주기와 같은 반복문자열에 대한 연구는 데이터압축, 컴퓨터활용 음악분석, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야에서 진행되고 있다. 바이오인포매틱스 분야에서 주기는 유전자 서열이 반복적으로 나타나는 종렬중복과 밀접한 관련이 있으며 이는 근사문자열매칭을 이용한 근사주기 연구와 관련이 있다. 본 논문에서는 기존의 근사주기에 대한 정의를 보완하는 거리합기반 근사주기를 정의하고 이에 대한 연구 결과를 제시한다. 길이가 각각 m과 n인 문자열 p와 x가 주어졌을 때, p의 x에 대한 거리합기반 최소 근사주기거리를 가중편집거리에 대해 $O(mn^2)$ 시간, 편집거리에 대해 O)(mn) 시간, 해밍거리에 대해 O(n) 시간에 계산하는 알고리즘을 제시한다.
본 논문은 영한 기계번역을 위한 예제기반 기계번역에서 예제 문장의 비교를 위한 척도에 관한 것으로 주어진 질의 문장과 가장 유사한 예제 문장을 찾아내는데 사용되는 유사성 척도를 제안한다. 제안하는 척도는 편집거리 알고리즘에 기반을 둔 것으로 표면어가 일치하지 않는 단어에 대해 기본적으로 단어의 표제어 정보와 품사 정보를 이용하여 유사도를 계산한다. 편집거리 척도는 비교 단위의 순서에 의존적이기는 하지만 순서만 일치하면 동일한 유사성 기여도를 갖는 것으로 판단하기 때문에 완전 문맥을 반영하지는 못한다. 따라서 본 논문에서는 완전 문맥 반영을 위해 추가적으로 이들 정보 외에 일치하는 단위 정보를 갖는 연속된 단어들에 대해 연속 정보를 반영한 문맥 가중치를 제안한다. 또한 비유사성 정도를 의미하는 척도인 편집거리 척도를 유사성 척도로 변경하고, 문맥 가중치가 적용된 척도를 문장 비교에 적용하기 위하여 정규화를 수행하며, 이를 통하여 유사도에 따른 순위를 결정한다. 또한 언어적 정보를 이용한 기존 방법류들에 대한 일반화를 시도하였으며, 문맥 가중치가 적용된 척도의 우수성을 증명하기 위해 일반화된 기존 방법류들과의 비교 실험을 수행하였다.
The growth of internet infrastructure and a tremendous increment of internet users lead actively to found internet newspaper publishing companies, which are able to dig up and publish own news articles. In disregard of these quantitative growth of internet newspaper companies, the qualitative growth of them doesn't coincide with the quantitative growth. Therefore, to require social responsibility and to build healthy media environment, Korean government has put in force registration system of internet newspaper company. According to this system, internet newspaper companies have to produce at the inside over 30 percent of weekly publications, and this requisite increases the needs of its verification. This paper investigates technologies to measure the self-supplied news volumes of internet newspaper company, examines validity of them, and presents appropriate method to measure. To compare huge amount of news articles rapidly, the presented method is based on the modified edit-distance, which reflects human cognition of word and empirical information related with it. To prove correctness of our presented method, we show experimental results for some real internet news articles.
반복적인 문자열에 대한 연구는 최근 들어 여러 분야에서 활발히 진행되어 왔다. 특히, DNA 염기서열의 분석 등 분자생물학에서 그 필용성이 대두되어 있다. 주기 커버, 시드 시퀘어 등이 반복적인 문자열의 대표적인 예들이다. 근사문자열 매칭 분야에서도 근사주기, 근사스퀘어 등 반복적인 문자열에 관 한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 근사커버의 개념을 제시한다. 길이가 각각 m, n 인 두 문자열 P. T가 주어졌을 때, P가 T의 근사커버가 되는 최소의 편집거리를 O(mn) 시간, 최소의 가중편집거리를 $O(mn^2)$시간에 찾는 알 고리즘을 제시한다. 또한 문자열 T만 주어졌을 때. T의 최소 근사커버 거리를 갖는 문자열 P를 찾는 문제가 NP-완전 결과임을 증명한다.
