사례기반추론(CBR:Case-Based Reasoning)은 기존 데이터와 사례 데이터들의 관계성을 추론하는 기법으로 유사도(Similarity)와 유클리디안(Euclidean) 거리 계산 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 이 방법들은 기존 데이터와 사례 데이터를 모두 비교하기 때문에 데이터 검색과 필터링에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 따라서 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 유사도와 유클리디안 계산과정에서 발견된 패턴을 활용한 SE(Speed Euclidean-distance) 계산방법을 제안한다. SE 계산방법은 새로운 사례입력에 발견된 패턴과 가중치를 적용하여 빠른 데이터 추출과 수행시간 단축으로 시간적 공간적 제약사항에 대한 연산 속도를 향상시키고 불필요한 연산 수행을 배제하는 것이다. 실험을 통해 유사도나 유클리디안 방법으로 데이터를 추출하는 기존의 방법보다 제안하는 방법이 다양한 컴퓨터 환경과 처리 속도에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
이동 객체들의 행동을 분석하기 위해서는 그 이동 객체 궤적들 간의 유사성 측정을 정의하는 것이 필요하다. 비록 유클리디언 공간 상에서 이동 객체들의 유사한 궤적들을 검색하는 몇몇 연구가 있었지만, 도로 네트워크 공간 상에서 이동 객체들의 궤적에 대한 유사성 연구는 거의 관심을 끌지 못 했다. 실제 응용에서, 대부분의 이동 객체들은 유클리디언 공간보다 도로 네트워크 공간 상에 존재한다. 그러나 궤적들 간의 유사성 측정에서, 기존의 방법들은 유클리디언 거리를 기반으로 하고 있으며, 오직 공간적 유사성만을 고려하고 있다. 본 논문에서, 우리는 도로네트워크 상에서 POI와 TOI를 기반으로 유사성 측정을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로, 우리는 궤적들 간의 시공간 유사성을 사용하여 유사한 궤적을 검색하는 방법들을 제시한다. 그리고 유사한 궤적들에 대하여 클러스터링을 수행한 결과를 보인다. 실험 결과는 각 방법에 의해 검색된 유사한 궤적들과 그 검색된 궤적 결과들이 각 방법 간에 얼마나 일치하는지를 보인다.
오늘날 대부분의 데이터는 데이터베이스(database: DB)에 저장된다. 이러한 DB 환경에서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 찾아줄 것을 DB에게 요청하게 된다. DB 질의 중 유사도 질의는 DB 사용자가 원하는 조건으로 유사도가 포함되어 있는 것을 말한다. 그러나 유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다. 이러한 경량 유사도 함수의 특징을 이용하여 유사도 질의 처리 비용 감소 방법을 제시한다. 그리고 유클리드 거리 함수에 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 제시하고 기존의 유사도 함수를 이용하는 질의와 경량 유사도 함수를 이용하는 질의의 처리 비용을 비교한다. 그리고 실험을 통하여 유클리드 유사도에 대한 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 적용하였을 때 유사도 질의 처리 비용이 감소하는 것을 확인한다.
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.
이동 컴퓨팅 환경에서 사용자 움직임 판별은 해결해야 할 중요한 이슈중의 하나이다. 본 논문에서는 유클리디안 거리 유사도를 이용하여 스마트폰 사용자의 움직임을 인식하고 판별하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 GPS와 가속 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여, 사용자의 정지, 걷기, 뛰기, 차량이동을 판별한다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검증하기 위하여, 안드로이드 시스템에 유클리디안 거리 유사도의 여러 변형을 이용한 응용프로그램을 구현하여 그 정확도를 측정하였다. 실험 결과, 사용자 움직임 종류를 90% 이상의 정확도를 가지고 판별해 내었다.
최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.
대부분의 지리정보 시스템들은 유클리디안 공간을 기반으로 하고 있지만, 셀룰러 공간 역시 많은 지리정보 시스템 응용을 위한 기반 공간으로 사용될 수 있다. 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 이동 형태를 분석하기 위해서는, 유클리디안 공간과 분명히 다른 특징을 갖는 셀룰러 공간상에 존재하는 이동객체들의 유사도에 대한 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 특성에 대해 살펴보았다. 이에 따라, 셀룰러 공간에 존재하는 궤적들 간의 유사도를 정의할 수 있는 2가지의 비교지수를 제시하고, 실험을 통해 제시한 비교 지수들 간의 차이를 분석하였다.
The Euclidean distance is sensitive to the absolute offsets of time sequences, so it is not a suitable similarity measure in terms of shape. In this paper. we propose an indexing scheme for efficient matching and retrieval of time sequences based on the minimum distance. The minimum distance can give a better estimation of similarity in shape between two time sequences. Our indexing scheme can match time sequences of similar shapes irrespective of their vortical positions and guarantees no false dismissals
Objective: The purpose of this study was to present a new idea of methodology to evaluate Poomsae performance using inertial measurement unit (IMU) sensors in terms of signal processing techniques. Method: Ten collegian Taekwondo athletes, consisting of five Poomsae elite athletes (age: 21.4 ± 0.9 years, height: 168.4 ± 11.3 cm, weight: 65.0 ± 10.6 kg, experience: 12 ± 0.7 years) and five breaking demonstration athletes (age: 21.0 ± 0.0 years, height: 168.4 ± 4.7 cm, weight: 63.8 ± 8.2 kg, experience: 13.0 ± 2.1 years), voluntarily participated in this study. They performed three different black belt Poomsae such as Goryeo, Geumgang, and Taebaek Poomsae repeatedly twice. Repeated measured motion data on the wrist and ankle were calculated by the methods of cosine similarity and Euclidean distance. Results: The Poomsse athletes showed superior performance in terms of temporal consistency at Goryeo and Taebaek Poomsae, cosine similarity at Geumgang and Taebaek Poomsae, and Euclidian distance at Geumgang Poomsae. Conclusion: IMU sensor would be a useful tool for monitoring and evaluating within-subject temporal variability of Taekwondo Poomsae motions. As well it distinguished spatiotemporal characteristics among three different Poomsae.
문장 또는 텍스트 유사도란 두 가지 문장의 유사한 정도를 나타내는 척도이다. 텍스트의 유사도를 측정하는 기법으로 자카드 유사도, 코사인 유사도, 유클리디언 유사도, 맨하탄 유사도 등과 같이 있다. 현재 코사인 유사도 기법을 가장 많이 사용하고 있으나 이는 문장에서 단어의 출현 여부와 빈도수에 따른 분석이기 때문에, 의미적 관계에 대한 분석이 부족하다. 이에 우리는 온톨로지를 이용하여 단어 간의 관계를 부여하고, 두 문장에서 공통으로 포함된 단어를 추출할 때 의미적 유사성을 포함함으로써 문장의 유사도에 분석의 효율을 향상하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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