• 한국의류산업학회지
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• 제15권6호
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• pp.1010-1017
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• 2013

Current global textiles and fashion industries have gradually shifted focus to high value-added, high sensibility, and multi-functional products based on new human-friendliness and sustainable growth technologies. Textile design CAD systems have been developed in conjunction with computer hardware and software sector advances. This study compares the patterns or images of actual woven fabrics and virtual fabrics prepared with a textile design CAD system. In this study, several weave structures (such as fancy yarn weave and patterns) were prepared with a shuttle loom. The woven textile images were taken using a CCD camera. The same weave structure data and yarn data were fed into a textile design CAD system in order to simulate fabric images as similarly as possible. Similarity Index analysis methods allowed for an analysis of the index between the actual fabric specimen and the simulated image of the corresponding fabric. The results showed that repeated small pattern weaves provide superior similarity index values than those of a fancy yarn weave that indicate some irregularities due to fancy yarn attributes. A Complex Wavelet Structural Similarity(CW-SSIM) index resulted in a better index than other methods such as Multi-Scale(MS) SSIM, and Feature Similarity(FS) SSIM, across fabric specimen images. A correlation analysis of the similarity index based on an image analysis and a similarity evaluation by panel members was also implemented.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.283-292
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• 2003

연속된 일차원 실수로 이루어진 시계열 데이터는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 다양한 데이터베이스 응용 분야에서 연구되어져 왔다. 그러나 최근의 복잡한 비즈니스 환경에서, 다차원 데이터 시퀀스(multidimensional data sequence : MDS)는 일차원 시계열 데이터와 더불어 그 중요성이 더해가고 있다. 다차원 데이터 시퀀스의 예로써, 비디오 스트림은 색상과 질감 등의 속성들로 이루어진 다차원 공간상에서 MDS로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 패턴 유사성 검색에서 사용되는 효과적인 유사성 척도를 제시한다. 하나의 MDS는 여러 개의 세그먼트(segment)로 나누어지며, 각 세그먼트는 다양한 의미적인 특징들로 표현된다. 유사성 척도는 이러한 세그먼트에 대해서 정의되는데 이 척도를 사용하여 어떤 주어진 질의 시퀀스에 대하여 무관한 세그먼트들은 검색 대상에서 일차적으로 제외된다. 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스 모두 세그먼트 단위로 분할되며, 질의 처리는 전체 시퀀스의 모든 데이터를 검색하지 않고 데이터 세그먼트와 질의 세그먼트의 특징을 비교하는 것을 기초로 하여 수행된다.

• 대한미생물학회지
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• 제35권2호
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• pp.129-139
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• 2000

Acinetobacter baumannii strains are emerging pathogens of the nosocomial infection with an increasing frequency in recent years. The therapeutic difficulty due to the wide spread of multiple resistant strains was major problem in A. baumannii infection. It seems likely that high frequency of A. baumannii infection will be increasing epidemiological importance in the future. However, the current limited understanding of the epidemiology of A. baumannii infections is caused by lack of a rapid and practical method for the molecular characterization of A. baumannii strains. This study was undertaken to determine molecular types and genetic similarity among A. baumannii strains isolated from four hospitals by RAPD analysis. Eighty-five strains, including 40 from Chunnam University Hospital, 27 from Dankook University Hospital, 15 from Yonsei University Hospital, and 3 from Seonam University Hospital, were classified into three molecular types. Molecular type II was the most common pattern and included 72 strains. All strains from Dankook University Hospital and 40 strains from Chunnam University Hospital belonged to molecular type I or II. A. baumannii strains form Yonsei University Hospital were very distant similarity values. The range of genetic similarity values among 85 strains of A. baumannii was 0.26 to 1.00. Although phenotypes including biotype and antimicrobial resistance pattern of A. baumannii strains were same or very similar to each other, their RAPD patterns were quite different. Typing with phenotypes was found to be less reliable than molecular typing by RAPD analysis. These results suggest that RAPD analysis provides rapid and simple typing method of A. baumannii strains for epidemiological studies. This work is the first epidemiological report of A. baumannii infections in Korea and it is hoped that results of this work may contribute to a better understanding of the clinical importance and epidemiology of A. baumannii strains.

• Journal of Ginseng Research
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• 제32권1호
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• pp.15-18
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• 2008

인삼의 부위별 진세노사이드 패턴 유사성과 상관관계를 알아보고자 본 시험을 수행하였다. 진세노사이드 단위함량과 총함량은 고풍이 각각 18.9 mg/g, 596 mg/g으로 가장 높았고 연풍, 금풍, 선풍이 뒤를 이었으며, 천풍은 각각 8.0 mg/g, 209.5 mg/g으로 고풍의 절반에도 미치지 못하였다. 부위별로 보면 뇌두의 진세노사이드 단위함량과 총함량은 연풍이 가장 높았으며, 동체와 지근 및 세근에서는 고풍이 높았다. 뿌리와 각 부위의 진세노사이드 패턴 유사성은 지근과 뇌두가 각기 0.95, 0.94로 높았으며 동체와 세근은 각기 0.78, 0.80으로 다소 낮았다. 지근에서 품종별 진세노사이드 패턴 유사성을 보면 천풍, 연풍, 고풍, 금풍이 각기 0.98, 0.98, 0.96, 0.98로 아주 높았으며, 선풍은 0.87로 다소 낮았다. 뿌리와 각 부 위의 진세노사이드 상관계수는 지근에서 0.843으로 가장 높았으며 동체, 세근, 뇌두 순으로 낮아졌다. 또한 단위함량과 총 함량의 상관계수는 0.933으로 매우 높게 나타났다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.37-43
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• 2005

