본 논문에서는 시퀀스 이미지에서 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 추출과 질감도(texturedness) 비교를 적용한 특징점 추적 알고리즘을 제안한다. 특징점을 추출하기 위해서 정의된 오퍼레이터를 이용하는데, 이때 설정되는 스케일 파라미터는 특징점 선정 및 위치 설정에 영향을 주게 되며, 특징점 추적 알고리즘의 성능과도 관계가 있다. 본 논문에서는 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 선정 및 위치 설정 방안을 제시한다. 영상 시퀀스에서, 카메라 시점 변화 또는 물체의 움직임은 특징점 추적 윈도우내에 아핀 변환을 가지게 하는데, 대응점 추적을 위한 유사도 측정에 어려움을 준다. 본 논문에서는 Shi-Tomasi-Kanade 추적 알고리즘에 기반하여, 아핀 변환에 비교적 견실한 특징점의 질감도 비교를 수행하는 최적 대응점 탐색 방법을 제안한다.
본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.
In general, the Least Square Error method is used for signal classification to measure distance in the $l^2$ metric or the $L^2$ metric space. A defect of the Least Square Error method is that it does not classify properly some waveforms, which is due to the property of the Least Square Error method: the global analysis. This paper proposes a new linear operator, the Integra-Normalizer, that removes the problem. The Integra-Normalizer possesses excellent property that measures the degree of relative similarity between signals by expanding the functional space with removing the restriction on the functional space inherited by the Least Square Error method. The Integra-Normalizer shows superiority to the Least Square Error method in measuring the relative similarity among one dimensional waveforms.
본 연구는 터널 모형실험을 실시함에 있어서 실제 지반상태 및 터널구조물을 모형실험상에서 모사하기 위한 상사성 원리를 종합적으로 검토한 것이다. 이를 바탕으로 중력장에서 모형실험을 실시하는 경우에도 상사성을 만족시킬 수 있는 방법에 대해 이론적 연구를 수행하였으며 토사지반에 시공된 터널 사례에 대하여 모형실험시 라이닝 설정 방법에 관한 실험조건 수립과정을 정리하였다.
본 논문에서는 다중 특징 결합과 유사도 공간을 이용한 실제적인 온라인 얼굴 검증 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 얼굴 검증에서의 주요 쟁점은 다양한 얼굴 형상 변화의 처리이다. 이러한 변화는 단지 한가지 특징만으로는 해결되기 어렵다. 따라서 얼굴 형상에 있어서의 다양한 변화를 처리하기 위해서 상호보완적인 특징들의 결합이 필요하다. 이러한 관점에서 우리는 다중 주성분 분석과 에지 분포에 기반 한 특징 추출 방법을 제안한다. 이러한 특징들은 다수의 간단한 유사도 측정 방법들로 형성된 새로운 intra-person/extra-person 유사도 공간으로 사상되고, 최종적으로 Support Vector Machine에 의해 평가된다. 실제적인 대용량 데이터 베이스로 실험한 결과, equal error rate 0.029의 결과를 나타내었고, 이는 많은 실제 응용제품에도 충분히 팩용 가능한 수준이다.
Understanding how the topic evolves is an important and challenging task. A topic usually consists of multiple related events, and the accurate identification of event evolution relationship plays an important role in topic evolution analysis. Existing research has used the traditional vector space model to represent the event, which cannot be used to accurately compute the semantic similarity between events. This has led to poor performance in identifying event evolution relationship. This paper suggests constructing a semantic aspect-based vector space model to represent the event: First, use hierarchical Dirichlet process to mine the semantic aspects. Then, construct a semantic aspect-based vector space model according to these aspects. Finally, represent each event as a point and measure the semantic relatedness between events in the space. According to our evaluation experiments, the performance of our proposed technique is promising and significantly outperforms the baseline methods.
We deal with the Cauchy problem for the space-time fractional diffusion equation, which is obtained from standard diffusion equation by replacing the second-order space derivative with a Caputo (or Riemann-Liouville) derivative of order ${\beta}{\in}$ (0, 2] and the first-order time derivative with Caputo derivative of order ${\beta}{\in}$ (0, 1]. The fundamental solution (Green function) for the Cauchy problem is investigated with respect to its scaling and similarity properties, starting from its Fourier-Laplace representation. We derive explicit expression of the Green function. The Green function also can be interpreted as a spatial probability density function evolving in time. We further explain the similarity property by discussing the scale-invariance of the space-time fractional diffusion equation.
In this paper we consider the variable structure control for a class of discrete-time uncertain multivariable systems where the nominal system is linear. Discrete-time switching dynamics are introduced so that a new type of state trajectories called sliding mode may exist on the sliding surface by state feedback. The quantitative analysis for the matched uncertainties will show that every response of the system with the proposed switching dynamics is bounded within small neighborhoods of the state-space origin. Also, by the similarity transformation it will be shown that the eigenvalues of the closed-loop systems are composed of those of the subsystems which govern the range-space dynamics and null-space dynamics. It will be also shown that ideal sliding mode can be obtained in the absence of uncertainties due to one-step attraction to the sliding surface regardless of initial position of states. (author). 12 refs., 2 figs.
The traditional text similarity measurement methods based on word frequency vector ignore the semantic relationships between words, which has become the obstacle to text similarity calculation, together with the high-dimensionality and sparsity of document vector. To address the problems, the improved singular value decomposition is used to reduce dimensionality and remove noises of the text representation model. The optimal number of singular values is analyzed and the semantic relevance between words can be calculated in constructed semantic space. An inverted index construction algorithm and the similarity definitions between vectors are proposed to calculate the similarity between two documents on the semantic level. The experimental results on benchmark corpus demonstrate that the proposed method promotes the evaluation metrics of F-measure.
Basically, modern architect's translation of relations between architectural space and human beings is focused upon the space and the way the space is experienced. Thus, the architecture is construed not as the finalized and fixed structure but as something undetermined and In progress. Here, we can identify the similarity between current trend and theory on process. Experience argument in this study is based upon such a similarity. And for your understanding of the spatial concept broached in the following experience argument, I've presented the analysis of Ben van Berkel's and Kazuyo Sejima's works that represent user's experiences in discussing art works. Taking a step further, I'll try to provide the true definition of being in progress and the potential of the architecture, thereby seeking the value and meaning of trends in modern architecture. In this regard, this study is aimed to analyze the attributes of experiences in progress identified in the art works of Ben van Berkel and Kazuyo Sejima and to extract and analyze the architectural concepts therein.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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