In this paper, a new method of measuring of distance between digital images, the 2D Integra-Normalizer, is proposed and compared with the grey block distance (GBD) to show its superiority of images. The 2D Integra-Normalizer removes a restriction that the image to be compared is {{{{ { 2}^{n } }}}} dimension where n is a positive integer, which means that any dimensional image can be applied to the 2D Integra-Normalizer for measuring distance of images. In addition, the 2D Integra-Normalizer measures the distance of images more in detail than the GBD with a better interpretation that is more close to human's intuitive understanding.
In this work a Discrete Cosine Transform (DCT)-based feature dimensionality reduced approach for fingerprint matching is proposed. The DCT is applied on a small region around the core point of fingerprint image. The performance of our proposed method is evaluated on a small database of Bologna University and two large databases of FVC2000. A dimensionally reduced feature vector is formed using only approximately 19%, 7%, and 6% DCT coefficients for the three databases from Bologna University and FVC2000, respectively. We compared the results of our proposed method with the discrete wavelet transform (DWT) method, the rotated wavelet filters (RWFs) method, and a combination of DWT+RWF and DWT+(HL+LH) subbands of RWF. The proposed method reduces the false acceptance rate from approximately 18% to 4% on DB1 (Database of Bologna University), approximately 29% to 16% on DB2 (FVC2000), and approximately 26% to 17% on DB3 (FVC2000) over the DWT based feature extraction method.
Kaplan(2000)은 유사성에서 동일하더라도 대응조건의 사례들이 더 정확하게 범주화된다는 결과를 보고하였다. 이 연구는 Kaplan(2000)의 결과가 연구에서 언어자극이 사용되었기 때문인지를 검토하고 대응효과가 속성에 대한 선택적 주의의 결과인지를 밝히고자 하였다[16]. 실험 1에서는 속성간의 대응이 유사성과 범주화에 모두 영향을 미치는지 그리고 대응되어 있는 속성들이 더 잘 기억되는지를 검토하였다. 그 결과에 따르면 공유속성의 수가 동일하더라도 속성이 대응되어 있으면 자극들이 더 유사하게 평정되었고 범주도 더 빠르고 정화하게 학습되었다. 이러한 결과는 속성간의 대응이 범주내 유사성을 높여 범주학습을 용이하게 하였기 때문이라고 해석될 수 있지만 속성회상검사에서 대응되어 있는 속성이 더 많이 회상된 결과를 볼 때 대응효과가 반드시 유사성에 의존한다고 보기 어렵다. 실험 2에서는 대응효과가 속성에 대한 선택적 주의의 결과인지를 살펴보기 위해 대응범주와 비 대응범주를 정의하는 속성의 수를 동일하게 통제하고 범주화에 적절한 속성에만 주의를 기울이도록 지시하였다. 그 결과를 보면 지시조건과 무관하게 비 대응조건보다 대응조건에서 범주가 더 빨리 학습되었지만 비 대응조건에서는 범주화에 적절한 속성에 주의를 기울이도록 지시한 조건에서 범주가 더 빨리 학습되었고 판단시간도 더 빨랐다. 결론적으로 범주화에서 대응은 범주화에 적절한 차원에 선택적 주의를 하는 과정을 촉진하는 것으로 보인다.
정서표상에 대한 논의 중 첫 번째는 정서가 차원에서의 정서표상, 두 번째는 감각양상에 따른 정서표상을 설명하는 것이다. 선행연구에서는 정서표상을 설명하기 위해 정서가 모델(부호 정서가, 비부호 정서가), 감각양상에 따른 정서표상 모델(감각보편성, 감각특징성)들이 제시되었다. 본 연구에서는 최근에 등장한 ASMR을 이용하여 기존 연구에서 제시된 모델들을 비교하여 어떠한 모델이 정서표상을 잘 설명하는지 확인하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 Kim & Kim(2022)에서 수집한 3개의 정서유형(부정, 중립, 긍정) 및 2개의 감각양상(청각, 시청각)으로 구분된 ASMR 자극에 대한 정서평정자료를 사용하였다. 이후, 해당 자료에 대한 다차원척도법, 표상 유사성 분석 및 이원 변량분석, 다중회귀분석 및 이원 변량분석을 실시하였다. 다차원척도법 결과, 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성에서 자극의 정서유형 간 구분이 잘 이루어졌다. 다차원척도법 결과와 유사하게, 표상 유사성 분석 및 다중회귀분석 결과 또한 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성이 유의하게 정서표상을 잘 설명하였다. 이러한 결과는 정서가 모델 중 1차원의 양극단에 긍정과 부정이 위치하는 모델이 ASMR에 대한 정서표상을 잘 설명하며, 감각양상과 상관없이 정서표상이 일관적임을 시사한다.
