• Korean Journal of Acupuncture
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• 제33권1호
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• pp.18-32
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• 2016

Objectives : This study aims to analyze the co-occurrence of pathological symptoms and corresponding acupoints as documented by the comprehensive acupuncture and moxibustion records in the classical texts of Far East traditional medicine as an aid to a more efficient understanding of the tacit treatment principles of ancient physicians. Methods : The Classic of Nourishing Life with Acupuncture and Moxibustion(Zhenjiu Zisheng Jing; hereinafter ZZJ) was selected as the primary reference book for the analysis. The pathology-acupoint co-occurrence analysis was performed by applying 4 values of vector space measures(weighted Euclidean distance, Euclidean distance, $Cram\acute{e}r^{\prime}s$ V and Canberra distance), which measure the distance between the observed and expected co-occurrence counts, and 3 values of probabilistic measures(association strength, Fisher's exact test and Jaccard similarity), which measure the probability of observed co-occurrences. Results : The treatment records contained in ZZJ were preprocessed, which yielded 4162 pathology-acupoint sets. Co-occurrence was performed applying 7 different analysis variables, followed by a prediction simulation. The prediction simulation results revealed the Weighted Euclidean distance had the highest prediction rate with 24.32%, followed by Canberra distance(23.14%) and association strength(21.29%). Conclusions : The weighted Euclidean distance among the vector space measures and the association strength among the probabilistic measures were verified to be the most efficient analysis methods in analyzing the correlation between acupoints and pathologies found in the classical medical texts.

• 한국경영과학회지
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• 제7권2호
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• pp.41-48
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• 1982

This paper presents an efficient algorithm for finding a new facility(center) in the Euclidean plane in accordance with minimax criterion: that is, the facility is located to minimize the maximum weighted Euclidean distance. The method given in this paper involves computational geometry. Some possible extensions of this problem are also discussed.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.137-146
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• 2005

In parametric approach to a signature verification, it generally uses so many redundant features unsuitable for each individual signature that it causes harm, instead. This paper proposes a method of determining personalized weights of a feature set in signature verification with parametric approach by identifying the characteristics of each feature. For an individual signature, we define a degree of how difficult it is for any other person to forge the one's (called 'DFD' as the Degree of Forgery Difficulty). According to the statistical characteristics and the intuitional characteristics of each feature, the standard features are classified into four types. Four types of DFD functions are defined and applied into the distance calculation as a personalized weight factor. Using this method, the error rate of signature verification is reduced and the variation of the performance is less sensitive to the changes of decision threshold.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1422-1432
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• 1993

HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.268-278
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• 2017

본 논문에서는 동시 무선 정보 및 전력 전송 시스템에서 전송률-에너지 영역 관점에서의 근본적인 트레이드오프를 최소화하기 위해 제안되었던 새로운 수신기 구조를 기반으로 복잡도가 낮은 새로운 검출 기법들을 제안한다. 첫 번째로 에너지 하베스팅을 위한 정류된 신호로부터 얻을 수 있는 진폭 정보를 통해 유클리드 거리 기반으로 부호의 진폭을 먼저 검출한 후 기존의 정보 복호화 과정에서 얻을 수 있는 위상 정보를 통해 유클리드 거리를 기반으로 최종 부호를 검출하는 이단 검출 기법을 제안한다. 두 번째로 기존의 정보 복호화 과정을 통해 얻을 수 있는 진폭과 위상 정보를 포함한 유클리드 거리와 에너지 하베스팅을 위한 정류된 신호로부터 얻을 수 있는 진폭정보를 포함한 유클리드 거리를 결합하여 부호를 검출 할 수 있는 유클리드 거리 결합 검출 기법을 제시한다. 모의실험을 통해 부호 에러율과 부호 성공률-에너지 영역, 달성 가능한 전송률-에너지 영역 측면에서 기존의 정보 복호화 기법보다 우수한 성능을 얻음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.396-399
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• 2009

