KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.6063-6079
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2019
When the length of sampling data sequence is too large, the method of gesture recognition based on traditional Dynamic Time Warping (DTW) algorithm will lead to too long calculation time, and the accuracy of recognition result is not high.Support vector machine (SVM) has some shortcomings in precision, Edit Distance on Real Sequences(EDR) algorithm does not guarantee that noise suppression will not suppress effective data.A new method based on Improved Interpolation Dynamic Time Warping (IIDTW)algorithm is proposed to improve the efficiency of gesture recognition and the accuracy of gesture recognition. The results show that the computational efficiency of IIDTW algorithm is more than twice that of SVM-DTW algorithm, the error acceptance rate is FAR reduced by 0.01%, and the error rejection rate FRR is reduced by 0.5%.Gesture recognition based on IIDTW algorithm can achieve better recognition status. If it is applied to unlock mobile phone, it is expected to become a new generation of unlock mode.
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.
Performing approximate data matching has always been an intriguing problem for both industry and academia. This task becomes even more challenging when the requirement of data privacy rises. In this paper, we propose a novel technique to address the problem of efficient privacy-preserving approximate record linkage. The secure framework we propose consists of two basic components. First, we utilize a secure blocking component based on phonetic algorithms statistically enhanced to improve security. Second, we use a secure matching component where actual approximate matching is performed using a novel private approach of the Levenshtein Distance algorithm. Our goal is to combine the speed of private blocking with the increased accuracy of approximate secure matching.
컴퓨터가 상용화되면서 일반인들은 문서를 작성하기 위해 컴퓨터를 이용하는 방법을 자주 사용하게 되었다. 컴퓨터를 이용하여 문서를 작성하는 방법은 작성 속도가 빠르고 손의 피로가 적지만 철자오류가 발생할 확률이 매우 높다. 보통 철자오류는 발견하기 쉽기 때문에 곧바로 수정이 가능하지만, 사용자의 지식 부족 혹은 눈에 잘 띄지 않는 철자오류도 존재하기 때문에 철자오류가 존재하지 않는 문서를 작성하기 어렵다. 온라인상에서는 문서 작성에 대한 규칙 및 예절이 미비하기 때문에 철자오류에 의한 문제가 적지만 중요문서에서 발생하는 철자오류는 신뢰도 하락과 같은 큰 문제를 일으킨다. 철자오류 교정은 전문가 또한 완벽하게 수행하기 힘들기 때문에 비전문가인 일반인들을 위한 교정방법연구가 필요하다. 본 논문에서는 한글 편집거리 알고리즘을 이용해 철자오류를 교정하는 연구를 진행한다. 이전 연구를 통해 검출한 철자오류를 수집한 말뭉치 사전에서 등장하는 단어 중 철자오류 단어와 가장 유사한 단어를 발견하여 주위 단어와의 동시등장빈도를 계산하는 것으로 철자오류 교정을 수행하게 된다.
본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.
본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.
디지털 도어락은 사용의 편이성와 안전성으로 인해 보편적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 에디트 거리 알고리즘을 활용하여 비밀번호를 사용하는 디지털 도어락의 보안성을 강화하는 방법을 제안한다. 즉, 에디트 거리 알고리즘을 이용하여 비용을 산출함으로써 사용자가 실수할 수 있는 범위들을 정의하여 인증된 사용자인지 인증 받지 않은 사용자인지 효과적으로 예측한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 비밀번호를 사용하는 디지털 도어락의 보안을 강화할 수 있음을 확인할 수 있다.
동적이고 자원 제한적인 무선 애드혹 네트워크 환경에서, 발행/구독을 위한 이벤트 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 지금까지는 노드간의 거리 정보를 이용하여 네트워크 오버헤드를 최소화하려는 이벤트 라우팅 알고리즘이 대표적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 네트워크 오버헤드 중심의 이벤트 라우팅 알고리즘을 기반으로, 구독되는 주제의 유사도를 추가적으로 고려하여 발행/구독 트리에서의 노드 부모를 결정하는 새로운 알고리즘, TopSim을 제안한다. 본 제안 알고리즘은 기반이 되는 ShopParent 알고리즘을 이용하여 네트워크 오버헤드를 계산하고, 이를 기반으로 부모 후보 집합을 만든 후 새로 가입하는 노드와 부모 후보 노드들의 구독주제의 유사도를 계산하여 이를 기반으로 부모를 결정한다. 그럼으로써 노드들이 다수의 구독 주제를 가지는 경우에 보다 효과적으로 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 성능평가를 통해 기존의 네트워크 오버헤드기반의 알고리즘에 비해 제안 알고리즘이 네트워크 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
유사 문자열 검색을 위해 기존의 기법들은 우선 후보 문자열 집합을 생성한 후에 후보 문자열을 검증하는 방법을 사용한다. 이때, 유사 문자열 검색의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 후보 생성 방법이다. 기존의 기법들은 질의 문자열로부터 고정길이 q-그램들을 선택하고, 선택된 q-그램에 해당하는 역리스트를 이용해 후보 문자열을 생성한다. 본 논문에서는 질의 문자열 내의 가변길이 그램들을 사용하여 후보 문자열을 생성할 수 있는 기법과 질의 문자열로부터 최적의 가변길이 그램들의 조합을 선택하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법들 보다 유사 문자열 검색의 성능을 향상시킴을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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