• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3041-3063
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• 2018

Community search aims at finding a meaningful community that contains the query node and also maximizes (minimizes) a goodness metric. This problem has recently drawn intense research interest. However, most metric-based algorithms tend to include irrelevant subgraphs in the identified community. Apart from the user-defined metric algorithm, how can we search the natural community that the query node belongs to? In this paper, we propose a novel community search algorithm based on the concept of the k-hop and local distance dynamics model, which can naturally capture a community that contains the query node. The basic idea is to envision the nodes that k-hop away from the query node as an adaptive local dynamical system, where each node only interacts with its local topological structure. Relying on a proposed local distance dynamics model, the distances among nodes change over time, where the nodes sharing the same community with the query node tend to gradually move together, while other nodes stay far away from each other. Such interplay eventually leads to a steady distribution of distances, and a meaningful community is naturally found. Extensive experiments show that our community search algorithm has good performance relative to several state-of-the-art algorithms.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제4권3호
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• pp.225-239
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• 2010

This paper introduces a new approach to modeling relative distance among nodes under a variety of communication rates, due to node's mobility in Mobile Ad-hoc Networks (MANETs). When mobile nodes move to another location, the relative distance of communicating nodes will directly affect the data rate of transmission. The larger the distance between two communicating nodes is, the lower the rate that they can use for transferring data will be. The connection certainty of a link also changes because a node may move closer to or farther away out of the communication range of other nodes. Therefore, the stability of a route is related to connection entropy. Taking into account these issues, this paper proposes a new routing metric for MANETs. The new metric considers both link weight and route stability based on connection entropy. The problem of determining the best route is subsequently formulated as the minimization of an object function formed as a linear combination of the link weight and the connection uncertainty of that link. The simulation results show that the proposed routing metric improves end-to-end throughput and reduces the percentage of link breakages and route reparations.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.360-365
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• 1995

We shall define the usual fuzzy distance between two fuzzy points in R, the set of all real, numbers, using the usual distance between two points in R. Applying the notion of this usual fuzzy distance, we construct the usual fuzzy topology for R, introduce the notions of lower, stationary and upper cover and obtain the fuzzy Heine-Borel theorem.

• Nonlinear Functional Analysis and Applications
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• 제28권2호
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• pp.395-405
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• 2023

In this manuscript, we establish the concept of 𝓗(ω, θ)-contraction which based on modified ω distance mappings which introduced by Alegre and Marin [4] in 2016 and 𝓗 simulation functions which introduced by Bataihah et.al. [14] in 2020 and we employ our contraction to prove the existence and uniqueness some new fixed point results. On the other hand, we create some examples and an application to show the importance of our results.

• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.2.1-2.11
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• 2020

In this paper, we propose a new approach to detecting outliers in a set of segmented genomes of the flu virus, a data set with a heterogeneous set of sequences. The approach has the following computational phases: feature extraction, which is a mapping into feature space, alignment-free distance measure to measure the distance between any two segmented genomes, and a mapping into distance space to analyze a quantum of distance values. The approach is implemented using supervised and unsupervised learning modes. The experiments show robustness in detecting outliers of the segmented genome of the flu virus.

• 한국음향학회지
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• 제31권4호
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• pp.266-272
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• 2012

화자 분할 기술은 오디오 데이터로부터 자동적으로 화자 경계 구간을 검출하는 것이다. 화자 분할 방식은 화자에 대한 선행 지식 사용 여부에 따라 거리기반 방식과 모델기반 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 eigenvoice 기반의 화자가중치 거리를 이용한 화자 분할 방식을 도입하고, 이 방식을 대표적인 거리 기반 방식들과 비교한다. 또한, 화자가중치의 거리 측정 함수로 유클리드 거리와 cosine 유사도를 사용하여 화자 분할 성능을 비교하고, eigenvoice 방식에 의해 화자 적응된 모델들 사이의 직접적인 거리를 이용한 화자 분할 방식과의 비교를 통해 화자가중치 거리를 이용한 방식이 계산량면에서 효율적인 점을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.147-152
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• 2007

디지털 영상에서의 얼굴탐색은 얼굴인식을 위한 기본 단계이면서 인식 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 처리 단계이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 주어진 점의 집합들 사이에서 기하학적 유사도만을 고려한 측도이므로 원래의 영상이 포함하고 있는 다른 정보들을 추가적으로 이용함으로 효율을 높일 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들 주위의 국지적 계조패턴 정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를 얻는 방법을 제안한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권3호
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• pp.309-322
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• 2024

Identifying algae in water is important for managing algal blooms which have great impact on drinking water supply systems. There have been various microscopic approaches developed for algae classification. Many of them are based on the morphological features of algae. However, there have seldom been mathematical frameworks for comparing the shape of algae, represented as a planar continuous curve obtained from an image. In this work, we describe a recent framework for computing shape distance between two different algae based on the elastic metric and a novel functional representation called the square root velocity function (SRVF). We further introduce statistical procedures for multiple shapes of algae including computing the sample mean, the sample covariance, and performing the principal component analysis (PCA). Based on the shape distance, we classify six algal species in watersheds experiencing algal blooms, including three cyanobacteria (Microcystis, Oscillatoria, and Anabaena), two diatoms (Fragilaria and Synedra), and one green algae (Pediastrum). We provide and compare the classification performance of various distance-based and model-based methods. We additionally compare elastic shape distance to non-elastic distance using the nearest neighbor classifiers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.215-225
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• 2012

멀티미디어 데이터베이스에서는 검색 효율을 높이기 위해 다차원 공간에 기초한 색인 방법이 사용되고 있다. 그러나 이 방법은 거리 계산의 척도로 유클리드 거리를 이용하여야 한다는 전제가 있어 범용성이 떨어진다. 한편, 거리 공리의 성립을 전제로 하는 거리 공간에 기반한 색인 방법은 유클리드 거리 이외의 거리 척도를 이용할 수 있기 때문에 범용성이 높다. 본 논문에서는 거리 공간을 색인화하는 방법 중 하나인 VP-tree의 방법을 개선하고자 한다. VP-tree는 검색 시에 루트 노드로부터 검색 범위에 적합한 노드를 따라 최종에 이르는 리프 노드에 링크되어 있는 오브젝트와의 거리를 계산하고, 검색 범위에 적합한가를 검사한다. 그러나 리프 노드에서 거리 계산 횟수가 증가하면 검색 속도가 떨어지기 때문에 리프 노드에서 삼각 부등식을 이용한 범위 압축 방법에 주목하고 그 개량 방법으로서 질의 오브젝트에 대한 최근접점을 삼각 부등식의 기준점으로 이용하는 방법을 제안한다. 이 개량 방법에 의해 검색 범위를 크게 좁힐 수 있으며, 또한 거리 계산의 횟수도 꽤 줄일 수 있다. 실제로 10,000 건의 영상 데이터를 이용하여 시스템의 성능 평가를 진행해 본 결과 기존 방법에 비해 유사 영상의 검색 시간을 5%~12%까지 절감할 수 있었다.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제55권1호
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• pp.205-218
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• 2015

In this paper, we introduce the concept of generalized c-distance on a cone metric space and prove some common fixed point and coincidence point results by using this notion. Our results generalize and extend several well known comparable results in the literature.