• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.284-287
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• 2003

Previous stereo methods doesn't deal effectively with depth discontinuity due to inevitable window-based problems, and so give inaccurate and noisy matching results in areas with steep disparity variations. In this paper. a variable window approach is presented to estimate accurate, detailed and smooth disparities with three-dimensional disparity space. It makes the smoothing of depth discontinuity reduced by evaluating corresponding correlation values and intensity gradient-based similarity in the space. In addition, it devises the novel arbitrarily-shaped variable window to treat with disparity variations of various structure shapes. We show how our results improve on those of closely related techniques for accuracy, robustness. matching density and computing speed.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권1호
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• pp.55-61
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• 2009

본 논문은 검증된 수직발사 유도탄을 모델로 고려하여 개발하려는 수직발사 유도탄의 추력을 예측하는 방법을 제안한다. 개발하려는 수직발사 유도탄의 추력을 예측하기위해 모델에 상사법칙과 Pi 이론을 적용하였다. 검증된 수직발사 유도탄의 6-DOF 프로그램에 기반한 예측 결과와 개발하려는 수직발사 유도탄의 모의시험 결과를 비교하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• 대한수학회보
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• 제60권3호
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• pp.733-746
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• 2023

Let (X, d) be a semimetric space. A permutation Φ of the set X is a combinatorial self similarity of (X, d) if there is a bijective function f : d(X × X) → d(X × X) such that d(x, y) = f(d(Φ(x), Φ(y))) for all x, y ∈ X. We describe the set of all semimetrics ρ on an arbitrary nonempty set Y for which every permutation of Y is a combinatorial self similarity of (Y, ρ).

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.43-47
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• 2012

멀티미디어 데이터의 사용이 증대됨에 따라, 이를 관리하고 검색하기 위한 다양한 연구 및 시스템이 개발되고 있다. 하지만 일반적인 검색 방법이 비디오 데이터 내 관련 태그정보나 제목을 통해 검색이 되기 때문에 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 검색을 위해 비디오 내 이동 객체의 정보를 이용한 궤적 정보를 통해 유사도 측정 기법에 대해 기술한다. 전체적인 과정은 CCTV 비디오 데이터를 그레이 스케일화 하여, 이동 객체를 추출한 후 라벨링 과정을 통해 궤적을 추출한다. 이를 통해 유사도 즉정을 위한 TSR(Tansent Space Representation)과 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하여 두 알고리즘을 비교 분석한다.

• Design & Manufacturing
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• 제17권3호
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• pp.34-40
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• 2023

In this study, real-time collection of mold vibration signals during injection molding processes was achieved through IoT devices installed on the mold surface. To analyze changes in the collected vibration signals, injection molding was performed under six different process conditions. Analysis of the mold vibration signals according to process conditions revealed distinct trends and patterns. Based on this result, cosine similarity was applied to compare pattern changes in the mold vibration signals. The similarity in time and acceleration vector space between the collected data was analyzed. The results showed that under identical conditions for all six process settings, the cosine similarity remained around 0.92±0.07. However, when different process conditions were applied, the cosine similarity decreased to the range of 0.47±0.07. Based on these results, a cosine similarity threshold of 0.60~0.70 was established. When applied to the analysis of mold vibration signals, it was possible to determine whether the molding process was stable or whether variations had occurred due to changes in process conditions. This establishes the potential use of cosine similarity based on mold vibration signals in future applications for real-time monitoring of molding process changes and anomaly detection.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.579-583
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• 2001

In the area of data clustering in high dimensional space, one of the difficulties is the time-consuming process for computing vector similarities. It becomes worse in the case of the agglomerative algorithm with the group-average link and mean centroid method, because the cluster similarity must be recomputed whenever the cluster center moves after the merging step. As a solution of this problem, we present an incremental method of similarity computation, which substitutes the scalar calculation for the time-consuming calculation of vector similarity with several measures such as the squared distance, inner product, cosine, and minimum variance. Experimental results show that it makes clustering speed significantly fast for very high dimensional data.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권7호
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• pp.701-708
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• 2009

개발된 비행제어컴퓨터(DFLCC: Developed Flight Control Computer)의 비행제어법칙은 고등훈련기급 항공기의 시제 최종 형상의 비행제어소프트웨어(OFP: Operation Flight Program)를 기반으로 개발되었다. 비행제어법칙은 상용 개발 툴을 이용하여 GUI(Graphic User Interface) 환경에서 설계되며, C 코드로 변환되어 OFP 에 반영된다. 그리고 OFP는 정형화된 검증절차를 통하여 검증되는데, 검증과정을 거치기 전에 비실시간 환경에서 C코드로 변환된 비행제어법칙과 기반이 되는 비행제어법칙의 상사성(similarity)을 검증하고, 구성된 HILS(Hardware In-the-Loop Simulator) 환경의 신뢰성(reliability)을 사전에 검증하는 절차가 필요하다. 비행제어법칙의 상사성은 비실시간 환경에서 고등훈련기급 항공기의 시제 최종 버전의 비행제어법칙과 개발된 비행제어법칙의 응답특성을 상호 비교하여 검증된다. 또한, 구성된 HILS 환경의 신뢰성은 비실시간 시뮬레이션 툴을 기반으로 HILS 결과와 항공기 응답특성을 비교하여 검증된다. 본 논문에서는 항공기 응답을 직접 비교함으로써 개발된 비행제어법칙의 상사성과 HILS 환경의 신뢰성을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.662-667
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• 2022

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.727-732
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• 2007

시계열에 대한 색인 및 검색 연구는 하나의 속성으로 구성된 시계열에 대하여 주로 수행되어 왔다. 그러나 음악, 비디오 등의 멀티미디어 데이타베이스는 다중속성 시계열 데이타베이스에서 유사 검색을 다룰 수 있어야 한다. 기존의 다중속성 시계열 데이타베이스에 대한 연구는 두 다중속성 시퀀스간의 유사도로 속성 간의 거리의 누적을 사용하고 있기에, 개별적인 속성 시퀀스에 대한 정보를 상실하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 속성 시퀀스 측면에서 다중속성 시계열 데이타베이스의 유사검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 검색 공간을 효율적으로 줄일 수 있으며, 착오 누락이 없음을 보장한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
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• 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.119-124
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• 2002

Clustering of data is of a great interest in many data mining applications. In the field of document clustering, a document is represented as a data in a high dimensional space. Therefore, the document clustering can be accomplished with a general data clustering techniques. In this paper, we introduce a document clustering system based on similarity among documents. The developed system consists of three functions: 1) gatherings documents utilizing a search agent; 2) determining similarity coefficients between any two documents from term frequencies; 3) clustering documents with similarity coefficients. Especially, the document clustering is accomplished by a hybrid algorithm utilizing genetic and K-Means methods.