KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.742-762
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2015
In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.109-115
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2009
점차 복잡화되고, 다양화되고 있는 고객들의 수요를 만족시키기 위해 많은 인터넷 회사에서는 고객관계관리를 통하여 마케팅 활동을 벌이고 있다. 단기간 판매실적을 극대화하기 보다는 고객서비스와 장기간의 고객만족도를 더 많이 강화하기 위해서는 마케팅 계량지표로서 고객생애가치를 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 고객생애가치는 인터넷 비즈니스 분야에서 경쟁적인 힘을 증진시킬 수 있는 고객가치를 발견할 수 있는 핵심이며, 많은 인터넷 기업들이 고객생애가치에 관심을 가지고 있다. 본 논문에서는 회원 유형별로 인터넷 사이트의 회원 수명을 분석하기 위해 생명표 기법을 활용함으로써 여러 형태의 인터넷 회사에 다양한 생명표를 이용할 수 있는 기회를 마련하고자 한다.
A scheme is proposed for measuring similarities between the binary pulse signals in the pulse-code modulation using the Integra-Normalizer. The Integra-Normalizer provides a better interpretation of the relationship between the pulse signals by removing redundant codes, which maps all possible observed signals to one of the codes to be received with relative similarities between each pair of compared signals. The proposed method provides better error tolerance than L2 metric, such as Hamming distance, since the distances between pulse signals are measured not useful for the time-delay detection in the pulse-code modulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1649-1667
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2012
In order to improve the accuracy and universality of the flow metric correlation analysis, this paper firstly analyzes the characteristics of Internet flow metrics as random variables, points out the disadvantages of Pearson Correlation Coefficient which is used to measure the correlation between two flow metrics by current researches. Then a method based on Symmetrical Uncertainty is proposed to measure the correlation between two flow metrics, and is extended to measure the correlation among multi-variables. Meanwhile, the simulation and polynomial fitting method are used to reveal the threshold value between different correlation degrees for SU method. The statistical analysis results on the common flow metrics using several traces show that Symmetrical Uncertainty can not only represent the correct aspects of Pearson Correlation Coefficient, but also make up for its shortcomings, thus achieve the purpose of measuring flow metric correlation quantitatively and accurately. On the other hand, reveal the actual relationship among fourteen common flow metrics.
다차원척도법(multidimensional scaling)이란 개체간의 비유사성을 저차원 공간에 기하적으로 나타내려는 다변량 분석의 그래프적 기법이다. 일반적으로 다차원척도법은 계량형 다차원척도법과 비계량형 다차원척도법으로 분류할 수 있는데, 계량형 다차원척도법은 양적자료에 적용하게 된다. 그러나 이를 통해서는 개체들에 대한 군집화 정보만을 파악할 수 있으며, 개별 군집의 특징을 파악하기 위해서는 가상점(pseudo-points)을 활용한 변수들의 정보에 대한 추가적인 표현이 요구된다. 이러한 이유로 Gower (1992)는 연속형 변수에 대한 가상점들의 궤적을 표현함으로서 계량형 다차원척도법의 공간 상에 변수 정보를 나타내는 '대체법(replacement method)'을 제안한 바 있다. 그러나 이진수 자료는 계량형 다차원척도법을 적용할 수 있음에도 불구하고 대체법을 적용하면 가상점의 궤적을 표현할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 이진수 자료에 대한 다차원척도법의 공간 상에 가상점을 이용하여 변수 정보를 표현하는 '분할법(partition method)'을 제안하려한다. 분할법은 0과 1의 비율을 모두 고려하여 가상점을 결정한다. 따라서 분할법에 의한 가상점을 활용한 계량형 다차원척도법을 통해 이진수 자료에서 변수와 개체간의 관계를 파악할 수 있게 해준다.
깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.
군집화는 주어진 데이터를 분할하여 데이터 속에 숨겨져 있는 의미를 자동으로 발견하는 방법이다. k-means는 간단하고 빠른 군집화 알고리즘 중의 하나이다. 군집의 수 k는 군집화를 수행하는데 매우 중요한 요소이며, k의 값에 의해 군집화 결과가 달라진다. 본 논문에서는 반복적인 k-means 수행과 군집의 품질을 평가하는 외부 군집 연관 기준 정보를 결합하여 최적의 군집수를 결정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법들에 비하여 제안하는 방법이 군집수의 정확성 측면에서 우수한 성능을 보였다.
International Journal of Reliability and Applications
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제4권3호
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pp.131-139
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2003
There is a new trend of incorporating software coverage metrics into software modelling. This paper proposes and empirically evaluates a software reliability growth model, which relates reliability to coverage. The proposed model is derived by modifying the assumptions on which Veevers and Marshall model is based.
소프트웨어의 개발에서 테스트 비용을 적게 하는 유효한 기법중의 하나로 기술 리뷰의 실행이 있다. 본 연구에서는 기술 리뷰에 의한 테스트 비용의 감소율에 주목하여 새로운 리뷰 평가 척도 My를 제안한다. 그리고, 실제의 소프트웨어 개발 과정에서 수집한 데이터를 사용하여 종래의 척도와 비교, 평가를 하였다. 그 결과 종래의 평가척도에 대한 My의 우위성과 유효성이 실험적으로 확인되었다. 또한, 리뷰 공정에서 수집한 데이터와 테스트 공정에서 수집한 데이터와 관계를 조사해서, 리뷰 공정에서 가능한 데이터만을 이용하여 My의 값을 추정하는 방법에 대해서도 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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