Many real-world applications information are organized and represented with graph structure which is often used for representing various ubiquitous networks, such as World Wide Web, social networks, and protein-protein interactive networks. In particular, similarity evaluation between graphs is a challenging issue in many fields such as graph searching, pattern discovery, neuroscience, chemical compounds exploration and so forth. There exist some algorithms which are based on vertices or edges properties, are proposed for addressing this issue. However, these algorithms do not take both vertices and edges similarities into account. Towards this end, this paper pioneers a novel approach for similarity evaluation between graphs based on formal concept analysis. The feature of this approach is able to characterize the relationships between nodes and further reveal the similarity between graphs. Therefore, the highlight of our approach is to take vertices and edges into account simultaneously. The proposed algorithm is evaluated using a case study for validating the effectiveness of the proposed approach on detecting and measuring the similarity between graphs.
이미지의 유사성을 결정하는 요인을 톤(tone), 즉 명도와 채도로 결정하여 정보 엔트로피를 계산하여 상관 계수를 계산하였다. 이미지의 톤을 알아보기 위해 영상정보의 색 공간을 RGB color space에서 HSI color space로 전환하였다. 이후 유사성을 판단하기 위해 이미지의 전체 픽셀수가 아닌 엔트로피 값의 범위에 따라 전체 70%의 픽셀 또는 이미지를 가장 많이 구성하는 세 가지 톤의 픽셀 수에 의해 결정되었다. 'Romantic'이라는 인간의 감성으로 판단된 18개의 영상정보를 선정하여 위의 모델을 적용, 이미지 유사성을 판단하였다.
The steam turbine efficiency is an important factor in power plant. Accurate evaluation of steam turbine performance is essential. However, it is not easy to evaluate the steam turbine performance due to its high temperature and high pressure circumstance. Therefore most steam turbine performance tests were conducted by air similarity test. This paper described a test program for air similarity test of steam turbine at Korea Aerospace Research Institute. A test facility has been designed and built to evaluate aerodynamic performance of turbines. The test facility consists of air supply system, single stage test section, power absorption system, instrumentation and auxiliary system. For evaluation of steam turbine performance, the test of single stage axial turbine air similarity performance was conducted and uncertainty analysis was performed.
기존의 트리 비교에 관한 연구는 대부분 노드에 가중치가 있거나 레이블이 있는 트리(장식이 있는 트리)에 대해서 연구되었다. 그러나 본 연구에서는 장식이 없는 서로 다른 두개의 트리를 비교하여 유사도를 평가하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 본 시스템에서 제시한 트리 유사도 평가 알고리즘은 비교할 두 개의 트리를 언파서에 의해 노드 스트링으로 변환된 후, 유사도 알고리즘에 의해서 평가되며, 0.0-1.0 사이의 유사 값을 돌려준다. 본 논문의 실험 부분에서는 여러 형태의 트리를 비교 분석하였으며, 두 트리 사이에 일치되는 노드와 불일치 되는 노드를 시각적으로 표현하였다. 본 연구를 활용하면, 특정한 프로그램이나 문서의 유사도 및 중복 코드 발견 등에 활용할 수가 있다.
본 연구는 화상디자인의 유사성 판단을 중심으로 정량적인 판단을 위한 체크리스트를 제안하고, 체크리스트 항목 중 영향력 있는 요소를 도출하기 위함을 목적으로 한다. 우선 화상디자인에서 유사성이 나타날 수 있는 경우에 대하여 기초조사를 진행하였다. 제안된 체크리스트는 개념요소, 형태요소, 색상요소, 관계요소, 그리고 멀티미디어 요소의 5개 부분으로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 형태요소, 색상요소, 관계요소 부분에서 추출된 11가지 체크리스트 항목을 바탕으로 설문조사를 진행하였다. 설문 조사는 웹 상에서 진행되었으며, 설문에서 얻고자한 결과는 크게 두 가지이다. 첫째, 도출된 체크리스트 항목이 평가자의 직업군과 무관하게 일관된 평가결과를 가져올 수 있는 지와 둘째, 도출된 체크리스트 중에서 평가결과에 더 큰 영향력을 미치는 항목은 어떤 것인지 알아보기 위함이다. 결과 분석에서 추출된 체크리스트는 응답자의 직업군과는 무관한 일관된 결과를 가져올 수 있으며, 유사성의 판단에서는 외관형태, 구성요소, 제작방법이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 정량적 평가 방법은 평가과정을 용이하고, 객관적으로 만들어 줄 수 있으며, 향후 화상디자인 작업과정에도 기준이 될 수 있을 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.1-7
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2024
Comparing text features involves evaluating the "similarity" between texts. It is crucial to use appropriate similarity measures when comparing similarities. This study utilized various techniques to assess the similarities between newspaper articles, including deep learning and a previously proposed method: a combination of Pointwise Mutual Information (PMI) and Word Pair Matching (WPM), denoted as PMI+WPM. For performance comparison, law data from medical research in Japan were utilized as validation data in evaluating the PMI+WPM method. The distribution of similarities in text data varies depending on the evaluation technique and genre, as revealed by the comparative analysis. For newspaper data, non-deep learning methods demonstrated better similarity evaluation accuracy than deep learning methods. Additionally, evaluating similarities in law data is more challenging than in newspaper articles. Despite deep learning being the prevalent method for evaluating textual similarities, this study demonstrates that non-deep learning methods can be effective regarding Japanese-based texts.
