• 제목/요약/키워드: similarity calculation

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Algorithm for Computational Age Dating of Nuclear Material for Nuclear Forensic Purposes

  • Park, Jaechan;Song, Jungho;Ju, Minsu;Chung, Jinyoung;Jeon, Taehoon;Kang, Changwoo;Woo, Seung Min
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.171-183
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    • 2022
  • The parent and daughter nuclides in a radioactive decay chain arrive at secular equilibrium once they have a large half-life difference. The characteristics of this equilibrium state can be used to estimate the production time of nuclear materials. In this study, a mathematical model and algorithm that can be applied to radio-chronometry using the radioactive equilibrium relationship were investigated, reviewed, and implemented. A Bateman equation that can analyze the decay of radioactive materials over time was used for the mathematical model. To obtain a differential-based solution of the Bateman equation, an algebraic numerical solution approach and two different matrix exponential functions (Moral and Levy) were implemented. The obtained result was compared with those of commonly used algorithms, such as the Chebyshev rational approximation method and WISE Uranium. The experimental analysis confirmed the similarity of the results. However, the Moral method led to an increasing calculation uncertainty once there was a branching decay, so this aspect must be improved. The time period corresponding to the production of nuclear materials or nuclear activity can be estimated using the proposed algorithm when uranium or its daughter nuclides are included in the target materials for nuclear forensics.

Image Dehazing Enhancement Algorithm Based on Mean Guided Filtering

  • Weimin Zhou
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제19권4호
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    • pp.417-426
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    • 2023
  • To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.

개인화된 뉴스 서비스를 위한 소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천기법 (Content-based Recommendation Based on Social Network for Personalized News Services)

  • 홍명덕;오경진;가명현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.57-71
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    • 2013
  • 세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

오차 계산 방식에 따른 사료용 벼 품종의 품종모수 추정치 불확도 비교 (Comparison between Uncertainties of Cultivar Parameter Estimates Obtained Using Error Calculation Methods for Forage Rice Cultivars)

  • 조영상;현신우;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.129-141
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    • 2023
  • 작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(Epm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(Eem)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, Epm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.

하지 보행 불균형 상태에 따른 개인별 보행 특성 분석 (Analysis of Personal Gait Characteristics According to Legs Imbalance Gait)

  • 조우형;김연욱;권장우;이상민
    • 전자공학회논문지
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    • 제54권5호
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    • pp.109-119
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    • 2017
  • 본 논문에서는 기존의 보행 분석의 제한점을 개선한 보행분석 방법으로 보행불균형을 판단하기 위해 자체 제작한 좌 우측 고관절, 슬관절의 각도 측정 장비 및 SI 지표를 활용한 판단 시스템과 개인별 보행 상태의 양상을 분석하기 위해 DTW 유사도 분석 알고리즘을 이용한 보행 분석 방법을 제한한다. 실험은 보행 장애가 없는 총 12명의 피험자를 대상으로 정상 보행 및 불균형 보행 실험을 진행하였다. 실험결과 좌 우측 고관절과 슬관절의 각도 측정을 통한 불균형 판단 SI 지수 산출을 통해 정상 보행과 불균형 보행 모두 판단을 할 수 있었다. 개인별 보행특성 분석에서는 실험에 참여한 12명의 피험자를 대상으로 정상보행과 불균형 보행 시 허리 중앙, 좌 우측 허벅지, 발등의 측정 부위에 대한 유사도를 각각 비교하였다. 피험자별 정상 보행 및 불균형 보행 시 측정한 값에 대한 유사도 분석을 통해 보행 동작을 수행하는 동안 항시 같은 패턴의 보행 동작을 유지하는 것이 아니라는 점을 분석 결과 판단할 수 있었다.

영어 작문 자동채점에서 ConceptNet과 작문 프롬프트를 이용한 주제-이탈 문서의 자동 검출 (Automatic Detection of Off-topic Documents using ConceptNet and Essay Prompt in Automated English Essay Scoring)

  • 이공주;이경호
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권12호
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    • pp.1522-1534
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    • 2015
  • 본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.

MapReduce 환경에서 재그룹핑을 이용한 Locality Sensitive Hashing 기반의 K-Nearest Neighbor 그래프 생성 알고리즘의 개선 (An Improvement in K-NN Graph Construction using re-grouping with Locality Sensitive Hashing on MapReduce)

  • 이인희;오혜성;김형주
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.681-688
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    • 2015
  • k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

TOPTSIS를 이용한 낙동강 지류에서의 수질측정망 평가 연구 (A Study on Evaluation of Water Quality Measurement Network in the Nakdong River Tributary Using TOPSIS)

