• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권5호
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• pp.462-475
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• 2022

Different from the field of electro-optical(EO) image analysis, there has been less interest in similarity metrics between synthetic aperture radar(SAR) target images. A reliable and objective similarity analysis for SAR target images is expected to enable the verification of the SAR measurement process or provide the guidelines of target CAD modeling that can be used for simulating realistic SAR target images. For this purpose, this paper presents a similarity analysis method based on the siamese network that quantifies the subjective assessment through the distance learning of similar and dissimilar SAR target image pairs. The proposed method is applied to MSTAR SAR target images of slightly different depression angles and the resultant metrics are compared and analyzed with qualitative evaluation. Since the image similarity is somewhat related to recognition performance, the capacity of the proposed method for target recognition is further checked experimentally with the confusion matrix.

• ETRI Journal
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• 제43권5호
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• pp.812-824
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• 2021

Recently, with an increase in Internet usage, users of online social networks (OSNs) have increased. Consequently, privacy leakage has become more serious. However, few studies have investigated the difference between privacy and actual behaviors. In particular, users' desire to change their privacy status is not supported by their privacy literacy. Presenting an accurate measurement of users' privacy status can cultivate the privacy literacy of users. However, the highly interactive nature of interpersonal communication on OSNs has promoted privacy to be viewed as a communal issue. As a large number of redundant users on social networks are unrelated to the user's privacy, existing algorithms are no longer applicable. To solve this problem, we propose a structural similarity measurement method suitable for the characteristics of social networks. The proposed method excludes redundant users and combines the attribute information to measure the privacy status of users. Using this approach, users can intuitively recognize their privacy status on OSNs. Experiments using real data show that our method can effectively and accurately help users improve their privacy disclosures.

• 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.

• 한국운동역학회지
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• 제31권3호
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• pp.199-204
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• 2021

Objective: The purpose of this study was to present a new idea of methodology to evaluate Poomsae performance using inertial measurement unit (IMU) sensors in terms of signal processing techniques. Method: Ten collegian Taekwondo athletes, consisting of five Poomsae elite athletes (age: 21.4 ± 0.9 years, height: 168.4 ± 11.3 cm, weight: 65.0 ± 10.6 kg, experience: 12 ± 0.7 years) and five breaking demonstration athletes (age: 21.0 ± 0.0 years, height: 168.4 ± 4.7 cm, weight: 63.8 ± 8.2 kg, experience: 13.0 ± 2.1 years), voluntarily participated in this study. They performed three different black belt Poomsae such as Goryeo, Geumgang, and Taebaek Poomsae repeatedly twice. Repeated measured motion data on the wrist and ankle were calculated by the methods of cosine similarity and Euclidean distance. Results: The Poomsse athletes showed superior performance in terms of temporal consistency at Goryeo and Taebaek Poomsae, cosine similarity at Geumgang and Taebaek Poomsae, and Euclidian distance at Geumgang Poomsae. Conclusion: IMU sensor would be a useful tool for monitoring and evaluating within-subject temporal variability of Taekwondo Poomsae motions. As well it distinguished spatiotemporal characteristics among three different Poomsae.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.536-539
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• 2007

JSMS(Java source code Similarity Measurement System)는 자바 소스 코드의 유사도를 측정하고 이와 관련한 소스코드의 정보를 시각적으로 표시하는 시스템이다. 기존의 표절 검사 시스템은 소스코드의 구조적 특징을 반영하지 못해 유사도 결과의 신뢰성이 낮고 대부분 편리성과 가독성이 좋지 않아 사용하기 불편하였다. 본 논문에서 제안하는 JSMS는 이러한 단점을 보완하기 위해 함수 선형화를 사용하여 소스코드의 구조적 특징을 반영하였다. 또한 쉽고 간단한 조작으로 편리성을 제공하며, 관련 정보와 유사 구간을 시각적으로 표시하여 가독성을 높였다. 향후 다양한 언어 지원과 폭넓은 시각적 정보 제공을 보완하여 사용자의 학습 자료로 사용할 수 있으며, 소스코드 표절의 객관적 기준이 되는 도구로 활용 가능하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.122-130
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• 2009

The paper presents an algorithm which uses code vectors to represent comer geometry information for searching the similar images from a database. The comers have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. Taking the comer as the center coordinate, the angles of the intersecting lines are determined and are represented using code vectors. A code book has been used to code each comer geometry information and indexes to the code book are generated. For similarity measurement, the histogram of the code book indexes is used. This result in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features. Experimental results show that use of code vectors is computationally efficient in similarity measurement and the comers being noise invariant produce good results in noisy environments.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권1호
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• pp.62-68
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• 2013

This paper proposes a method for identification of harmful video images based on the degree of harmfulness in the video content. To extract harmful candidate frames from the video effectively, we used a video color extraction method applying a projection map. The procedure for identifying the harmful video has five steps, first, extract the I-frames from the video and map them onto projection map. Next, calculate the similarity and select the potentially harmful, then identify the harmful images by comparing the similarity measurement value. The method estimates similarity between the extracted frames and normative images using the critical value of the projection map. Based on our experimental test, we propose how the harmful candidate frames are extracted and compared with normative images. The various experimental data proved that the image identification method based on the 2-dimensional projection map is superior to using the color histogram technique in harmful image detection performance.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.1188-1193
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• 2013

In content based image retrieval (CBIR) system, the images are represented based upon its feature such as color, texture, shape, and spatial relationship etc. In this paper, we propose a MRI Image Retrieval using wavelet transform with mahalanobis distance measurement. Wavelet transformation can also be easily extended to 2-D (image) or 3-D (volume) data by successively applying 1-D transformation on different dimensions. The proposed algorithm has tested using wavelet transform and performance analysis have done with HH and $H^*$ elimination methods. The retrieval image is the relevance between a query image and any database image, the relevance similarity is ranked according to the closest similar measures computed by the mahalanobis distance measurement. An adaptive similarity synthesis approach based on a linear combination of individual feature level similarities are analyzed and presented in this paper. The feature weights are calculated by considering both the precision and recall rate of the top retrieved relevant images as predicted by our enhanced technique. Hence, to produce effective results the weights are dynamically updated for robust searching process. The experimental results show that the proposed algorithm is easily identifies target object and reduces the influence of background in the image and thus improves the performance of MRI image retrieval.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.521-526
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• 2012

제조공정을 통해 생산된 화살의 성능은 화살의 이동궤적(궁사의 패러독스)과 탄착점의 집적도에 따라 좌우된다. 특히 동일한 환경에서 반복적으로 화살의 슈팅실험을 수행할 경우, 반복실험에서 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 화살 성능 평가에서 중요한 객관적 지표가 된다. 그러나 화살의 탄착점에 대한 분석은 현재 상용화된 기술이 부족하며, 기존의 연구들은 화살의 성능에 영향을 미치는 제조공정 변수(화살깃, 화살촉, 화살의 곧기, 중량, 외경, 스파인)만을 최적화하려는 방향으로 기술력이 집중되어 있다. 본 논문에서는 화살의 주요성능지표인 화살의 탄착점 측정 자동화를 위해, Mamdani 퍼지 추론 시스템(Mamdani Fuzzy Inference System)과 도형의 닮음(Similarity of Polygon)을 이용한 화살의 탄착점 측정 시스템을 제안한다. 라인레이저(Line Laser)와 포토다이오드어레이(Photo Diode Array)를 이용하여 고속(약 275km/h)으로 이동하는 화살의 탄착점 데이터를 계측하고, 계측된 데이터를 퍼지 추론과 도형의 닮음을 이용하여 화살의 탄착점으로 사상(Mapping) 시킨다.