• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.671-672
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• 2021

본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.1
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• pp.82-88
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• 2004

Comparing many programs like programming assignments one by one requires many costs. Moreover, if the checker would evaluate or grade assignments, much more time will be required. Even through the checker invest much time, fairness is not always guaranteed. These problems can be solved easily by grouping similar programs. So, programs after grouping can be easily evaluated and graded. In this paper, we propose and implement algerian performing grouping by similarity on many programs. The grouping algorithm evaluates similarity using algorithm proposed in (9), and performs a grouping following high similarity order. By using this grouping algorithm, the number of comparison among N programs can be reduced from N-1 times to N(N-1)/2 times. In the part of experiment and evaluation of this paper, we actually showed evaluation result by similarity using randomly 10 programming assignments at the university.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.157-161
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• 2016

본 논문에서는 클러스터 간의 중복을 허용한 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 기법에 적합한 클러스터 간 유사도 평가방법(linkage metric)을 제안하였다. 클러스터 간 유사도 평가방법은 계층적 클러스터링에서 클러스터를 통합하거나 분해하는데 쓰이며 사용된 방법에 따라 클러스터링의 결과가 다르게 형성된다. 기존의 클러스터 간 유사도 평가방법인 single linkage, complete linkage, average linkage 중 single linkage와 complete linkage는 클러스터 간 중복이 허용된 환경에서 정확도가 낮은 문제점이 있고, average linkage는 정확도가 두 방법에 비해 높지만 계산 시간 소요가 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 average linkage를 개선하여 중복된 데이터에 의한 필요 계산량을 크게 줄임으로써 시간적 성능이 우수한 클러스터 간 유사도 평가방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 기존 방법들과 비교 실험하여 중복을 허용하는 계층적 클러스터링 환경에서 정확도는 비슷하거나 더 높고, average linkage에 비해 계산량이 감소됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.135-137
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• 2013

유사도 평가는 유사 파일 탐색이나 파일의 중복제거에서 필수적으로 수행되어야 하는 모듈이다. 이와 같은 유사도 평가는 파일의 크기가 커지거나 비교할 파일의 수가 많을수록 더 많은 시간이 소요되므로 이 때 발생하는 오버헤드는 시스템 전체의 성능에 영향을 미칠 만큼 중요하다. 특히 사용자의 요구사항에 실시간으로 반응해야 하는 시스템에서는 응답시간을 지연시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 파일의 해시 연산과정의 시간을 줄이기 위한 방법으로 대표 해시 FLC를 이용한 유사도 평가 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 본 연구에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해서 빠른 시간 내에 유사 파일을 탐지할 수 있음을 보이고 있다. 또한 해시 리스트의 크기가 줄어들어서 메모리 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.830-832
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• 2003

본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.220-229
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• 2002

협력적 추천 기법은 유사한 이웃의 선호도를 이용하여 고객에게 개인화된 아이템을 추천해 주는 방법으로 비교적 높은 정확도를 보이며 추천 시스템의 중심으로 연구되어져 왔다. 그러나, 지금까지의 추천 시스템은 도메인의 특성을 제대로 고려하지 못한채 추천을 시행함으로써 특정 도메인에서 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점들을 보완하기 위하여 본 논문에서는 평균 고객 유사도, 평균 아이템 유사도, 밀집도 등의 추천 선행 평가 척도를 제안하고, 추천 선행평가 척도와 추천의 정확도와의 상관관계를 보이며, 이를 이용하여 짧은 수행시간 안에 추천 적용이 가능한 마케팅 도메인 및 고객군을 선정하는 방법을 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.10
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• pp.32-40
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• 2014

While there is a great demand for malware classification to reduce the time required in malware analysis and find a new type of malware, various similarity measurement methods of malware to classify a lot of malwares have been proposed. But, the existing methods to measure similarity just represented the classification results by them and have not carried out performance comparison with other methods. This is because an evaluation model to compare the performance of similarity measurement methods is non-existent. In this paper, we propose a new performance evaluation model on similarity measurement methods of malware by using two indicators: success rate and degree of confidence. In addition, we compare and evaluate the performance of existing similarity measurement methods by using these two indicators.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.1
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• pp.51-64
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• 2005

In this paper, we introduce a system for evaluating similarity of C program source code using method which compares syntax-trees each others. This method supposes two characteristic features as against other systems. It is not sensitive for program style such as indentation, white space, and comments, and changing order of control structure like sentences, code block, procedures, and so on. Another is that it can detect a syntax-error cause of using paring technique, We introduce algorithms for similarity evaluation method and grouping method that reduces the number of comparison, In the examination section, we show a test result of program similarity evaluation and its reduced iteration by grouping algorithm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.417-417
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• 2021

복합 토지이용 유역의 수문 모형에서 중요한 것은 큰 강우량이 발생하는 시점에서의 유출량과 유사량이다. SWAT 모형도 이와 같은 부분이 중요한 요소로 작용하는데 이는 모형의 평가가 실측값에 대한 예측값의 결정계수(Coefficient of determination, r²) 또는 Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)와 같이 큰 값의 영향이 큰 지수들로 모형의 적합성을 평가하기 때문이다. 수질오염총량제와 같이 유역에서 발생하는 총량을 평가할 때는 강우로 인해 발생하는 유출과 수질뿐만 아니라 평시에 유출에 대한 수질도 중요한 부분이 될 수 있으나 모형의 평가에서 반영되기 어려우므로 실측값과 매우 다른 경향을 나타내는 경우가 많다. SWAT 모형에서는 하천 유사량에 사용되는 계수가 모든 상황에 일괄적으로 적용되기 때문에 과대 평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 SWAT 모형의 비강우시 하천 유사량 모의에 대한 부분이 강우시 하천 유사량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형에서 하천 유출량과 관련된 계수를 확정하고, 하천 유사량과 보정에 사용되는 변수 중에서 prf 계수를 평시와 강우시 다른 계수 적용하여 하천 유사량 변화에 대한 SWAT 모형의 반응을 확인하였다. 지표면 유출과 관련된 변수는 변화하지 않으므로 하천에 유입되는 유사량은 항상 같다고 가정하면, 특정 강우 조건에서의 하천 유사량은 변화하지 않아야 하지만 SWAT 모형에서는 평시 유사량에 따라 달라지는 경향이 나타났다. 이는 평시 prf 계수가 낮아질 때 하천을 통해 유역 밖으로 배출되는 유사량이 감소하였기 때문에 특정 강우 조건에서 유사량이 달라진 것으로 해석될 수 있다. 또한 현재 SWAT 모형은 지표면 유출로 유입되는 유사량 일부가 퇴적되기 때문에 평시에 실제보다 높은 농도로 예측되는 경향도 나타났다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 지표면 유출로 발생하는 유사의 하천 퇴적량을 최소화하고, prf 계수를 강우반응에 대해 변동성을 부여하는 등 비강우시에도 실측과 비슷한 수준의 유사량이 모의 될 수 있도록 SWAT 모형을 개선하고 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.21 no.5
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• pp.61-68
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• 2018

Collaborative filtering is a fundamental technique implemented in many commercial recommender systems and provides a successful service to online users. This technique recommends items by referring to other users who have similar rating records to the current user. Hence, similarity measures critically affect the system performance. This study addresses problems of previous similarity measures and suggests a new similarity measure. The proposed measure reflects the subjectivity or vagueness of user ratings and the users' rating behavior by using fuzzy logic. We conduct experimental studies for performance evaluation, whose results show that the proposed measure demonstrates outstanding performance improvements in terms of prediction accuracy and recommendation accuracy.