• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.1-7
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• 2024

Comparing text features involves evaluating the "similarity" between texts. It is crucial to use appropriate similarity measures when comparing similarities. This study utilized various techniques to assess the similarities between newspaper articles, including deep learning and a previously proposed method: a combination of Pointwise Mutual Information (PMI) and Word Pair Matching (WPM), denoted as PMI+WPM. For performance comparison, law data from medical research in Japan were utilized as validation data in evaluating the PMI+WPM method. The distribution of similarities in text data varies depending on the evaluation technique and genre, as revealed by the comparative analysis. For newspaper data, non-deep learning methods demonstrated better similarity evaluation accuracy than deep learning methods. Additionally, evaluating similarities in law data is more challenging than in newspaper articles. Despite deep learning being the prevalent method for evaluating textual similarities, this study demonstrates that non-deep learning methods can be effective regarding Japanese-based texts.

• 혜화의학회지
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• 제24권2호
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• pp.17-24
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• 2016

Objectives : This study was aimed to widen range of comprehesion about meridian muscle system through myological study of meridian muscle system and comparison with deep front arm line in anatomical train Methods : We have studied the similarity and difference between Hand Great Yin Lung Meridian Muscle System and Deep Front Line in Anatomical Train through Principles of Meridians & Acupoints, publications about myology, Anatomical trains. Results : I. Like another advanced studies, muscular system of hand great yin showed similarity to deep front line in anatomical train. II. It is considered that muscular system of hand great yin contains Musculus abductor pollicis brevis, Musculus extensor hallucis longus, Musculus brachioradialis, Musculus biceps brachii, Musculus subclavius, Musculus pectoralis major. III. Comparing muscular system of hand great yin to deep front arm line in anatomical train it showed similarity to part of muscles and pathological symptoms. But it showed difference to part of muscles and pathological symptoms. Conclusions : Hand Great Yin Lung meridian muscle system showed similarity and difference to deep front arm line in anatomical train. Further studies would be needed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.538-561
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• 2020

Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.39-47
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• 2023

본 논문에서는 골프 동영상 속 스윙 자세 사이의 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 인공지능 기술이 컴퓨터 비전 분야에 효과적인 것이 알려지면서 동영상을 기반으로 한 스포츠 데이터 분석에 인공지능을 활용하기 위한 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 자세 추정 모델을 사용하여 골프 스윙 동영상 속 사람의 관절 좌표를 획득하였고, 이를 바탕으로 각 스윙 구간별 유사도를 측정하였다. 제안한 방법의 평가를 위해 GolfDB 데이터셋의 Driver 스윙 동영상을 활용하였다. 총 36명의 선수에 대해 스윙 동영상들을 두 개씩 짝지어 스윙 유사도를 측정한 결과, 본인의 또 다른 스윙이 가장 유사하다고 평가한 경우가 26명이었으며, 이때의 유사도 평균 순위는 약 5위로 확인되었다. 이로부터 비슷한 동작을 수행하고 있는 경우에도 면밀히 유사도를 측정하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.96-109
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• 2024

