KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2824-2838
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2013
There has been a lot of attention paid recently to analyze dynamic human gestures that vary over time. Most attention to dynamic gestures concerns with spatio-temporal features, as compared to analyzing each frame of gestures separately. For accurate dynamic gesture recognition, motion feature extraction algorithms need to find representative features that uniquely identify time-varying gestures. This paper proposes a new feature-extraction algorithm using temporal self-similarity based on a hierarchical human model. Because a conventional temporal self-similarity method computes a whole movement among the continuous frames, the conventional temporal self-similarity method cannot recognize different gestures with the same amount of movement. The proposed model-based temporal self-similarity method groups body parts of a hierarchical model into several sets and calculates movements for each set. While recognition results can depend on how the sets are made, the best way to find optimal sets is to separate frequently used body parts from less-used body parts. Then, we apply a multiclass support vector machine whose optimization algorithm is based on structural support vector machines. In this paper, the effectiveness of the proposed feature extraction algorithm is demonstrated in an application for taebo gesture recognition. We show that the model-based temporal self-similarity method can overcome the shortcomings of the conventional temporal self-similarity method and the recognition results of the model-based method are superior to that of the conventional method.
실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하거나 표절을 검사하기 위해 소프트웨어만의 고유한 특징인 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 일반적으로 소프트웨어 버스마크는 추출 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구분되고, 추출된 방법에 따라 장단점이 뚜렷하게 나타난다. 본 논문에서는 동적 분석을 이용하여 API 시퀀스 버스마크를 추출하고 실행코드 간의 유사성 검사에 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 동적 시퀀스 버스마크는 프로그램이 실행되는 과정에서 호출되는 모든 API 함수 및 시스템 호출을 포함하는 기존의 방법과는 다르게 실행코드 내에 정의되어 있는 API 함수만으로 구성된 API 시퀀스를 이용한다. 추출된 동적 버스마크는 프로그램의 시작에서 종료까지 호출되는 API 시퀀스이며 이를 효율적으로 비교하기 위해 서열정렬 알고리즘을 활용한 유사성 척도를 사용한다. 여러 오픈소스 소프트웨어를 비교하여 버스마크의 신뢰성과 강인성을 검증하였다. 제안하는 동적 API 시퀀스 버스마크는 실행코드의 유사성 검사에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.538-561
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2020
Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.
어떠한 객체의 움직임을 추적하거나 상태변화를 추정하기 위해서 사용하는 방법으로는 칼만필터, 파티클 필터, 동적 클러스터링 등이 있다. 이 중 동적클러스터링 기법은 여러 프레임에 걸쳐 클러스터를 추적하고 변화 경향을 분석하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유사성 기반의 동적 클러스터링 방법을 제안하고 시뮬레이션 하여 검증하였다. 제안한 동적 클러스터링 방법은 연속된 각 프레임에 대해 유사한 특성을 가지는 클러스터를 인접한 프레임에 걸쳐 동일한 클러스터로 판단하는 방법이다. 각 정지 프레임에서의 클러스터의 특성을 이용하여 프레임의 변화를 분석하고 유사성이 높은 클러스터들을 동일 클러스터로 지정하였다. 유사성 판단 방법은 Mamdani방식의 퍼지 모델을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간에 대해 연속성을 가진 레이더 반사도 데이터에 적용하였고 시간의 흐름에 따른 클러스터의 변화를 관측할 수 있었다.
In this paper we investigate asymptotic properties about asymptotic equilibrium and asymptotic equivalence for linear dynamic systems on time scales by using the notion of $u_{\infty}$-similarity. Also, we give some examples to illustrate our results.
An experimental method to investigate the dynamic characteristics of buoys in extreme environmental condition is established. Because the buoy model requires a resonable size for accurate experiment, the test condition in model basin that satisfies the similarity law is hardly compatible with capability of test facilities. It is suggested that the linear wave component that is unable to satisfy similarity is separated with others. The model experiment is carried out with mitigated condition for the linear wave components while others including wave drift, current and wind are keeping the similarities. Then, the result can be extrapolated to give the dynamic behavior of buoys n extreme condition because linear wave component is solely responsibly to oscillatory buoy motion and other environmental components are applied as a initial tension. The similarity for current and wind conditions is viewed as equivalence of restoring forces. The validity of proposed method is examined with different types of standard ocean buoys and it indicates that the linearity of measured characteristics is assured with a limitation of resonable distance between test and estimated wave conditions.
Time series are comprehensively appeared and developed in many applications, ranging from science and technology to business and entertainrilent. Similarity search under time warping has attracted much interest between the time series in the large sequence databases. DTW (Dynamic Time Warping) is a robust distance measure and is superior to Euclidean distance for time series, allowing similarity matching although one of the sequences can elastic shift along the time axis. Nevertheless, it is more unfortunate that DTW has a quadratic time. Simultaneously the false dismissals are come forth since DTW distance does not satisfy the triangular inequality. In this paper, we propose an efficient range query algorithmbased on a new similarity search method under time warping. When our range query applies for this method, it can remove the significant non-qualify time series as early as possible before computing the accuracy DTW distance. Hence, it speeds up the calculation time and reduces the number of scanning the time series. Guaranteeing no false dismissals, the lower bounding function is advised that consistently underestimate the DTW distance and satisfy the triangular inequality. Through the experimental result, our range query algorithm outperforms the existing others.
An experimental method to investigate the dynamic charasteristics of buoys in extreme environmental condition is established. Because the buoy model requires a resonable size for accurate experiment, the test condition in model basin that satisfies the similarity law is hardly met with capability of test facilities. It is suggested that the linear wave component that is unable to satisy similarity is separated with others. The model experiment can be carried out with mitigated condition for the linear wave components while others including wave drift, current and wind are keeping the similarities. Then the result is extrapolated to give the dynamic behavior of buoys in extreme condition because linear wave component is soley responsible to oscillatory buoy motion and other environmental components are applied as a initial tension. the similarity for current and wind conditions is viewed as equivalence of restoring forces. the validity of proposed method is examined with different types of standard ocean buoys and it indicates that the linearity of measured characteristics is assured with a limitation of resonable distance between test and estimated wave conditions.
윈도우는 국내에서 가장 많이 사용되는 운영체제이기 때문에 윈도우용 소프트웨어를 대상으로 불법 복제가 많이 이루어지고 있고 불법 복제로 인해 소프트웨어 저작권이 침해될 수 있다. 이를 보호하기 위해서 저작권 보호 방법 중 하나인 소프트웨어 버스마크를 사용한다. 소프트웨어 버스마크는 소프트웨어로부터 특정 정보들을 추출하여 소프트웨어간 도용 여부를 판별할 수 있는 기술이며 대상 소프트웨어로 부터 특정 정보를 추출하는 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구별된다. 정적 버스마크와 동적 버스마크는 서로 장단점을 가지고 있지만 본 논문에서는 API 기반 동적 버스마크를 이용한 유사도 측정 기법을 제안하고, 동적 버스마크의 추출 과정을 설명한다. 또한 실험을 통해 제안하는 동적 버스마크의 유사도 측정 기법이 신뢰성과 강인성을 만족하는 것을 확인할 수 있었으며 기존 동적 버스마크의 유사도 측정 기법보다 제안하는 동적 버스마크의 성능이 향상 된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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