• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.856-858
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• 2005

본 논문에서는 비디오 영상 및 이미지 시퀀스의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 분해기법을 사용하여 특징점에 대응되는 3D 좌표를 추정하는 방법을 제안한다. 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산하였다. 분해 기법에는 직교분해기법, 스케일된 직교분해기법, 근접 원근분해기법이 있다. 본 논문에서는 형상과 카메라 움직임을 계산하는 개선된 직교 분해 기법을 제안한다. 제안된 방법을 실 영상에 대해 실험한 결과 구조 및 카메라 파라메터 추정의 정확성이 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.1
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• pp.1-7
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• 2010

This paper proposes a new decomposition technique for polarimetric synthetic aperture radar (SAR) images. This new decomposition technique is based on the degree of polarization (DoP) and co-polarized phase-difference (CPD) of the measured polarimetric backscattering coefficients. This decomposition technique is compared with the existing three- and four-component decomposition techniques with the ALOS PALSAR full polarimetric L-band data acquired in 2009. It is shown that the new decomposition technique is better or comparable to the existing techniques for the study areas such as sea, bare soil, forest, and urban area.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.5
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• pp.317-331
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• 2012

In this paper, we develop a multichannel blind source separation algorithm based on a beamspace transform and the multichannel non-negative matrix factorization (NMF) method. The NMF algorithm is a famous algorithm which is used to solve the source separation problems. In this paper, we consider a beamspace-time-frequency domain data model for multichannel NMF method, and enhance the conventional method using a beamspace transform. Our decomposition algorithm is applied to audio source separation, using a dataset from the international Signal Separation Evaluation Campaign 2010 (SiSEC 2010) for evaluation.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.263-272
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• 1999

기능 분해는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 광범위에게 사용되는 시스템 모델링 기술이다. 기능 분해는 문제 영역을 기능별로 분해하는 데 그 기반을 두고 있으며 , 이는 시스템의 기능에 대한 식별을 전제로 한다. 일반적으로 시스템의 기능에 대한 식별은, 분석가에 의해 어떠한 조직적인 지침없이 비정형적으로 수행되는 것이 관례였다. 따라서 이러한 기법을 이용하면 시스템을 분할하거나 시스템의 기능을 올바르게 식별하기가 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 기능 분석에 대해 use case을 이용한 기법을 제안하고자한다. 본 기법의 장점은 크게 두가지로 요약할수 있다. 첫째, 시스템의 분할과 기능에 대한 식별이 전통적인 기법보다 더 용이하다. 둘째, 시스템의 요구사항과 구현이 사용자에 의해 쉽게 검증될 수 있다. 본 기법은 하향식으로 이루어져, 구조적 분석과 같이 보편화된 기능 분석 기법들과 자연스럽게 병합될 수 있다. 본 논문은 이를 위해 use case의 식별, 그리고 이를 이용한 기능 분해를 단계적 과정과 가이드라인을 통해 설명하고, 이를 특정 에플리케이션에 적용하여 그 유용성을 입증한다.

• Journal of Labour Economics
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• v.43 no.2
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• pp.75-107
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• 2020

Using the data from 1980 to 2017, I show the long-term trends in the gender wage gap in Korea and analyze factors using decomposition method. It tended to decline until the 1990s, but gradually slowed after the 2000s. Gelbach(2016)'s decomposition method is used as an alternative rather than Blinder-Oaxaca decomposition. The results show that the proportion of explanation of traditional factors, such as age, education, firm size, industry and occupation, are continuously decreasing in explaining the gender wage gap. Expecially, the proportion of explanation of age and that of education have decreased, and that of industry tended to decrease in the 1990s but to increase after the 2000s.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2006.04a
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• pp.29-32
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• 2006

화학적 산화처리와 bioremedation 기법을 개별적 또는 복합적으로 동시에 적용함으로써 한 개별 기법의 단점을 보완하고 현장적용성을 증대시킬 수 있는 통합기법을 개발하고자 하였다. 펜톤유사 반응을 통해 고농도의 유류를 산화분해 시킨 후 미생물 처리를 통해 잔류 유류 오염물질을 제거하고자 하였다. 유류 오염토양의 화학 생물학적 통합처리 공정의 현장 적용성 및 토양 미생물에 미치는 영향을 검증하기 위해 처리과정 전 후의 미생물 군집구조를 분석하였다. 또한 토양 내 유류 분해균을 분리하기 위해 탄소원으로 경유와 벙커C를 이용하여 농화배양을 수행하였다. 경유 분해균 10여종, 벙커 C 분해균 6종을 분리하여 분해능 및 동정을 시도하였다. 또한 유류 분해미생물의 consortia를 분자생물학적 기법으로 분석을 시도하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.189-199
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• 1995

