• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.469-471
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• 2015

How galaxies are affected by their neighboring galaxies during galaxy-galaxy interactions is a long-standing question. We investigate the role of neighbors in galaxy pairs based on the SDSS data release 7 and the KIAS value-added galaxy catalog. Three groups of galaxies are identified: (a) galaxies with an early-type neighbor, (b) with a late-type neighbor, and (c) isolated ones with no neighbor. We compare their UV + optical colors and $H{\alpha}$ emission as indicators of the recent star-formation rate (SFR). Given that galaxies show systematic differences in SFR as functions of morphology, luminosity, and large-scale environments, we construct a control sample in which the galaxies have the same conditions (in terms of morphology, luminosity, and large-scale environment) except for the neighbor's properties (i.e., morphology, mass, and distance). The results are as follows. (1) Galaxies with a late-type companion demonstrate more enhanced SFR than those with an early-type companion. (2) Galaxies with an early-type neighbor show NUV- and u-band derived SFRs that are even lower than that of isolated galaxies, while they have similar or slightly higher $H{\alpha}$-based SFR compared to isolated ones.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제2권1호
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• pp.16-23
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• 2012

In this paper we discussed a new methodology for Urdu Character Recognition system using Dempster-Shafer theory which can powerfully estimate the similarity ratings between a recognized character and sampling characters in the character database. Recognition of character is done by five probability calculation methods such as (similarity, hamming, linear correlation, cross-correlation, nearest neighbor) with Dempster-Shafer theory of belief functions. The main objective of this paper is to Recognition of Urdu letters and numerals through five similarity and dissimilarity algorithms to find the similarity between the given image and the standard template in the character recognition system. In this paper we develop a method to combine the results of the different distance measurement methods using the Dempster-Shafer theory. This idea enables us to obtain a single precision result. It was observed that the combination of these results ultimately enhanced the success rate.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권2호
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• pp.133-139
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• 2008

Face recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize faces by deciding representative features of faces in the model image, extracting feature vectors from faces in a image and measuring the distance between them and face representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the K-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of face models of the same class is used as recognition unit for the images inputted on a continual input image. This paper proposes a new PCA recognition in which database of faces.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.53-62
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• 2006

주성분 분석법을 사용한 물체 인식 기술은 영상의 조명 변화가 있을 때 인식률이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터 베이스안의 물체인지 가려내는 새로운 PCA 분석방법을 사용한 물체 인식 기술을 제안하는데 그 목적이 있다. 그리고 개선된 k-nearest neighbor를 이용하여 물체 인식률을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안된 물체 인식 알고리즘은 히스토그램 이퀄라이제이션과 미디언 필터를 이용하여 영상을 전처리하고 그것을 학습시켜서 물체 공간을 생성한다. 이때 히스토그램 이퀄라이제이션를 사용하여 히스토그램을 펼침으로써 조명 변화에 영향을 감소시키는 결과를 나았고, 이것은 기본적인 주성분 분석방법과 휘도치 정규화를 한 방법 등과 비교해 본 결과 조명 변화의 영향을 최소화하여 좋은 인식률을 유지할 수 있었다. 그리고 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든다. 그런 후 테스트영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 기존의 방식으로는 거리 계산오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 k-Nearest Neighbpr 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델 영상들을 인식의 단위로 이용하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.124-130
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• 2012

본 논문에서는 현재 진행 중인 MPEG(Motion Picture Experts Group, ISO/IEC JTC1 SC29 WG11)의 표준화 작업 중 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search)의 CE-7(Core Experiment)인 특징점 선택에 대한 방법을 제안한다. 서술자의 경량화를 위해서는 영상으로부터 추출된 많은 수의 특징점들 중에서 영상 정합에 사용될 중요한 특징점들을 선택해야 한다. 본 논문에서는 최 인접 거리 비율 정합(Nearest Neighbor distance ratio matching) 방법에 의해 영상 정합 단계에서 사용되지 않고 버려지는 특징점들을 미리 추출 단에서 제거하는 방법 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 적은 비트 전송률을 요하는 시스템에서 특징점의 낭비를 피할 수 있고 결과적으로 추가적인 특징점을 사용할 수 있으므로 전체적인 성능 향상을 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘을 통하여 Pair-wise 정합 실험에서 기존의 Test Model 대비 최고 2.3%의 성공율(True positive rate)의 향상을 보였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제47권2호
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• pp.127-131
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• 2008

