• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.2
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• pp.132-135
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• 2009

The video similarity measure is very important factor to index and to retrieve for video data. In this paper, we propose the luminance projection model to measure the video similarity efficiently. Most algorithms for video indexing have been commonly used histograms, edges, or motion features, whereas in this paper, the proposed algorithm is employed an efficient measure using the luminance projection. To index effectively the video sequences and to decrease the computational complexity, we calculate video similarity using the key frames extracted by the cumulative measure, and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results show that the proposed luminance projection model yields the remarkable accuracy and performance than the conventional algorithm.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.43-46
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• 1999

문장간의 유사정도와 명사구나 복합어간에서 유사한 그룹을 식별하는 연구를 수행하였다. 명사 어구는 형태소의 대체나 생략 등으로, 문장은 절간의 전체적 일치와 부분적 일치로 유사도를 측정하였다. 유사도가 50％이상되는 경우들에 유사성을 인정하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.775-778
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• 2014

온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹 (Semantic Web) 구현 도구 중 하나로, 지식 개념을 의미적으로 연결하는 것에 쓰인다. 두 온톨로지 사이의 클래스 매핑은 온톨로지의 중요 연구 분야 중 하나이고, Unstructured, Semi-Strucutured Data가 증가함에 따라 스키마를 이용한 클래스 매핑은 한계를 갖게 되었다. 따라서 본 논문은 스키마를 이용하는 클래스 매핑이 아니라 온톨로지의 클래스에 존재하는 인스턴스의 정보를 활용하여 두 클래스간의 유사도를 측정하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 인스턴스 간에 측정한 유사도를 기반으로 서로 다른 두 온톨로지의 클래스 사이의 유사도를 측정하며, 전반적인 유사도는 높게 나오지 않았지만 모든 클래스 간의 매핑을 찾아내는 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.367-370
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• 2019

본 논문은 구매이력 데이터에서 상품간의 분류 체계를 고려하여 시퀀스 간의 유사도를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 시퀀스란 두 항목간의 순서가 존재하는 데이터를 의미한다. 항목 간의 선후관계가 중요한 시퀀스 데이터에서는 두 시퀀스 간의 유사도를 정확히 정의하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대표적인 시퀀스 유사도 측정 알고리즘인 편집 거리 알고리즘을 활용하여 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도를 정의한다. 상품은 상품의 특성에 따라 항목 분류 체계에서 여러 범주로 분류된다. 이 경우 기존의 편집 거리 알고리즘에서 문자의 일치유무에 따라 단순히 0 또는 1을 부여하는 것은 부정확하다. 따라서 본 논문은 편집 거리 알고리즘의 수정 연산 중 대체 연산 비용 계산 시 항목 분류 트리를 사용하여 연산 비용이 0 에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험 결과 제안 방법은 대체 연산 비용 계산 시 두 문자가 다르면 단순히 1 을 부여하는 기존의 편집 거리 알고리즘에 비해 시퀀스 간의 유사도를 더 정확하게 계산함을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.509-512
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• 2001

본 논문은 한국어 음성에 대한 한국어 단어의 음소단위 분할을 목적으로 하였다. 대상 단어는 원광대학교 phonetic balanced 452단어 데이터 베이스를 사용하였고 분할 단위는 음성 전문가에 의해 구성된 44개의 음소셋을 사용하였다. 음소를 분할하기 위해 음성을 각각 프레임으로 나눈 후 각 프레임간의 스펙트럼 성분의 유사도를 측정한 후 측정한 유사도를 기준으로 음소의 분할점을 찾았다. 두 프레임 간의 유사도를 결정하기 위해 두 벡터 상호간의 유사성을 결정하는 방법중의 하나인 Lukasiewicz implication을 사용하였다. 본 실험에서는 기존의 프레임간 스펙트럼 성분의 유사도 측정을 이용한 하나의 어절의 유/무성음 분할 방법을 본 실험의 목적인 한국어 단어의 음소 분할 실험에 맞도록 수정하였다. 성능평가를 위해 음성 전문가에 의해 손으로 분할된 데이터와 본 실험을 통해 얻은 데이터와의 비교를 하여 평가를 하였다. 실험결과 전문가가 직접 손으로 분할한 데이터와 비교하여 32ms이내로 분할된 비율이 최고 84.76%를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.796-799
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• 2012

