• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.17 no.4
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• pp.209-219
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• 2012

Objects such as products, product reviews, and user profiles are important in e-commerce domain. Vector is one of the most widely used object representation scheme. Information of e-commerce objects may be modeled by vectors in which the featured values are assigned to various dimensions. E-commerce objects are in general quantitatively large while some are similar or even same in reality. It Plays, therefore, an important role to measure the similarity between objects. In this paper, we survey the state-of-the -art vector similarity measures. Similarity measures are analyzed to feature the algebraic characteristics and relationship of those, and upon which we classify the related measures accordingly. We then present such features that standard vector similarity measures should convey.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.19 no.4
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• pp.53-63
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• 2014

Moving context determination is an important issue to be resolved in a mobile computing environment. This paper presents a method for recognizing and classifying a mobile user's moving context by Euclidean distance similarity. In the proposed method, basic data are gathered using Global Positioning System (GPS) and accelerometer sensors, and by using the data, the system decides which moving situation the user is in. The decided situation is one of the four categories: stop, walking, run, and moved by a car. In order to evaluate the effectiveness and feasibility of the proposed scheme, we have implemented applications using several variations of Euclidean distance similarity on the Android system, and measured the accuracies. Experimental results show that the proposed system achieves more than 90% accuracy.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.147-152
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• 2007

Face detection is a crucial part of the face recognition system. It determines the performance of the whole recognition system. Hausdorff distance metric has been used in face detection and recognition with good results. It defines the distance metric based only on the geometric similarity between two sets or points. However, not only the geometry but also the local patterns around the points are available in most cases. In this paper a new Hausdorff distance measure is proposed that makes hybrid use of the similarity of the geometry and the local patterns around the points. Several experiments shows that the new method outperforms the conventional method.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.4 s.38
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• pp.71-77
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• 2006

Support Vector Machine (SVM) which has roots in a statistical learning theory is a training algorithm based on structural risk minimization. Generally, SVM algorithm uses the kernel for determining a linearly non-separable boundary and classifying the data. But, classical kernels can not apply to effectively the hyperspectral image classification because it measures similarity using vector's dot-product or euclidian distance. So, This paper proposes the spectral similarity kernel to solve this problem. The spectral similariy kernel that calculate both vector's euclidian and angle distance is a local kernel, it can effectively consider a reflectance property of hyperspectral image. For validating our algorithm, SVM which used polynomial kernel, RBF kernel and proposed kernel was applied to land cover classification in Hyperion image. It appears that SVM classifier using spectral similarity kernel has the most outstanding result in qualitative and spatial estimation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.445-449
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• 2009

인터넷의 발달과 인터넷 문화의 보편화로 인하여 사용자들은 폭발적으로 증가하는 다양한 정보를 접할 수 있게 되었으며, 자체 생산하거나 다른 신문사들로부터 생산된 기사들을 단순 유통, 링크를 통하여 정보검색 사이트들뿐만 아니라 각종 포털 사이트, 인터넷신문사들은 많은 다양한 경로로 기사를 제공할 수 있게 되었다. 이에 따라 인터넷산문을 규정하고 법적, 테두리에 넣기 위한 법률이 제정되었으며, 인터넷신문사에 대해 기사의 자체 생산량이라는 요건 검증에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 인터넷신문 자체기사 생산량을 측정하기 위해 필요한 기술들을 조사하고 타당성을 검토하여 이에 적합한 기술을 제시한다. 제시한 방법은 대량의 기사의 비교를 빠른 시간에 수행한 수 있도록 하기 위해 인간의 단어 인지와 관련한 경험적 정보의 반영을 통하여 변형한 편집거리 기반 방법이다. 제시하는 방법의 정확성을 검증하기 위해 실제 소량의 인터넷 신문 기사를 대상으로 실험하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.160-168
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• 2016

The classification and evaluation of cooking that is being published on the internet are presented without scientific criteria based on individual subjective factors. In this paper, we objectified the degree of cooking difficulty based on the information entropy. And we measured the similarity by calculating the common entropy between recipes and constructed a social network based on the recipe similarity. As a result of measuring the cooking difficulty, 'Dongtae Haemul-jjim' (Korean) and 'Vegetarian Lasagna' (Italy) are the most difficult recipes and 'Gochu-jang' (Korean) and 'Tofu steak' (Italy) are the easiest recipes. Through the recipe network, the similarity between Korean and Asian cooking is higher than Western cuisine. We showed a similar recipe to a particular cooking, the group of similar recipes, and reasonable schedule when preparing the menu from the viewpoint of ease of cooking.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.3
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• pp.292-297
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• 2014

As a Social Network Service (SNS) has become an integral part of our everyday lives, millions of users can express their opinion and share information regardless of time and place. Hence sentiment analysis using micro-blogs has been studied in various field to know people's opinion on particular topics. Most of previous researches on movie reviews consider only positive and negative sentiment and use it to predict movie rating. As people feel not only positive and negative but also various emotion, the sentiment that people feel while watching a movie need to be classified in more detail to extract more information than personal preference. We measure sentiment distributions of each movie from tweets according to the Thayer's model. Then, we find similar movies by calculating similarity between each sentiment distributions. Through the experiments, we verify that our method using micro-blogs performs better than using only genre information of movies.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.297-300
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• 2000

현재 연구되어지고 있는 홍채인식 시스템의 일반적인 구성을 보면 영상획득, 전처리, 특징추출, 인식/검증의 네 단계를 거치게 된다. 이 과정에서 최후 본인여부의 판단이 내려지는 것은 인식/검증의 마지막 단계인데, 전체 등록된 사용자의 수가 적을 경우 인식 방법을 통해 사용자를 확인할 수 있게 되어 그 정확도가 상당히 높을 수 있다. 하지만 등록된 사용자의 수가 많은 경우 인식방법에는 무리가 따르게 된다. 이에 따라 전자상거래와 같은 다수의 사용자를 보유하게 되는 시스템에서는 사용자 아이디를 함께 입력받아 본인 여부를 판단하는 검증 방법을 사용하는 것이 빠르고 효과적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되어지던 특징벡터의 일치율 또는 해밍 거리를 통한 검증방법에서 나아가 저용량 특징벡터에 적합하도록, 홍채영상으로부터 추출된 특징에 대해 적절한 양자화와 가중치를 두어 각 특징벡터 간의 내적을 통해 유사도를 측정함으로써 본인의 데이터와 타인의 데이터간의 차이를 크게 하여 향상된 성능의 홍채인식 시스템을 구현하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.793-794
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• 2019

본 시스템은 기존 안저사진의 높은 해상도와 광각 안저사진의 촬영의 편의성과 넓은 시야 각의 장점을 둘 다 취하기 위해, 광각 안저사진을 원본으로 하여 기존 안저사진을 생성하는 작업을 제안한다. 안저사진의 생성 알고리즘은 이미지 생성에 특화된 생산적 적대 신경망(GANs)을 채택하였다. 신경망의 성능을 평가하기 위해, 생성된 안저사진과 직접 촬영한 기존 안저사진으로부터 특성을 추출을 하여 특이점 간의 거리를 측정하고, 이를 바탕으로 두 사진의 유사도를 판단한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.521-525
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• 2006

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 장애물 회피 및 물체 추적 방법을 제시한다. 장애물 회피를 위해서 제어부의 초음파 발생 신호의 귀환시간과 거리와의 관계 및 적외선 센서에서 측정한 아날로그신호와 거리와의 관계를 추출하여 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 물체 추적 모드에서는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다.