• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.9A
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• pp.1039-1047
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• 2004

In this paper, we propose a new channel estimation technique for long code DS-CDMA DMB down link system which estimate the channel response based on the signal space vector only, unlike the most conventional sub-space method relying on the orthogonal property of noise space vectors to the signal space vector. Because of this property of the proposed method, very optimum covariance matrix in its dimension can be used in subspace analysis channel estimation technique otherwise it is likely too large to be implemented practically.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.2
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• pp.217-223
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• 2022

Subspace clustering for online data streams requires a large amount of memory resources as all subsets of data dimensions must be examined. In order to track the continuous change of clusters for a data stream in a finite memory space, in this paper, we propose a grid-based subspace clustering algorithm that effectively uses memory resources. Given an n-dimensional data stream, the distribution information of data items in data space is monitored by a grid-cell list. When the frequency of data items in the grid-cell list of the first level is high and it becomes a unit grid-cell, the grid-cell list of the next level is created as a child node in order to find clusters of all possible subspaces from the grid-cell. In this way, a maximum n-level grid-cell subspace tree is constructed, and a k-dimensional subspace cluster can be found at the k^th level of the subspace grid-cell tree. Through experiments, it was confirmed that the proposed method uses computing resources more efficiently by expanding only the dense space while maintaining the same accuracy as the existing method.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.6
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• pp.88-98
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• 1998

Subspace classifier is a popular pattern recognition method based on Karhunen-Loeve transform. This classifier describes a high dimensional pattern by using a reduced dimensional subspace. Because of the loss of information induced by dimensionality reduction, however, a subspace classifier sometimes shows unsatisfactory recognition performance to the patterns having quite similar principal components each other. In this paper, we propose the use of multiple novelty neural network classifiers constructed on novelty vectors to adopt minor components usually ignored and present a method of improving recognition performance through combining those with the subspace classifier. We develop the proposed classifier on handwritten numeral database and analyze its properties. Our proposed classifier shows better recognition performance compared with other classifiers, though it requires more weight links.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.39-42
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• 2005

공간 데이터 웨어하우스 구축기는 소스 데이터의 변경 사항을 일괄처리의 형태로 공간 데이터 웨어하우스에 적재한다. 또한, 공간 데이터 웨어하우스 서버는 사용자의 질의에 빠른 응답을 하기위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인을 구성하는 기존 기법으로는 벌크 삽입 기법 및 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구성하기 위한 클러스터링 비용이 필요하며 검색 성능도 떨어진다. 또한, 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터 웨어하우스에서 부분 색인 전송을 이용한 효율적인 색인 재구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 구축기에서 색인의 구조에 맞게 클러스터링된 클러스터들을 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인의 물리적 사상 문제를 해결하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인은 공간 데이터 웨어하우스 서버에 있던 기존 색인에 삽입된다. 부분 색인이 기존 색인에 직접 삽입됨으로써 색인 재구성을 위한 검색, 분할, 재조정 비용은 최소가 된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.3
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• pp.507-521
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• 2021

Detecting outliers among high-dimensional data encounters a challenging problem of screening the variables since relevant information is often contained in only a few of the variables. Otherwise, when a number of irrelevant variables are included in the data, the distances between all observations tend to become similar which leads to making the degree of outlierness of all observations alike. The subspace outlier detection method overcomes the problem by measuring the degree of outlierness of the observation based on the relevant subsets of the entire variables. In this paper, we survey recent subspace outlier detection techniques, classifying them into three major types according to the subspace selection method. And we summarize the techniques of each type based on how to select the relevant subspaces and how to measure the degree of outlierness. In addition, we introduce some computing tools for implementing the subspace outlier detection techniques and present results from the simulation study and real data analysis.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.721-723
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• 2020

부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.15 no.9
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• pp.848-855
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• 2004

In this paper, we propose a new channel identification technique for long code DS/CDMA DMB down link system which estimate the channel response based on the signal space vector only, unlike the most conventional subspace method relying on the orthogonal property of noise space vectors to the signal space vector. Because of this property of the proposed method, it is optimum and practical in manipulation of the covariance matrix to be analyzed. In the paper, we derive the mathematical expression necessary to clarify the proposed method and show the relevant simulation and numerical results to verify the validity of the proposed algorithm.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07d
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• pp.1612-1614
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• 1997

고분자 절연재료의 결함에 의하여 발생하는 부분방전은 고분자 재료의 화학적, 전기적 열화를 가져오며 때로는 전기 트리로 성장하여 재료의 절연파괴에 이르게 하기도 한다. 따라서 부분 방전 현상의 메카니즘 뿐만 아니라 측정법에 대한 많은 연구들이 있었으나 부분방전 열화가 고분자 재료에 미치는 열화과정에 대하여서는 명확한 메카니즘이 보고되지 않았다. 본 논문에서는 부분방전에 의한 고분자 절연재료 내의 공간전하 축적 현상에 대하여 연구하였다. 고분자 재료로는 현재 전력용 케이블에 주로 사용되고 있는 가교 폴리에틸렌(XLPE)를 사용하였으며, 1kHz의 주파수로6kV, 8kV, 10kv 및 11kV로 수시간 부분방전을 발생시킨 후 펄스정전응력법(PEA)으로 공간전하를 측정하였다. 실험결과 부분방전에 의하여 고분자 재료 내에 이종공간전하의 주입이 확인되었으며 따라서 부분방전에 의하여 고분자 재료가 열화되며 이러한 열화에 의한 전자의 방출율의 변화와 같은 고분자 표면의 상태 변화에 의하여 부분방전의 패턴에 지배적인 영향을 미친다. 이러한 공간전하의 축적에 의하여 부분방전 현상에 미치는 영향은 추후 보고할 예정이다.

• Honam Mathematical Journal
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• v.2 no.1
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• pp.9-12
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• 1980

Kasahara는 임의(任意)의 집합(集合)에 Closeness Structure를 도입(導入)하여 Convergence Structure와의 관계(關係)를 밝혔는데 본(本) 논문(論文)에서는 Closeness 공간(空間) (X, ${\Gamma}$)의 부분집합(部分集合) Y가 X 상(上)의 Closeness Structure ${\Gamma}$에 대(對)한 상대(相對) Closeness Structure를 갖기 위(爲)한 조건(條件) 및 Closeness 부분공간(部分空間)과 Convergence 부분공간(部分空間)과의 관계(關係)를 고찰(考察)하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.1
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• pp.25-34
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• 2010

Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For robust face recognition with respect to illumination variations, illumination normalization of face images is usually applied as a preprocessing step. Most of previously proposed illumination normalization methods cannot handle cast shadows in face images effectively. In this paper, We propose a new face illumination normalization method based on the illumination-separated face identity texture subspace. Since the face identity texture subspace is constructed so as to be separated from the effects of illumination variations, the projection of face images into the subspace produces a good illumination-normalized face images. Through experiments, it is shown that the proposed face illumination normalization method can effectively eliminate cast shadows as well as attached shadows and achieves a good face illumination normalization.