본 논문에서는 쇼크(shock) 그래프 기반의 뼈대 특징을 이용하여 모양 정보를 분류하기 위해 그래프 편집 거리(edit cost) 기반의 k-means 군집화 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상과 대상 데이터베이스 영상으로부터 뼈대 기반의 쇼크 그래프를 추출한 후 종점(end points)과 분기점(branch points)을 가중치를 이용하여 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 두 영상 사이의 편집 거리를 구하여 이를 k-means 군집화 알고리즘의 거리 척도로 적용함으로써 대용량의 영상을 보다 효과적으로 분류한다. 성능을 평가하기 위해서 제안된 알고리즘을 MPEG-7 데이터베이스에 적용하였으며, 그 결과 제안된 영상 분류 방법이 기존의 영상 분류 방법에 비해서 보다 효과적으로 모양 기반의 영상을 분류하였음을 확인하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.109-118
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2022
Workers' anomalous trajectories allow us to detect emergency situations in the workplace, such as accidents of workers, security threats, and fire. In this work, we develop a scheme to detect abnormal trajectories of workers using the edit distance on real sequence (EDR) and density method. Our anomaly detection scheme consists of two phases: offline phase and online phase. In the offline phase, we design a method to determine the algorithm parameters: distance threshold and density threshold using accumulated trajectories. In the online phase, an input trajectory is detected as normal or abnormal. To achieve this objective, neighbor density of the input trajectory is calculated using the distance threshold. Then, the input trajectory is marked as an anomaly if its density is less than the density threshold. We also evaluate performance of the proposed scheme based on the MIT Badge dataset in this work. The experimental results show that over 80 % of anomalous trajectories are detected with a precision of about 70 %, and F1-score achieves 74.68 %.
This paper provides a framework for semantic correspondence of heterogeneous databases using self- organizing map. It solves the problem of overlapping between different databases due to their different schemas. Clustering technique using self-organizing maps (SOM) is tested and evaluated to assess its performance when using different kinds of data. Preprocessing of database is performed prior to clustering using edit distance algorithm, principal component analysis (PCA), and normalization function to identify the features necessary for clustering.
활자유전학(typogenetics)은 인공생명(artificial life) 연구에 사용되는 형식 시스템으로서, 자가복제자와 하이퍼사이클의 출현에 관한 연구에 효과적인 모델이다. 본 연구에서는 하이퍼사이클에 추가될 복제자의 차이점과 유사점을 측정하기 위하여 편집거리(edit distance)를 사용하여, 기존의 연구에서 생성된 하이퍼사이클 보다 더 큰 크기의 다양한 하이퍼사이클들을 생성하였다.
근래에 XML 문서가 인터넷에서 정보 교환의 방법으로 표준화됨에 따라, 많은 양의 데이터가 XML 문서 포맷으로 저장되고 있다. XML 문서의 유사성 연구는 크게 edit-distance를 이용하는 방법, 문서의 그래프 모델을 이용하는 방법, 문서의 매트릭스 모델을 이용하는 방법 등이 있다. 최근에는 문서를 encoding 하고 푸리에 변환을 이용하는 방법이 보고되었다. 본 논문에서는 XML 문서를 함수로 변환하여 모델링하여 문서의 구조적 유사성을 비교하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하여 XML 문서를 함수로 모델링하였으며 XML 문서 간의 유사성을 비교해 보았다.
O2O 상점 모델은 온/오프라인의 경계를 허물어 고객에게 큰 편의성을 제공하는 플랫폼이다. 이러한 플랫폼을 효과적으로 운영하기 위해서는 소상공인들이 필요한 정보를 디지털 형태로 제공해야 한다. 특히, 한글 메뉴판을 디지털화하는 과정이 수동으로 진행될 경우 여러 문제점을 일으킬 수 있으며, OCR 기술 사용 시 한글의 인식 정확도가 낮아 오류 인식의 가능성이 높다. 이에 본 논문에서는 한글 메뉴판의 자동 인식을 위해 대표적인 OCR 모델인 EasyOCR을 기반으로 하되, 한글 문자 인식의 낮은 정확도를 개선하고자 한다. 제안하는 모델은 VGG와 ResNet의 구조적 장점을 통합하고, 어텐션 메커니즘을 도입하여 한글 문자의 인식 성능을 크게 향상시키도록 설계한다. 실험 결과, 제안하는 모델은 EasyOCR에 비해 Accuracy 기준 약 3.5%, Confidence Score와 Normalized Edit Distance 기준 약 1%의 인식 정확도 향상을 보였다. 따라서, 제안한 방법이 기존 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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