• Title/Summary/Keyword: graph similarity

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A Similarity Measurement Scheme using Skyline Queryin Large-scale Graph Environments (대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법)

  • Lim, Jongtae;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.47-48
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    • 2017
  • 최근 각종 실험 장비의 발전에 따라 유사 서브 그래프 매칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 유사 서브 그래프 매칭은 다수의 최종 결과들이 반환되었을 경우, 사용자는 어떤 결과가 자신에게 가장 유의미한 결과인지를 판별하기 힘든 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 스카이라인 기법과 피드백에 기반한 랭킹을 수행하여 유사 서브 그래프 매칭에서 사용자에게 유의미한 결과를 반환한다.

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Facial Feature Tracking and Head Orientation-based Gaze Tracking

  • Ko, Jong-Gook;Kim, Kyungnam;Park, Seung-Ho;Kim, Jin-Young;Kim, Ki-Jung;Kim, Jung-Nyo
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.07a
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    • pp.11-14
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    • 2000
  • In this paper, we propose a fast and practical head pose estimation scheme fur eye-head controlled human computer interface with non-constrained background. The method we propose uses complete graph matching from thresholded images and the two blocks showing the greatest similarity are selected as eyes, we also locate mouth and nostrils in turn using the eye location information and size information. The average computing time of the image(360*240) is within 0.2(sec) and we employ template matching method using angles between facial features for head pose estimation. It has been tested on several sequential facial images with different illuminating conditions and varied head poses, It returned quite a satisfactory performance in both speed and accuracy.

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Discovering Semantic Relationships between Words by using Wikipedia (위키피디아에 기반한 단어 사이의 의미적 연결 관계 탐색)

  • Kim, Ju-Hwang;Hong, Min-sung;Lee, O-Joun;Jung, Jason J.
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.17-18
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    • 2015
  • 본 논문에서는 위키피디아를 이용하여 단어 사이의 유사도와 내포된 연결 단어들에 대한 탐색 기법을 제안 한다. 위키피디아에서 제공하는 API를 이용하여 두 단어 사이를 탐색함으로써, 기존 단어 사이의 유사도를 계산하는 방식보다 더 간단하고 폭 넓은 의미 집단을 포괄할 수 있다. 이는 그래프적 특성에 기반하며 그래프를 구성하는 방식으로써 동적 방식과 정적 방식으로 구성된다.

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A Visualization Tool for Similarity Estimation of Sequence Data (서열 정보의 유사성 검사를 위한 가시화 도구)

  • 황미녕;강영민;조환규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.559-561
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    • 2000
  • 현재 활발한 연구가 진행중인 유전자 분석과 같은 분야에서는 유전자 염기 서열과 같은 대규모 서열 정보들에 대한 효과적인 분석기술을 요구하고 있다. 본 논문은 이러한 서열 정보들 사이의 유사도를 측정하고 분석하는 작업을 효과적으로 지원하기 위한 가시화 도구의 개발을 다룬다. 본 논문에서 사용하는 유사도 가시화 기법은 유전자 정보의 유사도 가시화를 위해 제안되었던 시각적 점-행렬 도면(Graphical Dot-Matrix Plots) 기법을 이용하는데, 이 시각적 점-행렬 도면 기법은 비교 대상이 되는 서열 정보의 크기가 커지면 효율적으로 가시화하기가 힘들다는 단점을 가진다. 본 논문은 시각적 점-행렬 도면 기법의 이러한 문제를 해결하기 위해 서열 정보 유사도 비교 결과를 화면의 해상도 내에서 표현할 수 있도록 데이터를 영역별로 분할하고 각 영역별 일치도를 이분 그래프(bipartite graph)의 최대 평면 일치(maximal planar matching)를 이용하여 결정하고 이를 하나의 화소(pixel)로 출력하는 기법을 제안한다.

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Program Similarity Analysis based on the Dynamic API Call Graph (동적 API 콜 그래프 기반 버스마킹 기법)

  • Ha, Jae-Jin;Chae, Dong-Kyu;Kim, Sang-Wook;Kim, Ye-Sol;Cho, SeongJae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.437-438
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    • 2014
  • 본 논문에서는 동적 API 콜 그래프를 기반으로 하는 버스마킹 기법을 제안한다. API 콜 그래프를 이용함으로써 기존 방법들에 비해 프로그램의 정보를 보다 많이 반영하였다. 상용 Windows 프로그램들을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실제로 기존의 유사성 분석 기법들에 비해 신뢰성과 강인성 측면에서 모두 성능 향상을 보였다.