본 연구는 딥러닝 모델 중 VGG-16 및 ResNet50 모델을 활용하여 전시 정원의 유사성 평가 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. VGG-16과 ResNet50 모델을 기반으로 전시 정원 유사성 판단을 위한 모형을 개발하였고, 이를 DRG(deep recognition of similarity in show garden design)모형이라 한다. 평가를 위한 방법으로 GAP와 피어슨 상관계수를 활용한 알고리즘을 사용하여 모형을 구축하고 1순위(Top1), 3순위(Top3), 5순위(Top5)에서 원본 이미지와 유사한 이미지를 도출하는 총 개수 비교로 유사성의 정확도를 분석하였다. DRG 모형에 활용된 이미지 데이터는 국외 쇼몽가든페스티벌 전시 정원 총 278개 작품과 국내 정원박람회인 서울정원박람회 27개 작품 및 코리아가든쇼 전시정원 이미지 17개 작품이다. DRG모형을 활용하여 동일 집단과 타 집단간의 이미지 분석을 진행하였고, 이를 기반으로 전시 정원 유사성의 가이드라인을 제시하였다. 첫째, 전체 이미지 유사성 분석은 ResNet50 모델을 기반으로 하여 데이터 증강 기법을 적용하는 것이 유사성 도출에 적합하였다. 둘째, 내부 구조와 외곽형태에 중점을 둔 이미지 분석에서는 형태에 집중하기 위한 일정한 크기의 필터(16cm × 16cm)를 적용하여 이미지를 생성하고 VGG-16 모델을 적용하여 유사성을 비교하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 이때, 이미지 크기는 448 × 448 픽셀이 효과적이며, 유채색의 원본 이미지를 기본으로 설정함을 제안하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 전시 정원 유사성 판단에 대한 정량적 방법을 제안하고, 향후 다양한 분야와의 융합 연구를 통해 정원 문화의 지속적인 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문은 유사 아동 그림 선별 알고리즘 생성을 위한 Triplet Loss 기반 딥러닝 모델설계를 목적으로 한다. 아동 그림들 사이 유사성 측정을 위해서는 동일 클래스에 속하는 그림 간 특징 벡터의 거리는 가까워야 하고 다른 클래스 간 특징 벡터의 거리는 멀어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 클래스 수가 많아지는 경우에 이미지 유사성 측정에 이점을 지닌 Triplet Loss와 잔여 네트워크(ResNet)를 결합한 딥러닝 모델을 구축하여 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 생성하였다. 결론적으로 본 모델을 활용한 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 통해 대상 아동 그림과 다른 그림 간의 유사성을 측정하고 유사성이 높은 그림을 선별할 수 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권6호
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• pp.660-669
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• 2020

Objective: To evaluate the accuracy of a deep learning-based automated segmentation of the left ventricle (LV) myocardium using cardiac CT. Materials and Methods: To develop a fully automated algorithm, 100 subjects with coronary artery disease were randomly selected as a development set (50 training / 20 validation / 30 internal test). An experienced cardiac radiologist generated the manual segmentation of the development set. The trained model was evaluated using 1000 validation set generated by an experienced technician. Visual assessment was performed to compare the manual and automatic segmentations. In a quantitative analysis, sensitivity and specificity were calculated according to the number of pixels where two three-dimensional masks of the manual and deep learning segmentations overlapped. Similarity indices, such as the Dice similarity coefficient (DSC), were used to evaluate the margin of each segmented masks. Results: The sensitivity and specificity of automated segmentation for each segment (1-16 segments) were high (85.5-100.0%). The DSC was 88.3 ± 6.2%. Among randomly selected 100 cases, all manual segmentation and deep learning masks for visual analysis were classified as very accurate to mostly accurate and there were no inaccurate cases (manual vs. deep learning: very accurate, 31 vs. 53; accurate, 64 vs. 39; mostly accurate, 15 vs. 8). The number of very accurate cases for deep learning masks was greater than that for manually segmented masks. Conclusion: We present deep learning-based automatic segmentation of the LV myocardium and the results are comparable to manual segmentation data with high sensitivity, specificity, and high similarity scores.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.171-176
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• 2022

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 추천 시스템의 영역도 다양해졌다. 본 논문은 학습률 향상을 위한 알고리즘을 연구하였으며 Word2Vec 모델의 성능 특징과 비교를 통해 단어에 따른 유의어 결과를 연구하였다. 문제 추천 알고리즘은 Word2Vec 모델의 특징인 텍스트 간 의미 반영 및 유사성 테스트를 통해 표현된 값으로 구현됐다. Word2Vec 의 학습 결과를 통해 텍스트 유사도 값을 이용해 문제 추천을 진행하였으며 유사도가 높은 문제를 추천할 수 있다. 실험 과정에서 정량적인 데이터양으로는 정확성이 낮아지는 결과를 보았으며 데이터 셋의 데이터양이 방대할수록 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.116-125
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• 2019

The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.59-68
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• 2022

본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.