Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.19-27
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2011
온라인 사용자에게 선택의 어려움을 줄여주고 사용의도를 높이기 위해 만들어진 것이 추천시스템이다. 추천시스템은 정보검색과 정보필터링을 용이하게 하고, 정보 과잉의 문제를 해결하는 데에 많은 도움을 주고 있다. 본 연구의 목적은 웹 상점을 이용하는 사용자들의 클릭스트림 데이터를 분석하여 데이터 인접성의 차이를 확인하고, 이를 통해 상품추천을 제안하고자 하는 데에 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템의 성과를 검증하기 위하여 실험을 통해 알아본 결과, 추천시스템 적용 전보다 적용 후에 사용자들의 구매 의도는 높아졌고 탐색시간은 줄어들었다.
The main aim of this study is to characterize new classes of multicone graphs which are determined by their adjacency spectra, their Laplacian spectra, their complement with respect to signless Laplacian spectra and their complement with respect to their adjacency spectra. A multicone graph is defined to be the join of a clique and a regular graph. If n is a positive integer, a friendship graph $F_n$ consists of n edge-disjoint triangles that all of them meet in one vertex. It is proved that any connected graph cospectral to a multicone graph $F_n{\nabla}F_n=K_2{\nabla}nK_2{\nabla}nK_2$ is determined by its adjacency spectra as well as its Laplacian spectra. In addition, we show that if $n{\neq}2$, the complement of these graphs are determined by their adjacency spectra. At the end of the paper, it is proved that multicone graphs $F_n{\nabla}F_n=K_2{\nabla}nK_2{\nabla}nK_2$ are determined by their signless Laplacian spectra and also we prove that any graph cospectral to one of multicone graphs $F_n{\nabla}F_n$ is perfect.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1107-1116
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2014
In this paper, we review recent developments in network analysis using the graph theory, and introduce ongoing research area with relevant theoretical results. In specific, we introduce basic notations in graph, and conditional and marginal approach in constructing the adjacency matrix. Also, we introduce the Marcenko-Pastur law, the Tracy-Widom law, the white Wishart distribution, and the spiked distribution. Finally, we mention the relationship between degrees and eigenvalues for the detection of hubs in a network.
An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.
We call the bipartite graph G is normal provided the reduced adjacency matrix A of G is normal. In this paper we give graph representations of normal matrices. In addition we shall have the characterization of signed bipartite normal graphs.
본 논문은 컬러 인접성과 클러스터링 기법을 이용한 객체 기반 영상 검색 기법을 제안한다. 컬러 인접성이란 영상내의 서로 이웃한 영역에서 나타나는 컬러의 특징값을 말하고, 영상 데이터베이스로부터 사용자가 찾고자하는 영역과 유사한 후보 영역들을 우선 추출하는데 사용된다. 또한 클러스터링 기법은 후보 영역들 가운데 객체가 존재하는 영역만을 추출하는데 사용되고, 질의 영상과 데이터베이스 영상 사이의 유사도 측정을 위하여 히스토그램 인터섹션(histogram intersection) 방법이 사용된다. 제안하는 방법에서 사용되는 영상의 컬러쌍 정보는 객체의 이동, 회전 그리고 크기 변화에 강건하며, 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
This study investigated whether the adjacency principle. demonstrated in a perceived visual space, can be applied to auditory space. In order to demonstrate an auditory adjacency principle, multiple sound sources were varied in direction and distance in an acoustically absorbant space. Specifically, a NEAR sound source was located 10° to the left of the listener's midline at a distance of 2 meters; a FAR sound source was located 10° to the right at a distance of 5 meters. These sources served as perceptual reference points with respect to the localization of three test sounds, all at a distance of 3 meters. Two of three test sounds were directionally closer to the NEAR and FAR reference sounds, respectively. The other was between the reference sources directionally. The listener was asked to judge the perceived distances and the loudness of the three test sounds and the two reference sounds. The results indicated that the apparent distances of the test sounds were most determined by the disparity of distance between each test sound and the reference sound most directionally adjacent to it. Therefore, the findings offer evidence that the adjacency principle can be applied to the auditory space.
본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.
본 논문은 bi-modality와 근접성(adjacency)을 고려하여 멤버쉽 값(membership value)을 결정하는 퍼지 임계화(fuzzy thresholding)에 기반한 FLIR(forward-looking infrared) 영상에서의 표적 추출 방법을 제안한다. Bi-modality는 국부 영역의 화소값 분포를 이용한 것으로 화소가 표적 부분으로 분류되는 정도를 나타내고, Adjacency는 각 화소가 표적 영역으로 부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도이다. 이 두 가지 척도를 이용하여 멤버쉽 값을 계산한 후, 퍼지 임계화 방법으로 표적을 추출한다. 제안한 표적 추출 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실제 전차의 FLIR 영상을 이용하여 기존의 분할 방법과 비교한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
This paper proposes a color-based image retrieval method using color adjacency and gradient. In proposed method, both the adjacency of different colors and gradient of a color in homogeneous region are considered as features of an image. The gradient, defined as the maximum distance along the direction with largest change of color, is computed for each pixel to determine whether the center color is similar or different to the neighboring colors. Therefore the problems caused by uniform quantization, which is popularly used at most existing retrieval, can be avoided. And furthermore, the storage of the feature is reduced by the proposed binary representation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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