Plant pipe has a fatigue life which is induced by repeated stress come from the variation of temperature and pressure. To avoid the fatigue crack of plant pipe which is produced by long term repeated stress, plant operator has to limit the mont of operating transient. This paper introduced the study result about discrimination methodology of plant transient by using the fuzzy pattern recognition. As result of applying the fuzzy pattern recognition to actual plant operation data, it is confirmed that fuzzy pattern recognition methodology can be useful for the comparison of similarity for the transients of similar output but has different time pattern.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.125-139
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• 2013

안드로이드 기반 오픈 마켓의 개방성으로 인해 일반적인 정상 어플리케이션 뿐만아니라 공격자에 의해 개발된 악성 어플리케이션의 배포 역시 점차 증가하고 있는 추세이다. 악성 어플리케이션들의 확산으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 상용 모바일 단말을 대상으로 보다 정확한 방법으로 정상 앱과 악성 앱을 판별할 수 있는 메커니즘이 개발되어야 한다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 단말을 대상으로 정상 앱과 악성 앱으로 부터 이벤트 패턴을 분석하기 위해 안드로이드 오픈 마켓에서 가장 사용자 이용도가 높은 게임 앱을 대상으로 정상 이벤트 패턴을 분석하였고, Android MalGenome Project에서 배포하고 있는 1,260개의 악성 샘플들 중에서 게임 앱 형태에 해당하는 악성 앱과 유사 악성 앱 등을 대상으로 악성 이벤트 패턴을 분석하였다. 이와 같이 안드로이드 기반 모바일 단말에서 정상 앱과 악성 앱을 대상으로 리눅스 기반 시스템 콜 추출 도구인 Strace를 이용해 정상 앱과 악성 앱의 이벤트를 추출하는 실험을 수행하였다. 정상 앱 및 악성 앱이 각각 실행되었을 때 발생하는 이벤트를 수집하여 각각의 이벤트 집합에 대한 연관성 분석 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 정상 앱과 악성 앱 각각에 대한 이벤트 발생 특징 및 패턴과 분포도를 분석하여 이벤트 유사도를 추출할 수 있었으며 최종적으로는 임의의 앱에 대한 악성 여부를 판별하는 메커니즘을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.429-432
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• 1999

Vegetation cover classification is examined based on a time series NOAA/AVHRR data. Time series data analysis methods including Fourier transform, Auto-Regressive (AR) model and temporal signature similarity matching are developed to extract phenological features of vegetation from a time series NDVI data from NOAA/AVHRR and to classify vegetation types. In the Fourier transform method, typical three spectral components expressing the phenological features of vegetation are selected for classification, and also in the AR model method AR coefficients are selected. In the temporal signature similarity matching method a new index evaluating the similarity of temporal pattern of the NDVI is introduced for classification.

• 농촌계획
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• 제23권2호
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• pp.67-74
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• 2017

Migration is defined as the movement of people between residential places, and represents interactions between regions. Changes in migration involve changes in both the number of migrants toward/from regions and migration patterns across regions. However, most migration studies have focused only on the change in migrants, while no empirical study captures changes in migration patterns. In this paper, I present a function using the cosine similarity to measure changes in migration patterns, and apply it to 2001-2016 migration data of Korea. The results show that the migration patterns of Korea shifted in 2007, resulting in two distinct clusters. Local areas experienced various migration pattern changes despite few changes in the number of migrants.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.18-27
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• 2006

음악 데이타의 양이 급속히 증가함에 따라 음악 데이타베이스의 오디오 특정을 이용한 내용기 반 음악 장르의 효율적인 유사도 검색 방법이 요구되고 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 시계열 패턴인 오디오 특징을 인덱싱 할 수 있는 인덱싱 기법과 데이터마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 인덱싱 기법을 기반으로 하는 유사 장르 음악 검색 시스템의 개발에 대하여 논의한다. 먼저, 시계열 패턴 인덱싱 기법과 데이터마이닝을 이용한 내용기반 음악장르 검색 시스템의 구조를 제안한다. 또한, 오디오 특정을 이용한 유사 장르 검색의 성능을 보이기 위하여 시계열 패턴 인덱스 화일을 구축하고 성능 분석 을 제시한다. 실제 데이타의 특정값을 이용한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.653-661
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• 2016

기존의 패턴기반 트리플 생성 시스템은 distant supervision의 가정으로 인해 오류 패턴을 생성하여 트리플 생성 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴과 프로퍼티 사이의 의미 유사도 기반의 패턴 신뢰도를 측정하여 오류 패턴을 제거하는 방법을 제안한다. 의미 유사도 측정은 비지도 학습 방법인 워드임베딩과 워드넷 기반의 어휘 의미 유사도 측정 방법을 결합하여 사용한다. 또한 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 언어 및 어휘 불일치 문제를 해결하기 위해 정준 상관 분석과 사전 기반의 번역을 사용한다. 실험 결과에 따르면 제안한 의미 유사도 기반의 패턴 신뢰도 측정 방법이 기존의 방법보다 10% 높은 정확률의 트리플 집합을 생성하여, 트리플 생성 성능 향상을 증명하였다.