내부점 방법에서는 개선 방향을 대칭 양정치 행렬로 이루어지는 선형시스템 의 해를 구해야 하고 단체법에서는 단체 승수나 진입열을 계산하는데 기저 행렬로 이루어지는 선형시스템을 풀게된다. 본 연구는 내부점 기법과 단체법 에서 나타나는 선형시스템을 QR분해를 통해 푸는 방법을 구현하고 이에 대 한 결과를 제시하였다. QR분해 방법으로는 Givens가 제시한 방법을 사용했 으며 단체법에서 rank-one 수정 방법을 사용하였다. QR분해를 적용한 단체 법의 경우는 상.하 분해를 단체법에 비해 많이 느리며 내부점 기법에 적용하 면 촐레스키 분해보다 2-8배 정도 수행시간이 더 소요되었다. 그러나 내부점 기법에서 QR분해 방법이 촐레스키 분해 방법에 비해 보다 수치적으로 보다 정확하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.107.1-107.1
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• 2011

최근 석유, 가스, 석탄을 비롯한 화석연료의 다량 사용으로 기후변화, 대기오염 등의 환경문제 및 자원 고갈의 우려 때문에 바이오매스는 중요한 화석연료 대체 에너지 자원으로써 큰 관심을 받고 있다. 바이오매스 자원을 에너지로 전환하는 방법 중 하나인 급속 열분해 공정은 산소가 없는 상태에서 바이오매스를 열적으로 분해하여 액상 상태의 생성물을 회수하는 공정으로, 증기상의 열분해 가스를 응축하여 회수하게 된다. 바이오매스의 급속 열분해에 관한 연구는 주로 바이오매스의 종류와 열분해 조건에 따라 회수되는 바이오 원유의 수율 및 물리 화학적 특성에 관한 연구가 수행되고 있으나, 열분해 가스의 응축에 관한 연구는 응축에 수반되는 복잡한 물리적 현상 때문에 미진하다. 따라서 본 연구에서는 바이오매스의 급속 열분해를 통해 생성되는 증기상의 열분해 가스의 응축 현상을 모사 할 수 있는 모델링 기법에 대해 연구하였다. 급속 열분해 공정을 통해 생성되는 바이오 원유는 수백개의 화합물로 구성되어 있으며, 동일한 바이오매스를 사용한 경우라도 공정조건에 따라 바이오 원유에 포함된 화합물은 달라진다. 따라서 본 연구에서는 바이오 원유의 주요 화합물인 water, propanal, butanal, pentanal, phenol, guaiacol, coniferyl alcohol, formic acid, acetic acid, propanoic acid, butanoid acid를 대상으로 열분해 가스의 응축을 모사하였다. 본 연구에서는 응축 모델링 기법의 검증을 위해 실험결과와 비교하여 정확성을 검증하였으며, 본 연구의 결과를 활용하여 응축 조건 변화에 따른 급속 열분해 가스의 응축률을 예측하고, 이를 이용한 응축 열교환기 설계에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.341-341
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• 2012

최근 기후변화로 인한 이상호우의 발생으로 도시유역에서의 홍수피해가 급증하고 있으며 이로 인해 도시유역에서의 설계홍수량 산정이 매우 중요시 되고 있다. 지금까지는 도시유역에서의 설계홍수량을 산정하기 위해 I-D-F 곡선을 이용하고 있으나 현실적으로 시간단위 이하의 관측강우량 자료의 부족으로 인해 신뢰성 있는 시간단위 이하의 설계강우량 산정에 많은 불확실성을 지니고 있다. 도시유역의 경우에는 자연유역에 비해 강우발생시 일반적으로 도달시간이 한 시간 이하이기 때문에 극한 강우사상 즉, 단시간에 집중적으로 많은 양의 강우가 발생 할 경우 시간단위 이하의 강우강도를 이용한 유출해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 강우발생기법을 통해 시간단위 강우시계열자료를 확충한 후 분해기법을 통해 시간단위이하강우를 생성하였다. 이를 위해 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형과 Cascade 분해 기법을 이용하여 5분단위 강우량자료를 모의발생 하였다. 또한 모의치와 관측치를 재현기간별로 비교, 분석하여 그 차이를 확인하였다.