• Spatial Information Research
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• 제16권3호
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• pp.291-301
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• 2008

대부분의 지리정보 시스템들은 유클리디안 공간을 기반으로 하고 있지만, 셀룰러 공간 역시 많은 지리정보 시스템 응용을 위한 기반 공간으로 사용될 수 있다. 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 이동 형태를 분석하기 위해서는, 유클리디안 공간과 분명히 다른 특징을 갖는 셀룰러 공간상에 존재하는 이동객체들의 유사도에 대한 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 특성에 대해 살펴보았다. 이에 따라, 셀룰러 공간에 존재하는 궤적들 간의 유사도를 정의할 수 있는 2가지의 비교지수를 제시하고, 실험을 통해 제시한 비교 지수들 간의 차이를 분석하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권4호
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• pp.231-241
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• 2005

New methods to register multiple hemispheric slices of the postmortem brain to anatomically corresponding in-vivo MRI slices within a 3D volumetric MRI are presented. Gel-embedding and fiducial markers are used to reduce geometrical distortions in the postmortem brain volume. The registration algorithm relies on a recursive extraction of warped MRI slices from the reference MRI volume using a modified non-linear polynomial transformation until matching slices are found. Eight different voxel similarity measures are tested to get the best co-registration cost and the results show that combination of two different similarity measures shows the best performance. After validating the implementation and approach through simulation studies, the presented methods are applied to real data. The results demonstrate the feasibility and practicability of the presented co­registration methods, thus providing a means of MR signal analysis and histological examination of tissue lesions via co­registered images of postmortem brain slices and their corresponding MRI sections. With this approach, it is possible to investigate the pathology of a disease through both routinely acquired MRls and postmortem brain slices, thus improving the understanding of the pathological substrates and their progression.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.32-55
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• 2018

The digitization of music has seen a considerable increase in audience size from a few localized listeners to a wider range of global listeners. At the same time, the digitization brings the challenge of smoothly retrieving music from large databases. To deal with this challenge, many systems which support the smooth retrieval of musical data have been developed. At the computational level, a query music piece is compared with the rest of the music pieces in the database. These systems, music information retrieval (MIR systems), work for various applications such as general music retrieval, plagiarism detection, music recommendation, and musicology. This paper mainly addresses two parts of the MIR research area. First, it presents a general overview of MIR, which will examine the history of MIR, the functionality of MIR, application areas of MIR, and the components of MIR. Second, we will investigate music similarity measurement methods, where we provide a comparative analysis of state of the art methods. The scope of this paper focuses on comparative analysis of the accuracy and efficiency of a few key MIR systems. These analyses help in understanding the current and future challenges associated with the field of MIR systems and music similarity measures.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.252-254
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• 2007

This paper introduces the method of sequential clustering as a tool for the effective clustering of mass unit electrical systems. The interconnected network system retains information about the location of each line. With this information, this paper aims to carry out initial clustering through the transmission usage rate, compare the results of similarity measures for regional information with similarity measures for regional price, and introduce the technicalities of the clustering method. This transmission usage rate used power flow based on congestion costs and modified similarity measurements using the FCM algorithm. This paper also aims to prove the propriety of the proposed clustering method by comparing it with existing clustering methods that use the similarity measurement system. The proposed algorithm is demonstrated through the IEEE 39-bus RTS.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.42-48
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• 2020

These days people are overwhelmed by information on the Internet thus searching for useful information becomes burdensome, often failing to acquire some in a reasonable time. Recommender systems are indispensable to fulfill such user needs through many practical commercial sites. This study proposes a novel similarity measure for user-based collaborative filtering which is a most popular technique for recommender systems. Compared to existing similarity measures, the main advantages of the suggested measure are that it takes all the ratings given by users into account for computing similarity, thus relieving the inherent data sparsity problem and that it reflects the uncertainty or vagueness of user ratings through fuzzy logic. Performance of the proposed measure is examined by conducting extensive experiments. It is found that it demonstrates superiority over previous relevant measures in terms of major quality metrics.

