데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.
Manual grading and sorting of red-ginsengs are inherently unreliable due to its subjective nature. A computerized technique based on optical and geometrical characteristics was studied for the objective quality evalution. Spectral reflectance of three categories of red-ginsengs - "Chunsam", "Chisam", "Yangsam" - were measured and analyzed. Variation of reflectance among parts of a single ginseng was more significant than variation among the quality categories of ginsengs. A PC-based image processing algorithm was developed to extract geometrical features such as length and thickness of body, length and number of roots, position of head and branch point, etc. The algorithm consisted of image segmentation, calculation of Euclidean distance, skeletonization and feature extraction. Performance of the algorithm was evaluated using sample ginseng images and found to be mostly sussessful.
This paper introduces the technique of synthesizing and evaluating human utterances with exaggerated or atypical prosody. Prosody exaggeration can be implemented by manipulating either the fundamental frequency (F0) contour, the segmental durations, or the intensity contour of an utterance. Of these three prosodic elements, two or more can be exaggerated at the same time. The algorithms of synthesis and evaluation were suggested. Learner utterances exaggerated in each of the three prosodic features were evaluated with respect to their original native versions in terms of the differences in their F0 contours, the segmental durations, and the intensity contours. The measure of differences was the Euclidean distance metric between the matching points in their F0 and intensity contours. The measure was calculated after the exaggerated learner utterances were aligned by the segments and rendered identical to their native version in terms of their segmental durations. For the evaluation of the segmental durations, no prior modifications were made in durations and the same measure was used. The results from the pilot experiment suggest the viability of this measure in the evaluation of learner utterances with atypical prosody with respect to their native versions.
In this paper, we propose a modified fuzzy clustering algorithm which can overcome the center deviation due to the Euclidean distance commonly used in fuzzy clustering. Among fuzzy clustering methods, Fuzzy C-Means (FCM) is the most well-known clustering algorithm and has been widely applied to various problems successfully. In FCM, however, cluster centers tend leaning to high density clusters because the Euclidean distance measure forces high density cluster to make more contribution to clustering result. Proposed is an enhanced algorithm which modifies the objective function of FCM by adding a center-scattering term to make centers not to be close due to the cluster density. The proposed method converges more to real centers with small number of iterations compared to FCM. All the strengths can be verified with experimental results.
Recently, Szmidt and Kacprzyk[Fuzzy Sets and Systems 118(2001) 467-477] Proposed a non-probabilistic-type entropy measure for intuitionistic fuzzy sets. It is a result of a geometric interpretation of intuitionistic fuzzy sets and uses a ratio of distances between them. They showed that the proposed measure can be defined in terms of the ratio of intuitionistic fuzzy cardinalities: of F∩F$\^$c/ and F∪F$\^$c/, while applying the Hamming distances. In this note, while applying the Euclidean distances, it is also shown that the proposed measure can be defined in terms of the ratio of some function of intuitionistic fuzzy cardinalities: of F∩F$\^$c/ and F∪F$\^$c/.
In this paper, we proposed an IJADE(Improved joint approximate diagonalisation of eigenmatrices) which use high order statistics instead of second order statistics for data whitening. For simulation, we artificially construct signals mixed with two ECG signals, 60Hz power line interference and 16Hz sine signal and then put them into a JADE and an IJADE. To evaluate the performance of separated ECG signal in each algorithm, we have adopted indices such as kurtosis, standard deviation ratio, correlation coefficient and euclidean distance. As a results, IJ ADE showed theimproved performances as kurtosis of $2\%,$ standard deviation ratio of 0.2194, and Euclidean distance of 0.07 except correlation coefficient showing similar value. In conclusion, the proposed IJADE showed a good performance in separating ECG and a possibilities in applying to the various biological signal.
역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용이 되고 있으며, 최근 선형뉴런을 비선형 함수 대신 출력층에 이용하여 모델의 예측정확도를 향상 시킨 바 있다. 본 연구에서는 그 원인을 규명하기 위한 모델의 평가지표로서의 유클리디언 웨이트 거리(Euclidean Weight Distance)를 제안한다. 이 지표를 이용하여 신경망의 입력층과 은닉층, 그리고 은닉층과 출력층의 웨이트를 감시하였으며, 그 결과 예측정확도의 향상이 이 지표의 감소에 기인하고 있음을 알았다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비로부터 Langmuir Probe 진단 시스템을 이용하여 수집하였다.
Text line segmentation is a preprocessing step in OCR, which can significantly influence the accuracy of document analysis applications. This paper proposes a novel methodology for the text line segmentation of handwritten documents. First, the average width of the connected components is used to form a 1-D Gaussian kernel and a smoothing operation is then applied to the input binary image. The adaptive binarization of the smoothed image forms the final text lines. In this work, the segmentation method involves two stages: firstly, the large connected components are labelled as a unique text line using text line area mapping. Secondly, the final refinement of the segmentation is performed using the Euclidean distance between the text line and small connected components. The group of uniquely labelled text candidates achieves promising segmentation results. The proposed approach works well on Korean and English language handwritten documents captured using a camera.
This paper investigated the influence on partial discharge distribution of various defects at the model power cable joints interface using K-means clustering. As the result of analyzing discharge number distribution of ${\Phi}-n$ cluster, clusters shifted to $0^{\circ}\;and\;180^{\circ}$ with increasing applying voltage. It was confirmed that discharge quantity and euclidean distance between centroids were increased with applying voltage from the analyzing centroid distribution of ${\Phi}-q$ cluster. The degree of dispersion was increased with calculating standard deviation of ${\Phi}-q$ cluster centroid. The tendency both number of discharge and mean value of ${\Phi}-q$ cluster centroid were some different with defect types.
To investigate the influence of partial discharge(PD) distribution characteristics due to various defects on the power cable joints interface, we used the K-means clustering method. As the result of PD number(n) distribution analyzing on $\Phi-n$ graph, the phase angle($\Phi$) of cluster centroid shifted to $0^{\circ}\;and\;180^{\circ}$ increasing with applying voltage. It was confirmed that the PD quantify(q) and euclidean distance of centroid were increased with applying voltage from the centroid distribution analyzing of $\Phi-q$ plane. The dispersion degree was increased with calculated standard deviation of the $\Phi-q$ cluster centroid. The PD number and mean value on $\Phi-q$ graph were some different by electric field concentration with defect types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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