서는 수신 심벌 벡터와 QRD에 의해 임시적으로 추정된 심벌 벡터와의 Euclidean distance와 채널 행렬의 대각성분을 이용하여 순시적인 채널 정보를 추정하여 검색 범위를 적절히 조절하므로 기존의 기법의 단점을 보완한다. 실험 결과에서는 제안된 기법이 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 성능에 근접하면서, 동일한 성능을 가지는 기존의 QRD-M 기법들에 비해 확연히 작은 복잡도를 가지는 것을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권2호
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• pp.315-332
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• 2013

This paper presents an approach for improving the use of VP-tree in video indexing and searching. A vantage-point tree or VP-tree is one of the metric space-based indexing methods used in multimedia database searches and data retrieval. Instead of relying on the Euclidean distance as a measure of search space, the proposed approach focuses on the trigonometric inequality for compressing the search range, which thus, improves the search performance. A test result of using 10,000 video files shows that this method reduced the search time by 5-12%, as compared to the existing method that uses the AESA algorithm.