• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.387-399
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• 2009

이동 무선망은인증의 절도와 침입에 의해 계속 고통을 받고 있다. 그러한 두 문제 모두 2가지 다른 방법: 오용 탐지 또는 비정상 행위 기반 탐지로 해결될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 이동 무선망의 이동 패턴과 같은 정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 비유사도 기반 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서, 정상 프로파일은 이동 무선망에서 이동 사용자들의 정상 이동 패턴으로부터 구축되어진다. 구축된 정상 프로파일로부터, 가중 비유사도 측정으로 비유사도가 계산되어진다. 만일 가중 비유사도 측정치가 시스템 매개변수인 비유사도 임계치보다 크면, 경고 메시지가 발생된다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통하여 평가되었다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 비유사도 측정을 사용하는다른 비정상 행위 탐지 방법의 성능 보다 우수함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권2호
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• pp.21-28
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• 2010

본 논문에서는 동적시간교정법(dynamic time warping: DTW)과 다중퓨전기법(multiple fusion strategy: MFS)을 연속 적용하여 비유사도기반 분류법(dissimilarity-based classification: DBC)을 최적화시키는 방법의 실험결과를 보고한다. DBC란 샘플패턴을 분류하기 위하여 샘플의 특징 값을 이용하는 대신에 샘플들 사이의 비유사도를 측정하여 분류기를 설계하는 방법이다. DTW에서는 다음과 같이 두 단계로 나누어 비유사도를 측정한다. 먼저 상관계수를 이용하여 객체 샘플들을 대응시키기 위한 최적의 대응경로를 찾을 수 있도록 샘플들을 조정한다. 그리고 기존의 거리측정법으로 조정된 샘플들 사이의 비유사도를 측정한다. MFS에서는 분류기결합 뿐만 아니라 비유사도 행렬생성에서도 퓨전기법을 적용한다. 즉, DTW 기법으로 작성한 다수의 비유사도 행렬들을 결합하여 새로운 비유사도 행렬을 생성한 다음, 이 행렬공간에서 여러 개의 베이스 분류기를 학습하여 다시 결합한다. 본 논문에서 제안한 방법을 벤취마크 영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 분류성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 실험결과로 볼 때, 제안 방법을 멀티미디어 정보검색 등과 같은 다른 고차원 응용에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1964-1967
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• 2003

워터쉐드 알고리즘에 의해 과분할 된 영상은 이후 영상의 이해 및 분석 작업의 편의성을 위하여 영역 병합 작업이 필요하다. 본 논문에서는 유사한 색상을 갖는 영역의 경계선을 보다 잘 유지할 수 있도록 통합 비유사도를 정의하고, 이를 이용한 영역 병합 방법을 제안한다. 통합 비유사도는 영역의 색상 정보, 인접한 두 영역 사이의 평균 그래디언트 값 정보, 두 영역 사이의 인접한 픽셀 수 정보를 이용하여 정의된다. 영역 병합과정에서는 영역 면적의 크기와 영역간 통합 비유사도를 고려한 3 단계 영역 병합 방법을 수행한다. 자연 영상에 대한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 경계선 정보를 보다 잘 유지하고 사람이 느끼기에 보다 정확한 영역 병합 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제5권2호
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• pp.211-227
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• 1992

본논문은 지금까지 집락분석방법에서 많이 사용되는 유사도 또는 비유사도의 정의 및 이들의 수학적 성질을 알아보고, 또한 이들에 의해서 생성되는 비유사도 행렬을 이용하여 계층적 집락분석을 실시하였다. 이 경우에 가정된 초기의 집락 구조를 정확하게 잘 재생시킬 수 있는 비유사도의 측정방법과 계층적 응집법의 상호 관계를 질적자료와 양적자료 각각에 대하여 고찰하고, 이들에 관련된 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.59-66
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• 2016

이 논문에서는 비유사도-기반 분류(dissimilarity-based classifications: DBC)를 효율적으로 수행할 수 있는 차원 축소 방법들을 비교 평가한 실험 결과를 보고한다. DBC에선 분류를 위해 대상 물체를 측정한 결과 값들(특징 요소들의 집합)을 이용하는 대신에 각 대상 물체들 사이의 비유사도를 측정하여 분류한다. 현재 DBC와 관련된 이슈들 중의 하나는 대규모 데이터를 취급할 경우에 비유사도 공간의 차원이 고차원으로 되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 현재 프로토타입 선택(prototype selection: PS)방법이나 차원 축소(dimension reduction: DR)방법을 이용하고 있다. PS는 전체 학습 데이터에서 프로토타입을 추출하여 비유사도 공간을 구성하는 방법이고, DR은 전체 학습 데이터로 먼저 비유사도 공간을 구성한 다음 이 공간의 차원을 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 PS이나 DR 대신에, 학습 데이터에 대한 주성분 분석으로 적절한 차원의 고유 공간 (Eigen space: ES)을 구성한 다음, 이 고유 공간으로 매핑 된 벡터들 사이의 $l_p$-놈(norm) 거리를 비유사도 거리로 측정하여 이용하는 DBC를 제안한다. 인터넷에 공개된 인공 및 실세계 데이터를 이용하여 최 근방 이웃 분류규칙으로 ES에서 수행한 DBC의 분류 성능을 측정한 결과, 고유공간의 차원을 적절하게 선정하였을 경우 PS와 DR를 이용한 DBC보다 분류 성능이 더 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.877-879
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• 2005

