Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.4
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pp.123-129
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2013
The aim of this study is to design an intelligent pattern-based real-time trading system (PRTS) using rough set analysis of technical indicators, dynamic time warping (DTW), and genetic algorithm in stock futures market. Rough set is well known as a data-mining tool for extracting trading rules from huge data sets such as real-time data sets, and a technical indicator is used for the construction of the data sets. To measure similarity of patterns, DTW is used over a given period. Through an empirical study, we identify the ideal performances that were profitable in various market conditions.
The vegetation pattern of Mt. Odae based on the soil humidity gradient showed 3 types: (1) the forest of Pinus densiflora under the mesic or xeric conditions of the low altitudinal area, (2) the forest of Acer including A. mono, A. pseudo-sieboldianum and Tilia amurensis under the submesic or subxeric conditions and (3) the forest of Quercus including Q. mongolica of the higher elevational area and Q. variabilis of the lower elevational area under the xeric condition. Water content, organic matter and total nitrogen of soil were relatively low in Pinus densiflora and Quercus variabilis communities while they were relatively high in Betula platyphylla var. japonica and Quercus mongolica communities. According to the result of cluster analysis based on similarity indices of the communities, the proposed successional sere in the forest vegetation of Mt. Odae was as follows. P. densiflora community $\longrightarrow$ P. densiflore + Q. mongolica community $\longrightarrow$ Q. mongolica + A. pseudo-sieboldianum community. P. densiflora community $\longrightarrow$ P. densiflora + Q. variabilis community $\longrightarrow$ Q. variabilis community $\longrightarrow$ Q. mongolica + Q. variabilis community $\longrightarrow$ Q. mongolica + A. pseudo-sieboldianum community.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.7
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pp.55-62
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1994
Interpattern association (IPA) model which the interconnection weight matrix(IWM) is constructed by the association between patterns is effective in similar pattern recognitions. But, if the number of reference patterns is increased, the ability of recognition is decreased. Using a hierarchical recognition algorithm which adopts the tree search strategy, we classified reference patterns into sub-groups by similarity. In IPA model, if input includes random noise we make it converge to reference pattern by means of input includes random noise we make it converge to reference pattern by means of increasing the number of pixels of prohibited state in IWM. In relation to reference patterns the pixel of prohibited state made partially prohibited state of no connected state using which is not included common and feature regions by each reference patterns.
This paper discusses a reference pattern creation for a speaker-independent Korean isolated word by using the clustering. Tn this paper we permitted to top 3 clusters and created reference pattern by Minimax Criterion. The features parameter used the LPC Coefficients and Autocorrelation and simple Itakura distance measure was used to measure similarity between patterns. With word reference patterns obtained as described above the recognition rate was within one choice only $55.9\%$, two choice only $76.9\%$, three choice only $89.5\%$.
The purpose of this research is to develop the Automatic Fingerprint Verfication System by digital computer based on specially in PC level. Fingerprint is used as means of personal identity verification in view of that it has the high reliability and safety. Fingerprint pattern recognition algorithm is constitute of 3 stages, namely of the preprocessing, the feature extraction and the recognition. The preprocessing stage includes smoothing, binarization, thinning and restoration. The feature extraction stage includes the extraction of minutiae and its features. The recognition stage includes the registration and the matching score calculation which measures the similarity between two images. Tests for this study with 325 pairs of fingerprint resulted in 100% of separation which which in turn is turned out to be the reliability of this algorithm.
in this paper, we imlemented design pattern retrieval system for efficient managemant and reusability of design patterns. Pattern is conssisted of property information and meta information id used for similarity measurement on classification and retrieval of patterns.Meta information od used for UML modeling of patterns. We classified design patterns with the empirical scope in addition to Gamma's basic classification. also we used E-SARM for retrieval represented UML diagram with pattern meta information, and simulated the environment so as to obtain best result on applying to retrieval of design pattern. This system is able ro resister new patterns through pattern viewer and manages these patterns with property informaiton and meta information. Thus this system supports efficient management of patterns, UML modeling, priority pattern retrieval, higher reusability and reduces pattern selection cost.
This study was conducted to analyze genetic characteristics of Korean Native Chicken three lines classified on the basis of the feather color and appearance (Red, Yellow, and Black) using DNA fingerprinting method. To estimate the genetic relatedness among breeds and similarities within breeds, we collected blood samples from Korean Native Chicken (KNC), Rhode Island Red (RIR), White Leghorn (WL), and Cornish(CN) and obtained genomic DNA from the blood of 10 individuals randomly selected within the breeds and lines. The genomic DNA samples were digested with restriction enzymes (Hinf J, Hae Ill) and hybridized with various probes (Jeffreys' probes 33.15, 33.6 and M13) after Southern transfer. Genetic similarities within breeds were characterized by band sharing (BS) value, estimated by the DFP band pattern between the pair of lanes. BS values within WL, RIR, and KNC were 0.82, 0.70 and 0.56, respectively. Relative genetic diversity (BS value) of KNC was higher than those two breeds (WL, RIR). Estimation of genetic similarity between KNC lines and control breed (RIR) was 0.32, whereas similarity within KNC lines (6 groups) was 0.50. In this analysis, KNC was showed to have a highly genetic diver-sity at the DNA level, and to be closer in genetic distance to RIR (0.67) than any other breeds.
Kim, Jong-Ho;Yun, Yo-Seop;Kim, Tae-Young;Lim, Cheol-Su
Journal of Korea Multimedia Society
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v.12
no.4
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pp.521-529
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2009
In this paper, we present a vision-based human primitive motion recognition method. It models the reference motion patterns, recognizes a user's motion, and measures the similarity between the reference action and the user's one. In order to recognize a motion, we provide a pattern modeling method based on the Hidden Markov Models. In addition, we provide a similarity measurement method between the reference motion and the user's one using the editing distance algorithm. Experimental results show that the recognition rate of ours is above 93%. Our method can be used in the motion recognizable games, the motion recognizable postures, and the rehabilitation training systems.
Electrophoretic analysis was carried out to elucidate genetic relationships of four Korean scallops, Patinopecten yessoensis, chlamys ferreri ferreri, Chlamys swifti and Amusium japonicum japonicum, and of a Chinese population of C. ferreri ferreri purchased form a market. Glucose phosphate isomerase banding pattern was highly varied among eight loci. Three populations of C. ferreri ferreri were more closely clustered in a dendrogram within the range of Nei's genetic similarity values of 0.730-0.830. P. yessoenensis and Chlamys swifti were clustered with genetic similarity value of 0.647. These two clusters were lineated at the value of 0.598. A. japonicum japonicum was clustered with other three species at value of 0.541.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.4176-4197
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2020
Botnet is a type of dangerous malware. Botnet attack with a collection of bots attacking a similar target and activity pattern is called bot group activities. The detection of bot group activities using intrusion detection models can only detect single bot activities but cannot detect bots' behavioral relation on bot group attack. Detection of bot group activities could help network administrators isolate an activity or access a bot group attacks and determine the relations between bots that can measure the correlation. This paper proposed a new model to measure the similarity between bot activities using the intersections-probability concept to define bot group activities called as B-Corr Model. The B-Corr model consisted of several stages, such as extraction feature from bot activity flows, measurement of intersections between bots, and similarity value production. B-Corr model categorizes similar bots with a similar target to specify bot group activities. To achieve a more comprehensive view, the B-Corr model visualizes the similarity values between bots in the form of a similar bot graph. Furthermore, extensive experiments have been conducted using real botnet datasets with high detection accuracy in various scenarios.
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