스마트폰 애플리케이션 중에서 안드로이드 앱은 자바를 기반으로 한다. 따라서 자바 프로그램과 마찬가지로 디컴파일러 도구를 활용하여 원본 소스 코드를 얻어낼 수 있기 때문에 코드 도용에 대해서 매우 취약하다. 본 논문에서는 안드로이드에 대한 코드 도용과 표절을 막기 위한 기법을 제안한다. 효과적인 코드 도용 및 표절 여부를 탐지하기 위한 방법으로서, 안드로이드 달빅(Dalvik) 코드에 대해서 요약 단계를 거친 후 유사도를 측정하는 방법을 사용한다. 기존의 안드로이드 유사도 비교 연구에서는 달빅 코드가 정확하게 일치해야만 유사도가 높게 측정될 수 있었지만, 요약 단계를 통해서 변환된 달빅 코드를 비교하면 코드 도용시 일부 코드의 의도적인 수정이 있더라도 유사도가 높게 측정된다. 그 결과, 본 논문에서 제안하는 표절 탐지 기법이 기존 연구와 비교하여 표절에 대한 탐지 능력이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.198-201
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• 2003

사용자의 요구 사항을 정확히 분석하여 효과적으로 개발 단계에 적용하기 위해 문서간의 의존성, 즉 상·하위 문서간의 연계성 등을 측정할 수 있는 방법에 대한 연구가 절실한데 이를 위해 적게는 두 용어가 얼마나 밀접한 관련이 있는가를 나타내는 용어간의 유사도 정보가 중요시된다. 이에 본 논문은 임의의 두 문서에 대한 다양한 유사도 측정방법을 통하여 최적의 유사도를 알아보고 두 문서간 유사여부를 검증하기 위해 Neural Network을 적용하였다. 이러한 유사도 측정과 검증 방법은 분산환경에서 입력되는 요구사항 문서들을 효율적으로 분류, 관리해 줄 수 있으며 사용자 요구사항 분석과 전체 Project 수행에 좋은 기초자료를 제공해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.426-429
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• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.792-795
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• 2012

최근 오픈 소스 커뮤니티가 활성화되고 수많은 오픈 소스들이 공개되고 있어서 많은 개발자들이 오픈 소스를 활용하고 있다. 그러나 오픈 소스도 정해진 라이선스 기반으로 공개되므로 오픈 소스를 사용할 때는 반드시 라이선스를 확인해야 한다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 라이선스 위반이나 코드 도용을 확인할 수 있는 방법으로서 안드로이드 앱 사이의 API 메소드 호출 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 원본 프로그램과 도용된 프로그램은 유사한 API 메소드를 사용할 것임을 예상할 수 있기 때문에 API 메소드 호출이 유사한 것을 확인하면 간접적으로 코드 도용을 확인할 수 있다. 본 논문에서 개발한 API 유사도 측정 도구는 안드로이드 앱의 소스 코드를 필요로 하지 않고, 안드로이드 달빅(Dalvik) 바이트 코드로부터 직접 API 호출 명령어를 분석하여 유사도를 측정한다는 특징이 있다. 본 논문에서 구현한 도구의 평가를 위해서 API 호출 유사도 비교 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제로 API 호출 유사도가 높았던 두 앱이 서로 공통된 모듈을 포함하고 있음을 밝혀내었다. 그리고 선행 연구에서 제안했었던 안드로이드 달빅 코드 전체에 대한 유사도 비교 도구보다 비교 속도가 35% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.12 no.4
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• pp.457-465
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• 2011

The annual R&D investment in Korea increased by an average of 12.2percent during the last 5 years. Therefore, prevention of duplicate projects being performed became an important factor in promoting the efficiency of R&D investment and the originality of R&D projects. On measuring the similarity of projects, the measurement model used to estimate the accuracy of the similarity is crucial. In this paper, we propose an advanced measurement model on checking the similarity of R&D projects for promoting the efficiency of R&D investment. The proposed model is made up of the following steps for the model measurement, sampling and analyzing. During the sampling step, we append the abstract of R&D reports on the search engine based on document vector. We then measure the similarity on projects to use research title network which is consists of the compound keyword and the weight of items on during the analysis. The proposed method improved the accuracy for measuring the similarity of projects by an average of 0.19 over the existing search engine and by 9.25 over the simple keyword search on R&D projects. On searching the similarity with the appending conditions and high sampling, it improved the accuracy of measuring the similarity of R&D projects.