지지벡터기계는 자료간의 유사도를 커널함수를 사용하여 계산하고, 이러한 유사도를 이용하여 패턴을 분류하는 최적인 초평면을 구한다. 따라서 자료의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 유사도의 사용이 중요하다. 본 연구에서는 아미노산 서열간의 최적의 유사도를 얻기 위해서, 아미노산의 진화적인 관계와 소수성으로부터 유도된 메트릭을 실수 지수를 가지는 형태로 일반화하였다. 제안한 메트릭이 메트릭의 조건을 만족하고, 아미노산 서열과 DNA 서열의 유사도를 계산하기 위해서 널리 사용되는 스트링 커널내에서 이용되는 메트릭파의 관련성을 알아본다. 또한, 적용하려는 문제에 보다 효과적인 메트릭을 일반화 메트릭에서 찾을 수 있음을 신호펩티드의 절단위치 예측실험을 통하여 알아본다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제1권2호
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pp.1-6
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2013
In this paper, we evaluate performance of existing similarity measurement metric and propose a novel method using user's preferences information entropy to reduce MAE in memory-based collaborative recommender systems. The proposed method applies a similarity of individual inclination to traditional similarity measurement methods. We experiment on various similarity metrics under different conditions, which include an amount of data and significance weighting from n/10 to n/60, to verify the proposed method. As a result, we confirm the proposed method is robust and efficient from the viewpoint of a sparse data set, applying existing various similarity measurement methods and Significance Weighting.
최근 에러의 가시도를 측정하던 기존 패러다임의 한계를 극복하고자 structural similarity (SSIM) metric이 제안되어 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 SSIM은 기존에 활발히 연구되어오던 인간시각체계의 민감도에 대한 특성을 완전히 배제함으로써 새로운 한계점을 노출한다. 본 논문에서는 포비에이션 포인트로부터의 거리, 평균 휘도 값, DCT 계수, 모션 정보를 이용하여 통합된 시각적 가중치를 정의하였고 이를 SSIM과 자연스럽게 결합함으로써 성능을 개선하였다. VQEG 멀티미디어 그룹의 테스트 플랜을 이용한 테스트를 통해 본 논문의 품질측정 기준이 기존의 SSIM 보다 주관적 화질평가의 결과와 연관도가 더 높음을 보임으로써 성능 향상을 증명하였다.
소프트웨어 복잡도는 대상 시스템의 유지보수성을 평가하는 주요한 메트릭인데 기존의 웹 어플리케이션 기반 복잡도는 대부분 단순히 개수 기반으로 정의되어 실제 개발자나 유지보수자의 관점에서 느끼는 이해도를 반영하기 어렵다. 이를 보완하기 위하여 정보이론의 엔트로피를 이용하여 복잡도를 정의할 수 있으나, 개별 페이지의 정보량을 동일하게 취급하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 구조 복잡도를 유사도 및 정보이론에 기반하여 제안하였다. 즉, 엔트로피에 기반하되, 기존의 유사도를 이용하여 타 페이지들과 유사성이 높은 페이지의 내부 정보량은 그렇지 않은 페이지보다 낮도록 정의하여 이러한 단점을 보완하였다. 또한 관점에 따라 각기 다른 유사도를 적용할 수 있도록 함으로써 복잡도를 여러 관점에서 측정할 수 있도록 하였다. 이후 복잡도 속성을 이용하여 이론적으로 검증하였고, 사례 연구를 통하여 본 기법의 유용성을 보였다.
본 논문에서는 SNOMED CT 용어체계가 가지는 불완전성을 논의하고 이를 유지하는 방법으로 형제 노드 간 유사성을 평가하는 지표를 제안한다. SNOMED CT는 방대한 양의 의학용어를 포함하고 있으나 계층구조 내 컨셉의 누락 등 온톨로지의 불완전성 문제가 존재한다. 누락된 컨셉 발견을 위해 다수의 노드로 구성된 형제 노드 그룹 내에서의 노드 간 유사도 평가를 위한 지표를 제안하고 유사도가 낮은 그룹을 도출하였다. 2023년 3월 SNOMED CT 국제 배포판에 적용하여 형제 노드 그룹들의 유사도를 분석한 결과 임상적 발견 컨셉의 하위 컨셉들 중 2개 이상의 형제 노드를 가진 29,199개의 형제 노드 그룹의 평균 유사도는 0.81로 나타났다. 반면, 유사도가 가장 낮은 그룹은 중독 컨셉의 자식 컨셉으로 그 유사도는 0.0036으로 확인되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권4호
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pp.366-375
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2009
In collaborative filtering, many neighbors are needed to improve the quality and stability of the recommendation. The quality may not be good mainly due to the high similarity between two users not guaranteeing the same preference for products considered for recommendation. This paper proposes a consistency definition, rather than similarity, based on information entropy between two users to improve the recommendation. This kind of consistency between two users is then employed as a trust metric in collaborative filtering methods that select neighbors based on the metric. Empirical studies show that such collaborative filtering reduces the number of neighbors required to make the recommendation quality stable. Recommendation quality is also significantly improved.
디지털 영상에서의 얼굴탐색은 얼굴인식을 위한 기본 단계이면서 인식 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 처리 단계이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 주어진 점의 집합들 사이에서 기하학적 유사도만을 고려한 측도이므로 원래의 영상이 포함하고 있는 다른 정보들을 추가적으로 이용함으로 효율을 높일 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들 주위의 국지적 계조패턴 정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를 얻는 방법을 제안한다.
Amid rapidly increasing imagery inputs and their volume in a remote sensing imagery database, Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an effective tool to search for an image feature or image content of interest a user wants to retrieve. It seeks to capture salient features from a 'query' image, and then to locate other instances of image region having similar features elsewhere in the image database. For a CBIR approach that uses texture as a primary feature primitive, designing a texture descriptor to better represent image contents is a key to improve CBIR results. For this purpose, an extended feature vector combining the Gabor filter and co-occurrence histogram method is suggested and evaluated for quantitywise and qualitywise retrieval performance criterion. For the better CBIR performance, assessing similarity between high dimensional feature vectors is also a challenging issue. Therefore a number of distance metrics (i.e. L1 and L2 norm) is tried to measure closeness between two feature vectors, and its impact on retrieval result is analyzed. In this paper, experimental results are presented with several CBIR samples. The current results show that 1) the overall retrieval quantity and quality is improved by combining two types of feature vectors, 2) some feature is better retrieved by a specific feature vector, and 3) retrieval result quality (i.e. ranking of retrieved image tiles) is sensitive to an adopted similarity metric when the extended feature vector is employed.
무선 모바일 프록시 캐싱 구조에서 캐싱 교체로 인한 손실은 스트리밍 QoS에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 캐싱 교체 과정에서 발생하는 손실을 최소화하기 위하여 유사도 기반의 캐싱 손실 최소화 기법 SCLM(Similarity-based Caching Loss Minimization)을 제안한다. 제안된 기법은 객체 세그먼트를 분할 한 후 유사도 관계를 수행한다. 유사도 관계가 수행된 세그먼트들은 SRT (Similarity Relation Tree)가 생성되고 유사도가 측정된다. 유사도는 적합성 피드백을 결정하는 중요한 척도로서 적합성을 만족한 세그먼트들은 캐싱 교체를 위해 캐시 블록에 저장한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 prefix 캐싱 기법, segment 캐싱 기법, 그리고 bps 캐싱 기법에 비해서 캐싱 시작 지연 제어율, 캐시 처리율, 그리고 캐시 응답율의 QoS가 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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