• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.123-129
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• 2013

The aim of this study is to design an intelligent pattern-based real-time trading system (PRTS) using rough set analysis of technical indicators, dynamic time warping (DTW), and genetic algorithm in stock futures market. Rough set is well known as a data-mining tool for extracting trading rules from huge data sets such as real-time data sets, and a technical indicator is used for the construction of the data sets. To measure similarity of patterns, DTW is used over a given period. Through an empirical study, we identify the ideal performances that were profitable in various market conditions.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제21권3호
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• pp.283-290
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• 1998

The vegetation pattern of Mt. Odae based on the soil humidity gradient showed 3 types: (1) the forest of Pinus densiflora under the mesic or xeric conditions of the low altitudinal area, (2) the forest of Acer including A. mono, A. pseudo-sieboldianum and Tilia amurensis under the submesic or subxeric conditions and (3) the forest of Quercus including Q. mongolica of the higher elevational area and Q. variabilis of the lower elevational area under the xeric condition. Water content, organic matter and total nitrogen of soil were relatively low in Pinus densiflora and Quercus variabilis communities while they were relatively high in Betula platyphylla var. japonica and Quercus mongolica communities. According to the result of cluster analysis based on similarity indices of the communities, the proposed successional sere in the forest vegetation of Mt. Odae was as follows. P. densiflora community $\longrightarrow$ P. densiflore + Q. mongolica community $\longrightarrow$ Q. mongolica + A. pseudo-sieboldianum community. P. densiflora community $\longrightarrow$ P. densiflora + Q. variabilis community $\longrightarrow$ Q. variabilis community $\longrightarrow$ Q. mongolica + Q. variabilis community $\longrightarrow$ Q. mongolica + A. pseudo-sieboldianum community.

• 전자공학회논문지A
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• 제31A권7호
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• pp.55-62
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• 1994

Interpattern association (IPA) model which the interconnection weight matrix(IWM) is constructed by the association between patterns is effective in similar pattern recognitions. But, if the number of reference patterns is increased, the ability of recognition is decreased. Using a hierarchical recognition algorithm which adopts the tree search strategy, we classified reference patterns into sub-groups by similarity. In IPA model, if input includes random noise we make it converge to reference pattern by means of input includes random noise we make it converge to reference pattern by means of increasing the number of pixels of prohibited state in IWM. In relation to reference patterns the pixel of prohibited state made partially prohibited state of no connected state using which is not included common and feature regions by each reference patterns.

• 한국음향학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-28
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• 1987

본 연구에서는 집단화 알고리즘을 이용하여 한국어 단독음의 표준 패턴을 설정하였다. Minimax기법을 이용하여 각 단독음에 대하여 최고 3개까지 표준패턴을 설정하여 인식하였다. 특징 파라미터는 선형예측계수와 자기 상관 계수를 이용하였으며 패턴들 간의 유사도 비교는 Itakura가 제안한 거리측정법을 이용하였다. 표준패턴을 1개만 설정하였을 때 $55.9\%$, 2개를 설정했을 때 $76.9\%$, 3개를 설정했을 경우는 $89.5\%$의 인식률을 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제3권1호
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• pp.25-39
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• 1987

The purpose of this research is to develop the Automatic Fingerprint Verfication System by digital computer based on specially in PC level. Fingerprint is used as means of personal identity verification in view of that it has the high reliability and safety. Fingerprint pattern recognition algorithm is constitute of 3 stages, namely of the preprocessing, the feature extraction and the recognition. The preprocessing stage includes smoothing, binarization, thinning and restoration. The feature extraction stage includes the extraction of minutiae and its features. The recognition stage includes the registration and the matching score calculation which measures the similarity between two images. Tests for this study with 325 pairs of fingerprint resulted in 100% of separation which which in turn is turned out to be the reliability of this algorithm.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권1호
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• pp.88-98
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• 2001

본 연구는 설계패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패턴 정보를 이용한 설계패턴 검색 시스템을 구축하였다. 패턴 정보는 패턴 속성정보와 패턴 메타정보로 구성하였고, 패턴 속성정보는 패턴 패싯 분류와 패턴 검색을 위한 유사도 측정에 이용되며, 패턴 구조를 UML로 모델링하기 위하여 패턴 메타 정보를 이용하였다. Gamma 분류 방법을 확장하여 각 설계패턴이 사용될 수 있는 여러 경험적 상황을 패싯 항목으로 설정하고 패턴 정보로 관리하였다. 또한 E-SARM 검색 방법을 사용하여 검색된 패턴은 메타정보를 이용하여 UML 클래스 다이어그램으로 나타낼 수 있도록 하였고, E-SARM을 설계패턴의 검색에 적용하여 최적의 결과를 얻을 수 있는 환경을 시뮬레이션 하였다. 패턴 뷰어를 통한 신규 패턴 등록이 가능하며, 등록된 패턴은 패턴 속성정보와 메타정보로 관리된다. 따라서 본 시스템은 효율적인 패턴 관리가 가능하고, UML 모델링을 지원하며, 관련 패턴의 우선순위 검색이 가능하여 패턴 선택 비용이 적고, 재사용성이 높은 설계패턴 검색 시스템이다.