In this research, we examine whether and why temporal distance influences evaluations of two different types of brand extensions: concept-based extensions, defined as extensions primarily based on the importance or relevance of brand concepts to extension products; and similarity-based extensions, defined as extensions primarily based on the amount of feature similarity at the product-category level. In Study 1, we test the hypothesis that concept-based extensions are evaluated more favorably when they are framed to launch in the distant rather than in the near future, whereas similaritybased extensions are evaluated more favorably when they are framed to launch in the near rather than in the distant future. In Study 2, we confirm that this time-dependent differential evaluation is driven by the difference in construal level between the bases of the two types of extensions - i.e., brand-concept consistency and product-category feature similarity. As such, we find that conceptbased extensions are evaluated more favorably under the abstract than concrete mindset, whereas similarity-based extensions are evaluated more favorably under the concrete than abstract mindset. In Study 3, we extend to the case for a broad brand (i.e., brands that market products across multiple categories), finding that making accessible a specific product category of a broad parent brand influences evaluations of near-future, but not distant-future, brand extensions. Combined together, our findings suggest that temporal distance influences brand extension evaluation through its effect on the importance placed on brand concepts and feature similarity. That is, consumers rely on different bases to evaluate brand extensions, depending on their perception of when the extensions take place and on under what mindset they are placed. This research makes theoretical contributions to the brand extension research by identifying one important determinant to brand extension evaluation and also uncovering its underlying dynamics. It also contributes to expanding the scope of the construal level theory by putting forth a novel interpretation of two bases of perceived fit in terms of construal level. Marketers who are about to launch and advertise brand extensions may benefit by considering temporal-distance information in determining what content to deliver about extensions in their communication efforts. Conceptual relation of a parent brand to extensions needs to be emphasized in the distant future, whereas feature similarity should be highlighted in the near future.
This paper proposes on the Hanguel character CAI system using image processing. For this, firstly, the characters written by elementary school students or foreigners arc captured by CCD camera. Secondly, Recognition is accomplished by pre-processing, thinning and recognition processes. Thirdly, strokes are separated and beauty evaluation is done by matching feature value of the input image from the similarity measure function. In particular, this paper describe to define the similarity measuring function using extracted factor values after getting the beauty evaluation factor values of the consonant in the entire CAI system. Finally, the effectiveness of the proposed system is demonstrated by experiments.
본 연구에서는 모자이크 영상에 대하여 정량적인 품질평가지수에 대한 적용 가능성을 제시하였다. 우선, 영상 품질평가를 위해 접합영상의 접합선을 이용한 연속성 평가와 색상을 이용한 유사성(similarity) 및 대비(contrast)를 이용하여 품질평가지수를 산정하였다. 선정된 품질평가 항목을 기반으로 최종적인 품질평가지수를 산정하여 실험자에 의한 주관적 평가와의 비교, 검증을 수행하였다. 그 결과 정량적 품질평가지수가 주관적 평가지수와 유사한 결과를 나타냄으로써 제시한 영상 품질평가지수를 이용하여 제작된 모자이크 영상에 대한 정량적이고 객관적인 모자이크 영상의 품질평가가 가능하다는 것을 보여주었다.
프로그램 과제물과 같은 많은 프로그램을 모두 일일이 비교하는 것은 비용이 많이 든다. 더군다나 검수자가 과제물을 검사한다든가, 점수를 부여하고자 한다면 더욱 많은 시간이 요구된다. 물론 검수자가 많은 시간을 두고 평가해도 객관성이 떨어질 수도 있다. 이러한 문제점은 프로그램 과제물에 대해서 유사한 프로그램으로 서로 묶어 놓는다면 쉽게 해결할 수 있다. 즉, 유사한 프로그램으로 서로 묶어놓고 검사한다면 쉽게 검사나 평가가 가능하다. 본 논문에서는 많은 프로그램에 대해서 유사성이 높은 프로그램으로 그룹 짓기(grouping)를 수행하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 그룹 짓기 알고리즘은 (9)에서 제시한 프로그램 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 유사도를 측정한 후, 유사성이 높은 프로그램을 그룹 짓기를 수행한다. 이 그룹 짓기 알고리즘을 이용하면 n개의 프로그램에 대해서 최대 n(n-1)/2 번에서 최소 (n-1)번까지 비교 횟수를 줄일 수가 있다. 본 논문의 실험 및 평가 부분에서는 실제로 모 대학의 과제물 10개를 추출하여 유사성을 기준으로 실험 평가한 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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