  • 갈병석;박재범;김성민;심규현;신상민;최수연
    • 한국습지학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.44-51
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    • 2022
  • 본 연구에서는 TOPSIS(Techniques for Order Performance by Similarity to Ieal Solution)을 이용하여 낙동강수계 34개 지천에서의 수질측정망 설치 지점에 대하여 평가하였다. 낙동강수계에서는 지난 2011년부터 195개 지천에서 수질 및 유량을 측정하고 있다. 특히, 34개 중점관리지점은 오염원이 많고 수질이 불량한 지역으로서 지속적인 수질이 관리가 필요하다. 관리가 필요한 지점 선정을 위해 평가항목은 10개 지표를 선정하였으며 선정된 지표를 표준화하고, 엔트로피 방법(Entropy Method)을 이용하여 가중치를 부여하였다. 가중치 산정결과, 인근 측정망 유무가 가장 크고 평균 수질과 산업단지 유무도 높은 가중치를 얻었다. 평가결과, 상위 지점은 인근 측정망이 없고 산업단지와 폐수처리시설이 있고 평균 수질이 타 지점보다 높은 지점이다. 평가된 자료는 향후 낙동강수계에서의 신규 수질측정망 설정 및 지속적인 지류에서의 수질 관리를 위해 필요한 연구 결과로 판단된다.

HYSPLIT 모형 입력설정에 따른 바람 이동경로 예측 결과 공간 분석 (Spatial Analysis of Wind Trajectory Prediction According to the Input Settings of HYSPLIT Model)

  • 김광수;이승재;박진유
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.222-234
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    • 2021
  • 바람에 의해 해외지역에서 국내로 유입되는 비래해충들은 주요 작물에 상당한 피해를 초래할 수 있다. 바람에 의한 비래해충의 이동 경로를 추정하기 위해 기상 모형들이 사용되는데, 본 연구에서는 비래해충이 도달할 수 있는 지역을 예측할 때 입력설정이 미치는 영향을 분석하였다. 벼멸구가 중국에서 국내로 유입된다는 가정하에 입자의 바람이동 경로를 추적하기 위해 개발된 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) 모형을 사용하여 바람의 이동경로를 예측하였다. 중국, 한국 및 일본이 포함된 중규모 수치기상모형 자료를 사용하여 순간 및 평균 풍속자료가 포함된 기상입력자료를 생성하였다. 또한, 이동 경로 계산을 위해 계산 시간 간격을 1, 30, 60분으로 설정하였다. 중국에서 벼멸구가 관측된 지점에서 2019년과 2021년 6월 상순 기간 동안 바람의 이동 경로를 계산한 결과, 순간 풍속과 평균 풍속자료를 사용함에 따라 비래해충 도달지점에 큰 차이가 나타났다. 계산 시간에 따른 이동 경로 결과값들의 공간적 분포는 상대적으로 유사도가 높았으며, 순간풍속을 사용한 경우 벼멸구 관측지역과 비교적 유사한 경향이 나타났다. 이러한 결과는 바람 경로를 추적하여 비래해충 도착지점을 추정할 때 사용되는 입력자료의 특성을 파악하고 이들로부터 발생하는 불확도에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

Monte Carlo Algorithm-Based Dosimetric Comparison between Commissioning Beam Data across Two Elekta Linear Accelerators with AgilityTM MLC System

  • Geum Bong Yu;Chang Heon Choi;Jung-in Kim;Jin Dong Cho;Euntaek Yoon;Hyung Jin Choun;Jihye Choi;Soyeon Kim;Yongsik Kim;Do Hoon Oh;Hwajung Lee;Lee Yoo;Minsoo Chun
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제33권4호
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    • pp.150-157
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    • 2022
  • Purpose: Elekta synergy® was commissioned in the Seoul National University Veterinary Medical Teaching Hospital. Recently, Chung-Ang University Gwang Myeong Hospital commissioned Elekta Versa HDTM. The beam characteristics of both machines are similar because of the same AgilityTM MLC Model. We compared measured beam data calculated using the Elekta treatment planning system, Monaco®, for each institute. Methods: Beam of the commissioning Elekta linear accelerator were measured in two independent institutes. After installing the beam model based on the measured beam data into the Monaco®, Monte Carlo (MC) simulation data were generated, mimicking the beam data in a virtual water phantom. Measured beam data were compared with the calculated data, and their similarity was quantitatively evaluated by the gamma analysis. Results: We compared the percent depth dose (PDD) and off-axis profiles of 6 MV photon and 6 MeV electron beams with MC calculation. With a 3%/3 mm gamma criterion, the photon PDD and profiles showed 100% gamma passing rates except for one inplane profile at 10 cm depth from VMTH. Gamma analysis of the measured photon beam off-axis profiles between the two institutes showed 100% agreement. The electron beams also indicated 100% agreement in PDD distributions. However, the gamma passing rates of the off-axis profiles were 91%-100% with a 3%/3 mm gamma criterion. Conclusions: The beam and their comparison with MC calculation for each institute showed good performance. Although the measuring tools were orthogonal, no significant difference was found.