• 한국가금학회지
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• 제23권4호
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• pp.177-183
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• 1996

This study was conducted to analyze genetic characteristics of Korean Native Chicken three lines classified on the basis of the feather color and appearance (Red, Yellow, and Black) using DNA fingerprinting method. To estimate the genetic relatedness among breeds and similarities within breeds, we collected blood samples from Korean Native Chicken (KNC), Rhode Island Red (RIR), White Leghorn (WL), and Cornish(CN) and obtained genomic DNA from the blood of 10 individuals randomly selected within the breeds and lines. The genomic DNA samples were digested with restriction enzymes (Hinf J, Hae Ill) and hybridized with various probes (Jeffreys' probes 33.15, 33.6 and M13) after Southern transfer. Genetic similarities within breeds were characterized by band sharing (BS) value, estimated by the DFP band pattern between the pair of lanes. BS values within WL, RIR, and KNC were 0.82, 0.70 and 0.56, respectively. Relative genetic diversity (BS value) of KNC was higher than those two breeds (WL, RIR). Estimation of genetic similarity between KNC lines and control breed (RIR) was 0.32, whereas similarity within KNC lines (6 groups) was 0.50. In this analysis, KNC was showed to have a highly genetic diver-sity at the DNA level, and to be closer in genetic distance to RIR (0.67) than any other breeds.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.521-529
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• 2009

본 논문은 비전 기반 동작 인식 방법으로 모범 동작의 유형을 모형화하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 모범동작과 사용자의 동작간의 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 동작 인식을 위하여 은닉 마르코프 모델 기반의 유형화 기법을 통하여 모범 동작의 유형 모델을 구성하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식한다. 유사도 측정을 위하여 편집 거리 알고리즘을 응용하여 모범 동작과 사용자 동작의 유사도를 측정하고 점수 표기가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 동작 인식 처리 방법은 평균 93% 이상의 높은 인식율을 보였다. 본 연구의 결과는 동작 인식 기반 게임, 자세인식, 동작의 반복 훈련 및 훈련 달성도 측정을 요하는 재활훈련 시스템 등에 활용 가능하다.

• 한국패류학회지
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• 제15권1호
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• pp.63-69
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• 1999

가리비류 4종 - 큰가리비(Patinopecten yessoenensis), 주문진가리비(Chlamys swifti), 비단가리비(Chlamys ferreri ferreri), 해가리비(Amusium japonicum japonicum) -을 한국 5개 지역에서 채집하였고 중국산 비단가리비를 시장에서 구입하여 실험에 사용하였다. 총 7개 동위요소에 대한 starch gel 전기영동을 실시한 결과, 8개 유전자가 관찰되었다. 유전적 유사도는 비단가리비 3집단이 가장 가까운 관계를 보였고, 주문진가리비와 큰가리바가 유전적으로 서로 가까운 그룹으로 분류되었다. 이 그룹과 비단가리비가 0.595의 유사도를 보였으며 해가리비가 나머지 3종과는 유사도가 0.541로 가장 멀었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4176-4197
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• 2020

Botnet is a type of dangerous malware. Botnet attack with a collection of bots attacking a similar target and activity pattern is called bot group activities. The detection of bot group activities using intrusion detection models can only detect single bot activities but cannot detect bots' behavioral relation on bot group attack. Detection of bot group activities could help network administrators isolate an activity or access a bot group attacks and determine the relations between bots that can measure the correlation. This paper proposed a new model to measure the similarity between bot activities using the intersections-probability concept to define bot group activities called as B-Corr Model. The B-Corr model consisted of several stages, such as extraction feature from bot activity flows, measurement of intersections between bots, and similarity value production. B-Corr model categorizes similar bots with a similar target to specify bot group activities. To achieve a more comprehensive view, the B-Corr model visualizes the similarity values between bots in the form of a similar bot graph. Furthermore, extensive experiments have been conducted using real botnet datasets with high detection accuracy in various scenarios.