참나무시들음병의 매개충인 광릉긴나무좀, Platypus koryoensis(Murayama)은 한국에서 참나무시들음병원균인 Raffaelea sp.를 매개하는 것으로 알려져 있다. 참나무시들음 발병정도는 광릉긴나무좀의 밀도에 의존적인 것으로 추정되고 있다. 이에 (樹幹)내 천공수와 집중도가 참나무 피해정도에 미치는 영향을 구명하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 수락산 피해지에서 고사목 6그루와 피해목 28그루의 신갈나무의 피해정도, 단위면적당 천공수, 천공간 최근거리를 수간의 상부(지표로부터 50cm)와 하부(지표면)에서 조사하였다. 상부와 하부에서의 천공수는 양의 상관을 보였으며 천공간 최근거리 또한 같은 경향을 보였다. 천공수가 증가할수록 수목의 피해도가 심하였으나 수목의 피해도가 심할수록 천공간 최근거리는 감소하였다. 천공의 분포도 수목의 피해도가 증가할수록 집중분포에서 군일분포로 바뀌었다. 광릉긴나무좀이 초기에는 집중적으로 공격을 하나 수간내 밀도가 증가함에 따라 종내경쟁이 일어나고 경쟁의 결과 개체간 간섭현상이 유도되고 천공의 공간적 분포가 균일하게 변환하게 된다는 것을 암시하는 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-8
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• 2010

세 대 이상의 빠르게 이동하는 차량들은 때론 서로 모이기 위해 모일 장소를 알아야 될 필요가 있다. 이때 각 차량들은 다른 속도를 가지고 있으며, 여러 대의 차량이 짧은 거리를 이동해 빠르게 모이게 하기 위한 방법이 필요하다. 이러한 방법은 그룹기반의 최근접 질의로서 기존의 연구가 진행되어 왔으나, 기존 연구는 이동하지 않는 객체들을 다루고 있어 움직이는 차량에 적용하기엔 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이동하는 차량들에게 효율적인 차량간 최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 본 기법은 각 차량의 움직이는 방향과 속도를 기반으로 모든 차량이 최소 시간에 모일 수 있는 최근접 질의점을 찾을 수 있다. 본 기법은 효율적으로 질의점의 그룹을 표현하는 센트로이드를 통해 그룹기반의 최근접을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 움직이는 차량의 최근접 질의 처리에 효율적임을 보여준다.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.68.3-68.3
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• 2016

We analyze the dependence of environment of warped galaxies by using the local background density, Tidal Index and projected distance as measures of the environment. we use galaxies with redshift less than z=0.025 from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR7. We selected 345 edge-on galaxies using color images provided by the SDSS DR7 and checked it using isophotal maps. This sample contains 136 warped galaxies, 209 non-warped galaxies. Among warped galaxies, there are 18 strongly warped galaxies which have warp angles larger than 7.5o. We calculated the fractional distributions of galaxies as a function of environmental parameters. All of these parameters show little difference between warped galaxies and non-warped galaxies if we include weakly warped galaxies. However, there is a clear difference in the fractional distributions between the strongly warped galaxies and non-warped galaxies. The fraction of warped galaxies increases with decreasing distance to the nearest neighbor galaxy but It increases with increasing background density and Tidal Index. However, the relationships between warp angles and the three environmental parameters are not strong. The effect of Tidal Index is well distinguished in small, bright galaxies whereas the effects of the background density and the distance to the nearest neighbor galaxy are more pronounced in large, bright galaxies.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.677-680
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• 2004

In the mobile environment, according to the movement of the object, the query finds the nearest special object or place from object position. However, because query object moves continuously in the mobile environment, query demand changes according to the direction attribute of query object. Also, in the case of moving of query object and simply the minimum distance value of query result, sometimes we find the result against the query object direction. Especially, in most road condition, as user has to return after reaching U-turn area, user rather spends time and cost. Therefore, in order to solve those problems, in this paper we propose the nearest neighbor method considering moving object position and direction for mobile recommendation system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.79-89
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• 2019

본 연구에서는 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 검색을 위한 효율적인 FANS(k-FArthest Neighbor Search) 알고리즘을 제안한다. 양의 정수 k, 질의 객체 q, 일련의 데이터 객체 집합 P가 주어지면, k-최원접 이웃 질의는 질의 객체 q에서 가장 멀리 있는 k개의 데이터 객체를 찾는다. 데이터베이스 분야에서 대부분의 연구는 k-최근접 이웃 질의에 중점을 두고 있어서, k-최원접 이웃 질의라는 중요한 근접 질의유형은 별다른 관심을 받지 못했다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 가장 멀리 있는 이웃을 찾는 문제를 다룬다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리하는 연구는 거의 없었다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리해야 하는 문제는 최단 경로 거리를 계산하는 횟수를 줄이는 것인데, 이는 도로 네트워크와 유클리드 공간의 질의 처리에서 가장 중요한 차이다. 질의 객체와 데이터 객체 사이의 최단 경로 거리에 대한 중복 계산을 줄이기 위하여 공유 계산 전략을 사용한다. 질의 객체에서 데이터 세그먼트까지 최대 거리를 기반으로 효과적으로 후보군을 제거하는 방법은 제시한다. 마지막으로 실제 도로 지도를 사용한 광범위한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성과 확장성을 보여준다.