In this paper, we present a method to define a color similarity between color images using Octree-based quantization and similar color integration. The proposed method defines major colors from each image using Octree-based quantization. Two color palettes to consist of major colors are compared based on Euclidean distance and similar color bins between palettes are matched. Multiple matched color bins are integrated and major colors are adjusted. Color histogram based on the color palette is constructed for each image and the difference between two histograms is computed by the weighted Euclidean distance between the matched color bins in consideration of the frequency of each bin. As an experiment to validate the usefulness, we discriminated the same clothing from CCD camera images based on the proposed color similarity analysis. We retrieved the same clothing images with the success rate of 88 % using only color analysis without texture analysis.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제7권1호
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• pp.91-101
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• 2007

To understand the structure of molecules, various computational methodologies have been extensively investigated such as the Voronoi diagram of the centers of atoms in molecule and the power diagram for the weighted points where the weights are related to the radii of the atoms. For a more improved efficiency, constructs like an $\alpha$-shape or a weighted $\alpha$-shape have been developed and used frequently in a systematic analysis of the morphology of molecules. However, it has been recently shown that $\alpha$-shapes and weighted $\alpha$-shapes lack the fidelity to Euclidean distance for molecules with polysized spherical atoms. We present the theory as well as algorithms of $\beta$-shape and $\beta$-complex in $\mathbb{R}^3$ which reflects the size difference among atoms in their full Euclidean metric. We show that these new concepts are more natural for most applications and therefore will have a significant impact on applications based on particles, in particular in molecular biology. The theory will be equivalently useful for other application areas such as computer graphics, geometric modeling, chemistry, physics, and material science.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.139-148
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• 2022

Research into wireless sensor networks (WSNs) is a trendy issue with a wide range of applications. With hundreds to thousands of nodes, most wireless sensor networks interact with each other through radio waves. Limited computational power, storage, battery, and transmission bandwidth are some of the obstacles in designing WSNs. Clustering and routing procedures have been proposed to address these concerns. The wireless sensor network's most complex and vital duty is routing. With the Greedy Perimeter Stateless Routing method (GPSR), an efficient and responsive routing protocol is built. In packet forwarding, the nodes' locations are taken into account while making choices. In order to send a message, the GPSR always takes the shortest route between the source and destination nodes. Weighted directed graphs may be constructed utilising four distinct distance metrics, such as Euclidean, city block, cosine, and correlation distances, in this study. NS-2 has been used for a thorough simulation. Additionally, the GPSR's performance with various distance metrics is evaluated and verified. When compared to alternative distance measures, the proposed GPSR with correlation distance performs better in terms of packet delivery ratio, throughput, routing overhead and average stability time of the cluster head.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.186-193
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• 2019

본 연구에서는 일반적으로 생산운영관리 교재나 일부 연구들에서, 각 수요지에서 가중 유클리디안 거리의 합이 가장 작은 새로운 단일 설비의 위치(가중기하중위점)를 찾고자 할 때, 무게중심점을 대안으로 사용하는 것에 의문을 가지고 두 지점의 차이와 유사점을 살펴본다. 먼저, 수요지 가운데 한 곳의 수요량이 전체의 절반을 초과한다면, 그곳이 무게중심점과는 완전히 별개로 가중기하중위점이 됨을 보였고, 모든 수요지가 일직선상에 있는 특별한 경우의 가중기하중위점의 위치를 살펴보았다. 한편, 정n각형에서 각각의 꼭짓점에 수요량이 동일한 수요지들이 위치한 특별한 경우에는 기하중위점이 무게중심점과 일치함을 쉽게 알 수 있다. 또한, 삼각형과는 달리 볼록사각형의 경우에는 기하중위점의 위치를 간단히 구할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.126-134
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• 1990

본 논문에서는 3전극법으로 피검자의 이두박근과 삼두박근에서 검출한 표면 근전도 신호를 LPC 켑스트럼 계수를 이용하여 유클리드 및 가중 켐스트럼 거리 측정법을 통하여 8가지 팔 운동에 대한 기능분리 및 판별 인식에 관한 실험을 하였다. 유클리드 켑스트럼 거리 측정법의 경우,계수의 수가 8,10,12,14 등으로 증가함에 따라 동작기능 인식률도 각각 94.69, 95.63, 96.56, 96.88[%]로 증가하였으나 인식률의 증가폭은 상대적으로 적으며 가중 켑스트럼 거리 측정법의 경우에는 각각 91.88, 95, 99.69, 96.63[%]의 인식률을 보였다.