Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.4
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pp.875-885
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2010
CBR (Case-Based Reasoning) is a technique to infer the relationships between existing data and case data, and the method to calculate similarity and Euclidean distance is mostly frequently being used. However, since those methods compare all the existing and case data, it also has a demerit that it takes much time for data search and filtering. Therefore, to solve this problem, various researches have been conducted. This paper suggests the method of SE(Speed Euclidean-distance) calculation that utilizes the patterns discovered in the existing process of computing similarity and Euclidean distance. Because SE calculation applies the patterns and weight found during inputting new cases and enables fast data extraction and short operation time, it can enhance computing speed for temporal or spatial restrictions and eliminate unnecessary computing operation. Through this experiment, it has been found that the proposed method improves performance in various computer environments or processing rate more efficiently than the existing method that extracts data using similarity or Euclidean method does.
다양한 플랫폼 상에서 응용 시스템에 대한 개발, 배포, 운영의 고생산성과 고품질을 얻기 위해서는 소프트웨어 구성 요소들의 체계적인 재사용 접근과 자동화된 도구의 지원이 요구된다. 함수나 클래스 라이브러리에서 설계 패턴과 프레임워크, 그리고 최근의 상업적인 비즈니스 컴포넌트에 이르기까지 여러 재사용 방법이 제시되었으나 기대만큼의 확실한 효과를 얻을 수 없었다. 설계 패턴은 설계 경험에 대한 캡슐화된 빌딩 블록으로 개발 응용의 표준화된 아키텍쳐 제공을 통해 응용 도메인의 한정성과 클래스 수준의 재상용의 복잡성을 극복할 수 있다. 응용 개발의 표준 아키텍쳐로서의 웹을 통한 재사용 요소들의 공유는 여러 개발자들에 의한 다양한 도메인 요소로서의 전개와 동적이며 실시간적인 라이브러리 관리가 가능하다. 본 논문에서는 웹 환경 하에서 자동화된 설계 패턴 재사용 환경 구축을 목적으로 한다. 그러므로 For Reuse 관점에서 서버 상에 각 도메인별 패턴 라이브러리를 구축하며 With Reuse 관점에서 패턴 검색, 이해, 획들 그리고 재구조화를 통한 응용으로의 재사용 지원기를 구축한다. 본 시스템은 패턴의 공유에 의한 유사 도메인 응용의 표준화를 유도하고 사용자의 패턴 재정의에 의한 자생적을 확장 가능한 패턴 라이브러리 제공이 가능하다. 또한 이를 위해 도메인 분석을 통한 패턴의 행위와 의도를 기준으로 설계 패턴들을 분류, 카탈로깅하여 재사용 라이브러리를 제시한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.5
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pp.411-419
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2013
Research on developing algorithms for building modeling such as extracting outlines of the buildings and segmenting patches of the roofs using aerial images or LiDAR data are active. However, utilizing information from the building model is not well implemented yet. This study aims to propose a scheme for search identical or similar shape of buildings by utilizing graph topology pattern matching under the assumptions: (1) Buildings were modeled beforehand using imagery or LiDAR data, or (2) 3D building data from digital maps are available. Side walls, segmented roofs and footprints were represented as nodes, and relationships among the nodes were defined using graph topology. Topology graph database was generated and pattern matching was performed with buildings of various shapes. The results show that efficiency of the proposed method in terms of reliability of matching and database structure. In addition, flexibility in the search was achieved by altering conditions for the pattern matching. Furthermore, topology graph representation could be used as scale and rotation invariant shape descriptor.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.754-756
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2001
컴퓨터 사용증가와 함께 컴퓨터 바이러스 또한 증가하고 있다. 바이러스 검사 프로그램은 바이러스의 특정 문자열(signature)을 찾아 문자열 검색도구와 프로세스의 행동을 모니터링 하는 감시도구(general purpose monitor)의 두 가지 형태가 있으며, 각각은 미 발견 바이러스에 대한 취약성과 시스템 오버헤드를 단점으로 가지고 있다. 또한, 최근에 제안된 면역 시스템은 계산 복잡도나 시스템 구성면에서 지나친 부담을 가지고 있다. 본 논문에서는 바이러스들의 행위를 추출 할 수 있도록 하기 위하여, 언어 압축 알고리즘을 이용하여 바이러스 행동 패턴을 추출하는 방법을 고안하였고, 몇 가지 바이러스를 이용하여 실험해 보았다. 그 결과 실제 학습에 이용한 바이러스가 아니더라도 유사한 동작을 하는 바이러스에 대해서는 면역성을 가질 수 있었다.
Recently, WWW(World Wide Web) has become a source of a large amount of information, and is now recognized not only as an information-sharing tool, but also as an information repository. Currently, the majority of documents on the web were created using HTML(Hypertext Markup Language). Although HTML is simple and easy to learn, its inherent lack of describing document structure makes it difficult to retrieve information effectively. One possible solution would be to convert such HTML documents into XML (extensible Markup Language) documents. This is a standard markup language for exchanging data on the web. It can describe a document structure freely by defining its own DTD (Document Type Definition). This makes it possible to integrate, store, and retrieve data on the web efficiently In this paper, we will propose a converter that automatically converts HTML documents with similar pattern into XML documents by analyzing the document structure and recognizing its path information.
When analyzing geographical phenomena, two properties need to be considered. One is the spatial dependence structure and the other is a variation or an uncertainty inhibited in a geographic space. Two problems are encountered due to the properties. Firstly, spatial dependence structure, which is conceptualized as spatial autocorrelation, generates heterogeneous geographic landscape in a spatial process. Secondly, generic statistics, although suitable for dealing with stochastic uncertainty, tacitly ignores location information im plicit in spatial data. GIS is a versatile tool for manipulating locational information, while spatial statistics are suitable for investigating spatial uncertainty. Therefore, integrating spatial statistics to GIS is considered as a plausible strategy for appropriately understanding geographic phenomena of interest. Geographic hot-spot analysis is a key tool for identifying abnormal locations in many domains (e.g., criminology, epidemiology, etc.) and is one of the most prominent applications by utilizing the integration strategy. The article aims at reviewing spatial statistical perspective for analyzing spatial processes in the framework of GIS by carrying out empirical analysis. Illustrated is the analysis procedure of using spatial scan statistic for detecting clusters in the framework of GIS. The empirical analysis targets for identifying spatial clusters of breast cancer incidents in Erie and Niagara counties, New York.
The field of searching clothing, which is very difficult due to the nature of the informal sector, has been in an effort to reduce the recognition error and computational complexity. However, there is no concrete examples of the whole progress of learning and recognizing for cloth, and the related technologies are still showing many limitations. In this paper, the whole process including identifying both the person and cloth in an image and analyzing both its color and texture pattern is specifically shown for classification. Especially, deformable search descriptor, LBPROT_35 is proposed for identifying the pattern of clothing. The proposed method is scale and rotation invariant, so we can obtain even higher detection rate even though the scale and angle of the image changes. In addition, the color classifier with the color space quantization is proposed not to loose color similarity. In simulation, we build database by training a total of 810 images from the clothing images on the internet, and test some of them. As a result, the proposed method shows a good performance as it has 94.4% matching rate while the former Dense-SIFT method has 63.9%.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.235-238
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2016
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2001.06a
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pp.295-302
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2001
최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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