장면전환의 검출은 비디오 브라우징, 검색, 요약 등에 관한 많은 응용에 유용하다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 검출을 위해 정의된 N-길이 로컬 윈도우 내에서 비유사도 분포가 갖는 최소값만큼 상승하여 형성되는 분포를 구하고, 분포의 상단이 이루는 비유사도 값을 누적하여 설정된 임계값보다 클 경우 점진적 장면전환으로 판단하는 방법을 제안한다. 장면전환 구간에서 이루는 영역의 누적값은 최소-최대 분포를 이용하여 구할 수 있다. 실험에서 기존의 제안된 방법과 비교를 하였고 그 결과 제안된 방법에서 올바른 장면전환 검출 성능은 낮았으나 잘못 검출되는 장면전환 수는 적은 결과를 보였다. 제안된 방법은 점진적 장면전환 검출을 위한 임계값의 선택이 쉬우며, 장면전환 길이에 크게 의존하지 않는 장점이 있고 수행속도가 높아 실시간으로 처리하는데 적합하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.15-24
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• 2008

얼굴인식 등과 같은 고차원 식별문제에서는 샘플패턴의 수가 패턴의 차원보다 작아지게 된다. 이러한 상황에서 차원을 축소하기위해 선형판별분석법을 적용할 경우, 희소성(Small Sample Size: SSS)문제가 발생한다. 최근, SSS 문제를 해결하기 위하여 비유사도에 기반 한 식별법(Dissimilarity-Based Classification: DBC)을 이용하는 방법이 검토되었다. DBC에서는 특징 벡터 대신에 학습 샘플들로부터 추출한 프로토타입들과의 비유사도를 측정하여 입력 패턴을 식별하는 방법이다. 본 논문에서는 비유사도 표현단계와 DBC 학습단계에서 퓨전기법을 중복 적용하는 다단계 퓨전기법(Multi-level Fusion Strategies: MFS)으로 DBCs를 최적화시키는 방법을 제안한다. 제안 방법을 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 식별률을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

RDA(Relational Discriminant Analysis)는 패턴의 특징벡터 대신에 학습 패턴을 대표하는 프로토타입들과의 비유사도 벡터에 기반하여 식별기를 설계하는 방법이다. 따라서 RDA 식별기의 성능은 프로토타입을 선택하는 방법과 비유사도를 측정하는 방법에 따라 결정된다. 본 논문에서는 PRS(Prototype Reduction Schemes)를 이용하여 프로토타입을 추출한 다음, 샘플 벡터들간의 마할라노비스 거리에 의한 상관행렬로 RDA의 식별성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공 데이터 및 실-생활 데이터를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 식별성능이 기존의 방법에 비하여 개선되었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권9호
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• pp.1114-1124
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• 1999

클러스터링은 동일한 클러스터에 속하는 데이타들 간에는 유사도가 크도록 하고 다른 클러스터에 속하는 데이타들 간에는 유사도가 작도록 주어진 데이타를 몇 개의 클러스터로 묶는 것이다. 어떤 대상을 기술하는 데이타는 수치 속성뿐만 아니라 정성적인 비수치 속성을 갖게 되고, 이들 속성값은 관측 오류, 불확실성, 주관적인 판정 등으로 인해서 정확한 값으로 주어지지 않고 애매한 값으로 주어지는 경우가 많다. 본 논문에서는 애매한 값을 퍼지값으로 표현하는 수치 속성과 비수치 속성을 포함한 데이타에 대한 비유사도 척도를 제안하고, 이 척도를 이용하여 퍼지값을 포함한 데이타에 대하여 퍼지 클러스터링하는 방법을 소개한 다음, 이를 이용한 실험 결과를 보인다. Abstract The objective of clustering is to group a set of data into some number of clusters in a way to minimize the similarity between data belonging to different clusters and to maximize the similarity between data belonging to the same cluster. Many data for real world objects consist of numeric attributes and non-numeric attributes whose values are fuzzily described due to observation error, uncertainty, subjective judgement, and so on. This paper proposes a dissimilarity measure applicable to such data and then introduces a fuzzy clustering method for such data using the proposed dissimilarity measure. It also presents some experiment results to show the applicability of the proposed clustering method and dissimilarity measure.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1125-1136
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• 2010

최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.