• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제9권1호
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• pp.197-211
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• 2002

In this paper, we propose a multi-Criteria decision making approach to address the problem of finding the best possible solution in credit unions. Sensitivity analysis on the priority structure of the goals has been performed to obtain all possible solutions. The study uses the Euclidean distance method to measure distances of all possible solutions from the identified ideal solution. The possible optimum solution is determined from the minimum distance between the ideal solution and other possible solutions of the Problem.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.62-70
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• 2007

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.65-72
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• 2017

Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia is most common abnormal-heart rhythm that may increase mortal risk of a cardiac patient. Thus, it is very important issue to identify the specular portraits of PVC pattern especially from the patient. In this paper, we propose a new method to extract the characteristics of PVC pattern by applying K-means machine learning algorithm on Heart Rate Variability depicted in Poinecare plot. For the quantitative analysis to distinguish the trend of cluster patterns between normal sinus rhythm and PVC beat, the Euclidean distance measure was sought between the clusters. Experimental simulations on MIT-BIH arrhythmia database draw the fact that the distance measure on the cluster is valid for differentiating the pattern-traits of PVC beats. Therefore, we proposed a method that can offer the simple remedy to identify the attributes of PVC beats in terms of K-means clusters especially in the long-period Electrocardiogram(ECG).

• 대한음성학회지:말소리
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• 제58호
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• pp.83-99
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• 2006

One key factor that hinders the widespread deployment of speaker identification technologies is the requirement of long enrollment utterances to guarantee low error rate during identification. To gain user acceptance of speaker identification technologies, adaptation algorithms that can enroll speakers with short utterances are highly essential. To this end, this paper applies MLLR speaker adaptation for speaker enrollment and compares its performance against other speaker modeling techniques: GMMs and HMM. Also, to speed up the computational procedure of identification, we apply speaker clustering method which uses principal component analysis (PCA) and weighted Euclidean distance as distance measurement. Experimental results show that MLLR adapted modeling method is most effective for short enrollment utterances and that the GMMs performs better when long utterances are available.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.210-224
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• 2019

Given a positive integer k as input, a spatial preference query finds the k best data objects based on the scores (e.g., qualities) of feature objects in their spatial neighborhoods. Several solutions have been proposed for spatial preference queries in Euclidean space. A few algorithms study spatial preference queries in undirected spatial networks where each edge is undirected and the distance between two points is the length of the shortest path connecting them. However, spatial preference queries have not been thoroughly investigated in directed spatial networks where each edge has a particular orientation that makes the distance between two points noncommutative. Therefore, in this study, we present a new method called ALPS+ for processing spatial preference queries in directed spatial networks. We conduct extensive experiments with different setups to demonstrate the superiority of ALPS+ over conventional solutions.

• 한국음향학회지
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• 제32권1호
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• pp.71-78
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• 2013

본 논문에서는 주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하는 다중 오디오 워터마킹을 제안한다. 워터마크 삽입은 두 단계로 나뉘며 주파수 영역에서 수행된다. 1단계에서는 주파수 위상 응답의 전체 샘플을 대상으로 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하고 2단계에서는 먼저 무음 구간 여부에 따라 워터마크를 삽입할 프레임을 정하고 해당 프레임에서 주파수 크기 응답의 최대값을 기준으로 정규화한 후 고정된 스텝사이즈를 적용하는 방법으로 적응적인 QIM을 구현하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 단계를 거친 주파수 위상 응답과 크기 응답을 역푸리에 변환을 통해 시간 영역의 신호로 복원한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 이용하여 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였으며 특히 푸리에 공격에서 복원율은 95% 이상으로 매우 강인한 결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6C호
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• pp.642-648
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• 2009

본 논문에서는 LRA (Lattice Reduction-Aided) 검출 기법에서 격자 감소를 위하여 주로 사용되어 오던 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz)을 대신하여 SA (Seysen Algorithm)를 이용함으로써, 복잡도의 감소와 함께 성능 향상을 이루었다. 이러한 성능향상에도 불구하고 여전히 존재하는 SA-LRA 검출 기법과 ML 검출과의 성능 차이를 줄이기 위하여 list of candidates 기법을 SA-LRA 검출 기법에 적용하였다. List of candidates 기법은 송신 신호 벡터가 될 수 있는 후보들의 리스트를 구성하여, 이 중 최소의 유클리디안 거리 (Euclidean Distance)를 가지는 후보를 송신 신호 벡터로 추정하는 기법이다. 모의실험 결과는 이 기법을 통하여 SA-LRA 검출 기법이 ML 검출과 유사한 성능을 가질 수 있음을 보이고 또한, SA를 통하여 채널 행렬이 보다 더 직교성을 가지게 되는 것을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.343-348
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• 2014

얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제38권5호
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• pp.359-365
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• 2005

Objective : The study investigates the extent of brain shift and its effect on the accuracy of the stereotaxic procedure. Methods : Thirty-five patients underwent 40stereotactic procedures between June 2002 and March 2004. There were 26 males, mean age 59years old. There were 34procedures for Parkinson's disease, 2 for essential tremor, 3 for cerebral palsy, 1 for dystonia. Patients were divided in four groups based on postoperative pneumocephalus : under 5cc [9 procedures], between $5{\sim}10cc$ [13procedures], between $10{\sim}15cc$ [11 procedures] and more than 15cc [7procedures]. The coordinates of the anterior commissure[AC], posterior commissure[PC], and target were defined in pre-and intraoperative magnetic resonance image scans and the amount of air volume was measured with @Target (BrainLab, Heimstetten, Germany]. Results : The mean AC-PC was 26.5mm for patients with less than 5cc, 26.9mm for $5{\sim}10cc$, 25.8mm for $10{\sim}15cc$ and 26.2mm for more than 15cc. The length of AC-PC line and coordinates of AC, PC was also not statistically different, Euclidean distance as well as ${\Delta}x$, ${\Delta}y$, ${\Delta}z$ of AC, PC, and target were also not statistically different among the groups [p>,1]. There was a variance in target of $0.7{\sim}7.6mm$, Euclidean distance of 2.5mm, related to electrophysiology but not to brain-shift. Conclusion : The amount of air accumulated in the intracranial space and compressing the cortical surface has no effect on the localization of subcortical stereotactic target and landmarks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.715-720
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• 2016

본 논문에서는 조밀도가 증가된 3차원 십자격자형 신호성상도의 설계 방법을 제시하고 분석한다. 우수한 성형이득을 얻기 위하여 여기서는 기존 성상도에서 최외곽에 위치한 심볼들을 빈 면과 움푹 들어간 모서리로 이동시킨다. 제시된 신호성상도는 심볼 간 최소 유클리드 거리를 동일하게 유지하면서도 기존 성상도에 비하여 크기에 따라 3~5% 감소된 평균전력과 최대 25%까지 감소된 체적을 가지는 것으로 나타났다. 이와 같은 조밀도의 증가로 인하여 새로운 성상도는 기존 성상도에 비하여 감소된 평균전력을 가진다. 그 결과, 제시된 십자격자형 신호성상도는 디지털 전송시스템의 심볼오류성능을 0.4 [dB] 가량 향상시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 제안된 3차원 격자형 신호성상도는 저전력 및 고신뢰성이 요구되는 디지털 통신시스템에 적합한 것으로 사료된다.