본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
새로운 자연과학의 패러다임으로 대두되고 있는 복잡성의 과학인 카오스(Chaos), 프랙탈(Fractal) 이론은 자연을 몇 개의 단순한 요소로 분해 이해하는 것이 아니라 전체적인 관계 속에서 이해하는 것이다. 인간과 자연을 포함한 모든 세계를 바라보는 우리의 시각을 비선형성, 다양성, 시간성, 복잡성으로 향하게 하며 비정수 차원의 자연과 복잡성을 표현하기에 적합한 적용 방법이다. 비선형적 프랙탈 기하학과 카오스 이론을 예술방면으로 응용하는 것은 과학과 예술이 만나는 상상의 영역이며 아직까지 많은 연구가 이루어지지 않은 분야이다. 이러한 프랙탈 형태의 기하학적 특성과 조형 원리를 파악하기 위해 객관적인 자료를 분석해 조형 언어를 추출한 연구이다. 형식에 있어서 수학적인 방법에 의한 프랙탈적 분석이라기보다는 프랙탈의 여러 개념 가운데 특히 자기 유사성(Self-similarity)과 반복성(Recursiveness) 그리고 무작위성(Randomness), 불가능한 공간에 의해 표현되어진 도형과 그래픽디자인과의 조형적인 유사성을 밝혀 보았다. 즉 프랙탈 도형은 부분의 부분, 또 그 부분을 반복해서 확대해 가도 도형의 본직적인 구조가 변하지 않는 특성을 가지고 있다. 이와 같이 무한소까지 확대해도 전체와 일치하는 자기 닮음 구조로 되어있다. 이것은 어느 부분이나 전체를 재구성할 수 있는 정보를 모두 가지고 있음을 뜻한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 그래픽디자인에서 나타난 기하학적 조형성에 대한 프랙탈적 분석 가능성을 주로 검토하는 데 목적을 두고 있다. 그리고 연구의 결과 그래픽디자인은 이미 수학적인 계산 속에서 아름다운 비례를 찾고 있었다는 것을 발견할 수 있었다. 자연을 표현하는 가장 적합한 공식인 프랙탈 기하학은 앞으로 과학과 그래픽디자인의 복합체로서 고유성과 특수성의 고부가가치를 창출해야 한다. 이런 요구를 수용하고 변화에 적응 발전해야 하는 필요성이 대두되는 단계에서 본 연구의 의의가 크다고 하겠다.
프랙탈 기하학은 불규칙적이고 복잡한 자연 현상을 수학적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시해 줄 수 있으며, 자기상사성을 가지고 있는 하천의 형상을 비롯한 하도망의 구성은 프랙탈 차원을 가지고 있는 프랙탈 현상이라 할 수 있다. GIUH란 유역의 수문학적 응답인 IUH에 하천의 지형학적인 특성을 적용한 강우-유출 모형으로, Horton의 차수비를 이용하여 지형학적인 특성을 반영할 수 있으며 하천 유역에서 프랙탈 차원은 길이비, 면적비, 분기비 등 Horton의 차수비를 이용하여 산정할수 있다. 프랙탈 GIUH 모형을 제시하였다. 프랙탈 GIUH 모형은 Rosso(1984)가 제시한 GIUH-Nash 모형의 형상계수와 규모계수 등의 매개변수 산정시 유역의 자기상사성을 대변할 수 있는 프랙탈 차원을 직접 적용하였으며, 하천의 길이비와 분기비 만의 함수로 나타내었다.
자조의 표현에서 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 개체들끼리 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화의 유사도 결정 측도는 맡은 연구들에서 매우 다양한 것들이 사용되었다. 하지만 군집화 결과의 성능 측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고, 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 주관적인 군집화 문제에 있어서 객관성 있는 군집 결정 방안을 제시하여 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 차원 축소기법의 하나인 주성분 분석과 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 군집화 모형을 제안하여, 객관적인 퍼지 군집화를 수행하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위하여 UCI Machine Loaming Repository의 Iris와 Glass Identification 데이터를 이용한 실험 결과를 제시하였다.
This study analyzed the influence of other customers' perception (similarity, physical attraction, and suitable behavior) of the fashion retail environment on male customers' store attitude and behavioral response. In addition, comparing the effect of store type, this study comprehensively provides the effect of other customers' perception in fashion retailing. In order to investigate research questions, an online survey was conducted and 220 responses were analyzed using AMOS 18.0. The results of this research were as follow. First, the dimensions of physical attraction and suitable behavior of other customers influenced toward target customer's fashion store attitude. Second, the effect of store attitude towards the perceiver's behavioral response was proven. Third, customers established their store attitude by other customers' physical attraction in luxury stores, while others' behavior was meaningful in SPA store. Fourth, other customer's similarity dimension did not influence the male customers' store attitude. This study contributes to a comprehensive understanding of other customer's effect in fashion stores by examining different store types. In addition, managers may establish a customer portfolio strategy and training based on this research.
In order to accumulate fundamental. data for control of fishes’ behavior at the real fishing ground, the fitness of the numerical model for describing the behavior of fishes was examined by the marine fish. Mullet, Mugil cephalus were used as experimental fishes. The numerical model of fishes’ behavior presented in our earlier paper was modified on the vertical movement of fish school. For the comparision of parameters of the modified numerical model between mullet and rainbow trout, the estimated values of parameters were identified with dimension. The fitness of the modified numerical model was examined by the comparision between experiment and simulation on the several indexes represented by fishes’ swimming characteristics. The obtained result are summarized a follows : 1. The non-dimensional parameter a’ of propulsive force and kb’ of interactive force by the experiment without model net showed a similarity, but the non-dimensional parameter k sub(c’) of schooling force for rainbow trout was lager than one for mullet and the non-dimensional parameter k sub(w’) of repulsive force for mullet was lager than one for rainbow trout. 2. The non-dimensional parameter a’ and k sub(b’) for rainbow trout by the experiment with model net were a little lager than ones for mullet, but non-dimensional parameter k sub(c’) and k sub(w’) for mullet were lager than ones for rainbow trout. 3. The non-dimensional parameter k sub(c’) and k sub(b’) showed the largest and the smallest value among the non-dimensional parameters for rainbow trout and mullet, respectively. 4. The fitness of the modified numerical model was confirmed by means of the compulsion between experiment and simulation on the swimming trajectory of fishes, the mean distance of individual from wall, the mean swimming speed, the mean swimming depth and the mean distance between the nearest individuals. Especially, the similarity of mean swimming depth was improved by using the modified numerical model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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