• 전기학회논문지
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• 제58권5호
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• pp.911-917
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• 2009

This paper introduces a sequential clustering technique as a tool for an effective grouping of transmission systems. The interconnected network system retains information about the location of each line. With this information, this paper aims to carry out initial clustering through the transmission usage rate, compare the similarity measures of regional information with the similarity measures of location price, and introduce the techniques of the clustering method. This transmission usage rate uses power flow based on congestion costs and similarity measurements using the FCM(Fuzzy C-Mean) algorithm. This paper also aims to prove the propriety of the proposed clustering method by comparing it with existing clustering methods that use the similarity measurement system. The proposed algorithm is demonstrated through the IEEE 39-bus RTS and Korea power system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.790-800
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• 2018

The simplified neutrosophic set (SNS) is a generalization of fuzzy set that is designed for some practical situations in which each element has truth membership function, indeterminacy membership function and falsity membership function. In this paper, we propose a new method to construct similarity measures of single valued neutrosophic sets (SVNSs) and interval valued neutrosophic sets (IVNSs), respectively. Then we prove that the proposed formulas satisfy the axiomatic definition of the similarity measure. At last, we apply them to pattern recognition under the single valued neutrosophic environment and multi-criteria decision-making problems under the interval valued neutrosophic environment. The results show that our methods are effective and reasonable.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.857-864
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• 2015

데이터 마이닝은 다양한 형태의 방대한 데이터 집합으로부터 보이지 않는 지식이나 새로운 법칙을 발견한 후, 이를 바탕으로 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이다. 데이터 마이닝 기법중의 하나인 군집 분석은 거리 또는 유사성 측도를 이용하여 집단을 분류하고, 구분된 각 집단의 특성을 파악하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률이 일부 포함된 확률적 흥미도 측도 기반의 유사성 측도들인 Peirce I, Peirce II, Cole I, Cole II, 그리고 이들을 응용한 Park I 및 Park II에 대한 대소 관계를 수식의 증명뿐만 아니라 예제 데이터에 의해서도 규명하였다. 그 결과, Cole I과 Cole II의 측도를 동시에 고려한 Loevinger 측도가 기존의 측도들 중에서는 상한이 되나 Park I 및 Park II를 함께 고려했을 경우에는 동시발생비율, 동시 비발생비율, 그리고 두 가지 형태의 불일치비율의 크기에 따라 변한다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.89-99
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• 2015

세계 경제 포럼과 대한민국 지식경제부에서 10대 핵심정보기술 가운데 하나로 빅 데이터를 선정한 바 있다. 빅 데이터에 대한 분석은 결국 데이터들이 가지고 있는 속성을 얼마나 효과적으로 분석하느냐가 관건이다. 이를 위한 기법들 중에서 군집 분석 방법은 거리 또는 유사성 측도를 이용하여 각 개체의 유사성을 측정하여 유사도가 높은 대상 집단을 분류하고 군집에 속한 개체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 개체간의 상이성을 밝혀내는 통계분석 기법이다. 군집분석에서 이용되고 있는 유사성 측도는 데이터의 속성에 따라 여러 가지의 형태로 분류할 수 있으며, 범주형 데이터에 적용 가능한 측도들은 음의 일치 빈도를 고려한 측도, 음의 일치 빈도를 고려하지 않는 측도, 그리고 주변 확률 분포의 포함 여부에 의한 측도 등으로 구분할 수 있다. 음의 일치 빈도는 동시발생빈도와 더불어 두 항목간의 관련성에 대한 순방향성을 의미하므로 이를 고려하지 않는 유사성 측도들보다 이를 고려한 유사성 측도들이 좀 더 현실적인 측도라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이분형 데이터에 대해 일반적으로 많이 활용되고 있는 음의 일치 빈도를 고려한 측도들에 대해 대소 관계를 규명함으로써 이들의 상한 및 하한을 설정하는 문제를 고려하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.367-376
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• 2015

데이터마이닝 기법 중의 하나인 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상에 대해 유사성을 바탕으로 동질적인 군집으로 묶은 후, 동일 군집에 속해 있는 공통된 특성을 조사하는데 이용되는 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률을 고려하지 않는 확률적 흥미도 측도 기반 유사성 측도인 Yule I과 II, Michael, Digby, Baulieu, 그리고 Dispersion 측도에 대해 상한 및 하한을 설정함으로써 이들의 대소관계를 규명하였다. 그 결과, 세 가지 유형의 대소 관계가 성립한다는 사실을 수식의 증명뿐만 아니라 실제 데이터 및 모의실험 데이터에 의해서도 확인할 수 있었다. 이들 측도들은 각 경계에 있는 측도와는 더욱 더 유사한 값을 가지므로 각 측도의 상한 및 하한은 여러 가지 측도들을 분류하는 도구가 되며, 실제 값의 관점에서 각 측도들의 관계를 알게 되면 주어진 알고리즘의 안정화에 도움이 될 수 있을 것이다.