A Design and Development of A Related Tag Clustering Algorithm (연관 태그의 군집 알고리즘의 설계 및 구현)

  • Park, Byoung-Jae;Woo, Chong-Woo
    • Journal of Information Technology Services
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    • v.7 no.4
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    • pp.199-208
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    • 2008
  • Tagging represents one of the Web 2.0 technology, and has an appropriate mechanism for the classification of dynamically changing Web informations. This technique is capable of searching the Web informations using the user specified tags, but still it has a limitation of providing only the limited informations to the tags. Therefore, in order to search the related informations easily, we need to extend this technique further to search not only the desired informations through the designated tags and also the related informations. In this paper, we first have designed and developed an algorithm that can get a desired tag cluster, which is capable of collecting the searched tags along with the related tags. We first performed a test to compare the difference between the user collected tag data through RSS and the reduced data. The second test focused on the accuracy of extracted related tags that depends on the similarity functions, such as the Pearson Correlation and Euclidean. Finally, we showed the final results visually using the graph algorithm.

Comparative Analysis of Segmentation Methods in Psoriasis Area (건선 영역 분할기법 비교분석)

  • Yoo, Hyun-Jong;Lee, Ji-Won;Moon, Cho-I;Kim, Eun-Bin;Baek, Yoo-Sang;Jang, Sang-Hoon;Lee, OnSeok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.657-659
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    • 2019
  • 본 논문에서는 피부 이미지에서 건선 병변만을 가장 효과적으로 분할 할 수 있는 분할기법 선별을 목표로 한다. Interactive graph cuts (IGC)와 Level set method (LSM)를 사용하여 건선 영역을 분할한 후 Jaccard Index (JI)와 Dice Similarity Coefficient (DSC)을 사용하여 건선 영역에 효과적인 분할 방법을 제안한다.

A Method for Malware Similarity Analysis based on Behavior Pattern Graph (행위 그래프를 이용한 악성코드 유사도 판별법)

  • Kim, Ji-Hun;Son, Kang-Won;Cho, Doosan;Youn, JongHee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.501-503
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    • 2015
  • Malicious(악의적인) + Code 즉, 악의적인코드를 포함한 소프트웨어라는 의미로 줄여 Malware(Malicious + Software) 라고 불리는 악성코드는 최근 네트워크와 컴퓨터의 급속한 발전에 따라 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 폭발적인 증가율 추세를 보이고 있는 악성코드의 위협을 대비하기 위해 악성코드에 대한 분석이 필요한데 그 분석의 종류로는 초기분석, 동적 분석, 정적분석으로 나누고 장, 단점을 정리하였다. 또한 악성코드 대량화에 따른 효율적인 분석과 빠른 의사결정을 위한 악성코드 유사도에 대한 연구를 소개하고 API Call Sequence와 분류된 API를 이용한 악성행위 유사도 판별법을 제시하고 실험하였다.

A Novel Study on Community Detection Algorithm Based on Cliques Mining (클리크 마이닝에 기반한 새로운 커뮤니티 탐지 알고리즘 연구)

  • Yang, Yixuan;Peng, Sony;Park, Doo-Soon;Kim, Seok-Hoon;Lee, HyeJung;Siet, Sophort
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.374-376
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    • 2022
  • Community detection is meaningful research in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper proposes a method to detect community by detecting maximal cliques and obtain the high influence cliques by high influence nodes, then merge the cliques with high similarity in social network.

Similarity-based methods or conventional ones, which is better for graph embedding?

  • Jin-Su Ryu;Masoud Rehyani Hamedani;Sang-Wook Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.442-444
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    • 2023
  • 그래프 임베딩 방법은 그래프 구조를 이용하여 그래프의 노드를 저차원 임베딩 공간에서 벡터로 매핑하여 각 노드를 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 다양한 방법들이 제시되었지만 기존의 방법들은 그래프에서 노드 간의 유사성을 잘 보존할 수 없어 다양한 기계 학습에 대해 부정확한 벡터를 생성하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 노드 사이의 유사성을 이용한 방법이 제안되었다. 본 논문에서, 우리는 여섯 가지 실세계 데이터셋을 사용하여 세 가지 기계 학습 작업시 그래프 임베딩 방법들의 성능을 비교하여 유사성 기반의 그래프 임베딩 방법의 우수성을 확인했다.