With the development of big data-related technologies, it has become possible to process vast amounts of data that could not be processed before. Accordingly, the establishment of an automated data selection and fusion process for the realization of big data-based services has become a necessity, not an option. In this paper, we propose an automation technique to create meaningful new information by fusing datasets containing spatial information. Firstly, the given datasets are embedded by using the Node2Vec model and the keywords of each dataset. Then, the semantic similarities among all of datasets are obtained by calculating the cosine similarity for the embedding vector of each pair of datasets. In addition, a person intervenes to select some candidate datasets with one or more spatial identifiers from among dataset pairs with a relatively higher similarity, and fuses the dataset pairs to visualize them. Through such semi-automatic data fusion processes, we show that significant fused information that cannot be obtained with a single dataset can be generated.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.110-112
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2000
최근 몇 년간 시계열 데이터의 저장 및 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 시계열 데이터베이스에서 유사패턴(similarity pattern)을 탐색하는 기법이 광범위한 응용분야에서 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 회귀분석방법을 바탕으로 한 분해 시계열 방법을 이용함으로써 기존의 유사성의 개념을 확장시켰다. 즉, 시계열 데이터가 가지고 있는 패턴을 여러 성분으로 분해하여 각기 다른 저장 공간에 저장하고, 이를 이용하여 유사성을 탐색할 때에도 분리된 각 성분 중 특정 변동특성이 유사한 데이터를 추가적으로 요구되는 시간없이 검색할 수 있다. 이는 전체 시계열 데이터를 이해하는데 뿐만 아니라 데이터를 예측하는 방법에도 유용하게 사용될 수 있다.
As a result of AMI rapidly expanding and distributing its products, variety of services that utilize data on the use of electricity are increasing. In order to make these services more effective, missing metric data needs to be corrected, compensating for which Euclidean similarity is used to find customers with similar usage patterns. Throughout such a process, we propose a method for correcting missing data and provide comparison with the preceding methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.321-327
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2006
Recently there has been enormous growth in the amount of commercial and scientific data. Such datasets consist of sequence data that have an inherent sequential nature. However, only a few of the existing clustering algorithms consider sequentiality. This study presents a similarity measure and a method for clustering such sequence datasets. Especially, we present an extended concept of the measure of similarity, which considers various conditions. Using a splice dataset, we show that the quality of clusters generated by our proposed clustering algorithm is better than that of clusters produced by traditional clustering algorithms.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.2
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pp.200-205
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2008
For data analysis, fuzzy entropy is introduced as the measure of fuzziness, similarity measure is also constructed to represent similarity between data. Similarity measure between fuzzy membership functions is constructed through distance measure, and the proposed similarity measure are proved. Application of proposed similarity measure to the example of reliable data selection is also carried out. Application results are compared with the previous results that is obtained through fuzzy entropy and statistical knowledge.
We proposed similarity detection method of the video frame data that extracts the feature data of own video frame and creates the 1-D signal in this paper. We get the similar frame boundary and make the representative frames within the frame boundary to extract the similarity extraction between video. Representative frames make blurring frames and extract the feature data using DOG values. Finally, we convert the feature data into the 1-D signal and compare the contents similarity. The experimental results show that the proposed algorithm get over 0.9 similarity value against noise addition, rotation change, size change, frame delete, frame cutting.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.522-526
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2008
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.298-301
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2011
모바일 기기에서 수집된 많은 정보들은 시맨틱한 정보들을 포함하고 있기 때문에 수치 해석에 특화된 클러스터링 등의 데이터마이닝 방법들을 적용하기가 힘들다. 따라서 상대적인 유사도를 계산하는 방법이 많이 이용되지만, 상대적인 유사도 값조차 유클리드 거리로 환산이 불가능한 특징을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 비유클리드 특징을 가지는 유사도를 TFIDF 와 pseudo-Euclidean embedding을 적용하여 유클리드 공간 상의 거리값으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기에서 대학생들의 생활 패턴을 반영하는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 제안하는 방법을 적용한다. 그리고 적용된 결과를 대학생들의 생활 패턴과 비교하여 분석한다. 또한 장소 간의 유사도를 이용하는 애플리케이션의 프로토타입을 개발한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.97-99
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2004
본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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