• 대한전기학회논문지
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• 제36권11호
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• pp.813-818
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• 1987

본 논문에서는 AR모델링 기법과 Principal Component Analysis를 이용하여 주파수 분해능이 좋은 스펙트럼 추정방법을 제안하였다. 주어진 데이타를 고유벡터에 의해 전개하고, 각 고유벡터에 대하여 AR스펙트럼추정기법에 의하여 고유 스펙트럼을 구하고, 이것을 고유치로 가중하여 합성함으로써 주파수 분해능력이 좋은 스펙트럼 추정치를 얻을 수 있다. 계산량은 증가하지만, 특히 짧은 데이타, 협대역 신호, 그리고 신호대 잡음비가 낮은 경우에 비헤서도 정확한 스펙트럼 추정이 가능하다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권11호
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• pp.129-139
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• 2000

The problem of eigenvalue and eigenvector is obtained from a V-notched crack in pseudo-isotropic dissimilar materials by the traction free boundary and the perfect bonded interface conditions. The complex stress function is assumed as the two-term William's type. The eigenvalue is solved by a commercial numerical program, MATHEMATICA to discuss stress singularities for V-notched cracks in pseudo-isotropic dissimilar materials. The RWCIM(Reciprocal Work Contour Integral Method) is applied to the determination to eigenvector coefficients associated with eigenvalues. The RWCIM algorithm is also coded by the MATHEMATICA.

• 한국음향학회지
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• 제27권1호
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• pp.40-46
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• 2008

천해 영역에서 선박과 같은 수상 소음원의 간섭 신호는 정합장처리를 이용한 수중 표적 탐지 및 위치추정 기법 적용에 있어 문제점으로 남아있다. 정지 음원의 경우 수신기공간의 음장에 대한 고유벡터분해를 통해 각 음원 성분을 분리하고 간섭 신호 성분을 제거할 수 있다. 하지만 일반적인 이동 음원 환경에서는 각 신호 성분의 에너지가 수신 음장의 부분공간에 퍼지게 되므로, 고유값 분포 비교만으로 각 신호 성분을 구별하기 어렵게 되거나 하나의 고유벡터에 각 신호성분이 섞이는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수상 음원과 수중 음원 신호의 물리적 특성 차이를 이용한 모드공간 간섭 신호 제거 기법을 제안하였다. 이 기법은 모드-공분산행렬에 대한 고유벡터분해를 통해 간섭 신호 성분을 판별하며, 이 성분들을 부분공간에서 제거함으로써 차폐되었던 표적 신호를 복원하고 위치추정을 가능하게 한다. 이를 모의실험을 통해 확인하고 결과에 대해 논의하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.411-419
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• 1999

본 논문은 수정고유벡터법과 퍼지종속관계를 이용한 시스템 수준의 평가방법을 제안한다. 이 모델은 기업에 있어서 시스템의 수준을 평가하기 위하여 설계되었다. 여기서 수정고유벡터법은 두평가그룹에 있어서 각 평가기준의 가중치를 계산하기 위하여 제안되었다. 또한 퍼지종속관계는 일대비교에 의한 편가기준간의 관계를 평가하는데 사용된다. 본 논문에서는 시스템의 현재수준의 평가치를 구하여 시스템의 운영 및 개선에 도움을 주고자 하며 제안하는 방법의 유효성을 환경경영시스템의 평가문제에 대한 사례연구를 통하여 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.27-31
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• 2010

본 논문에서는 하이퍼그래프의 고유벡터를 척도로 하여 fMRI기반 Brain Network를 분석하여 중요한 허브노드를 찾는 방법론을 제시한다. 이 방법을 비디오게임을 수행하면서 촬영한 기능적 자기뇌영상(fMRI) 데이터인 PBAIC 2007 데이터셋에 대하여 그 유용성을 검증하였다. 이 데이터는 각 20분씩 세 세션을 촬영한 것이며 처음 두 세션에는 13가지의 감정 항목의 평가치가 각 스캔마다 주어진다. 한 피험자의 첫번째 세션 데이터로부터 13가지 감정 항목에 대하여 상관관계가 높은 각각의 복셀(voxel)들을 추출하였다. 이 13가지의 복셀들의 집합들을 각각 하이퍼에지로 보고 하이퍼그래프를 구성하였다. 하이퍼그래프로부 터 인접 행렬(adjacency matrix)를 구성한 후 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 구하였다. 여기서 고유치가 가장 큰 고유벡터의 원소들은 각 복셀들의 중앙성(centrality), 즉 중요성을 나타내며 이로부터 감정과 관련된 중요한 허브 복셀들과 그들의 국소적 집합인 모듈을 찾았다. 모듈들은 감정 및 작업기억(working memory)과 관련된 뇌 영역들의 클러스터(cluster)로 추정된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.21-26
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• 2004

칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.40-45
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• 2000

음소에 대한 사전지식 없이 음성의 신호나 특징벡터 만으로부터 음소별 경계를 추출하는 맹목 세그멘테이션의 한가지 방법은 음소별 특징벡터들 사이의 거리를 최소화하는 경계를 찾는 것이다. 이런 방법에서 특징벡터들 사이의 거리척도로 유클리드 거리가 자주 사용되고 있지만 한 음소의 특징벡터들 사이에도 많은 변화가 있어 단순한 유클리드 거리척도만으로는 음소별 경계를 추출하기에 효율적이지 못하다. 본고에서는 한 음소에 속하는 특징벡터들의 전체적인 추이를 반영한 특징벡터들 사이의 거리를 구하기 위해 주요고유성분분석법(principal component analysis)을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 각 특징벡터들과 이들을 주요고유성분에 투영한 점 사이의 거리를 척도로 이용한다. 제안하는 거리척도를 LBDP 알고리즘에 적용하여 연속음성의 음소간 경계를 추출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 단순한 유클리드 거리를 척도로 할 때 보다 약 3-6% 정도의 누락오류를 줄일 수 있어 유용하게 이용될 수 있음을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.111-122
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• 2001

본 논문에서는 가중치 벡터를 계산하기 위하여 고유벡터와 고유값을 이용하는 Eigencanceller 방식의 성능을 평가하였다. Eigencanceller는 빔 패턴에 대한 제한조건들은 유지한 채 잡음이나 간섭신호에 대한 효과적인 제거를 제공한다. 그리고 Eigencanceller는 배열입력으로 간섭신호와 잡음이 수신되는 경우, 그리고 희망신호, 간섭신호 그리고 잡음이 수신되는 경우에 따라 각각 제한조건들이 달라지게 되고 최적의 가중치에 대한 해도 달라진다. 각각의 경우에 가중치 벡터에 대한 정상상태에서의 분석을 통해서 희망 신호의 유, 무에 관계없이 최적의 가중치 벡터에 대한 식들은 모두 동일하게 간섭신호에 직교하는 부공간(subspace)으로의 희망신호의 사영의 형태로 간략화 됨을 수식으로 증명하였다. 그리고 Eigencanceller구조가 RLS(Recursive Least-Square)방식보다도 우수한 성능을 보임을 수학적인 분석과 시뮬레이션을 통해 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.553-560
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• 2014

본 논문은 고정효과의 선형모형에서 모수 또는 모수들의 선형함수로 추정가능한 함수를 다루고 있다. 추정할 수 있는 모수들의 수보다 더 많은 모수를 갖는 고정효과모형의 가정에서 관심모수가 추정가능한 모수가 아닌 경우에 최소제곱해는 유일하지 않다. 모형내 모수추정법으로 최소제곱법의 이용은 자료의 벡터공간에서 사영을 구하는 방법과 동일하므로 최소제곱해에 불변인 성질의 추정량을 갖는 추정가능함수의 형태를 사영의 관점에서 파악하고 구성하는 방법을 다루고 있다. 또한, 선형적으로 독립인 추정가능함수들의 기저집합을 구성하는 방법으로 사영공간의 고유벡터들을 활용할 수 있음을 논의하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.912-915
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• 2002

본 연구에서는 KL변환에 의한 고유벡터를 구하고, 이를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시하고자 한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징 공간상에서 최소거리 기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 필기체숫자의 특징을 구한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 캐나다 Concordia 대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하였으며, 실험한 결과 인식률은 96.2%이었다.