• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.2
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• pp.136-144
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• 1999

정규 순환 방정식형태로 표현된 문제로부터 시스톨릭 어레이를 유도하기 위하여 일반적으로 공간-시간 사상 기법이 널리 이용되고 있다. 이 기법에서 공간 행렬은 주어진 문제 공간을 시스톨릭 어레이로 사상시키는 역할을 한다. 이러한 공간 행렬에 의해 유도되는 시시톨릭 어레이가 유효한 것이 되기 위해서 몇 가지의 제약 조건을 필요로 한다. 본 논문에서는 지역 의존 제약 조건을 기초로 하여 3차원의 문제 공간으로부터 2차원의 시스톨릭 어레이를 유도하는 공간 행렬의 계산 방법을 제시하고자한다. 먼저, 지역 의존 조건을 만족시키기위해 공간 행렬의 요소들이 가져야 하는 조건을 찾고 이 조건으로부터 가능한 트사 벡터들을 선정한다. 다음으로, 필요조건으로서 이러한 투사 벡터들로부터 지역 의존 조건을 만족시키는 공간 행렬을 가지는 투사 벡터들을 선별함으로써, 유효한 시스톨릭 어레이를 유도할 수 있는 모든 가능한 공간 행렬들을 구한다. 이렇게 구해진 가능한 모든 공간 행렬은 시스톨릭 어레이를 위한 캐드도구 또는 시뮬레이터에서 유용하게 이용될 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.6
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• pp.770-783
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• 2012

In this paper, we propose a novel structure recovery algorithm in the projective space using image feature points. We use normalized image feature coordinates for the numerical stability. To acquire an initial value of the structure and motion, we decompose the scaled measurement matrix using the singular value decomposition. When recovering structure and motion in projective space, we introduce matrix decomposition constraints. In the reconstruction procedure, a nonlinear iterative optimization technique is used. Experimental results showed that the proposed method provides proper accuracy and the error deviation is small.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.211-219
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• 2015

Generalized linear mixed models are used to analyze longitudinal categorical data. Random effects specify the serial dependence of repeated outcomes in these models; however, the estimation of a random effects covariance matrix is challenging because of many parameters in the matrix and the estimated covariance matrix should satisfy positive definiteness. Several approaches to model the random effects covariance matrix are proposed to overcome these restrictions: modified Cholesky decomposition, moving average Cholesky decomposition, and partial autocorrelation approaches. We review several approaches and present potential future work.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.318-320
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• 2012

증강현실 콘텐츠를 2D 이미지기반으로 저작할 때, 작성된 증강현실 콘텐츠를 카메라 시점과 일치시켜 합성하기 위해 호모그래피를 이용한다. 이때 증강현실 콘텐츠를 이질감 없이 합성하기위해 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 추정 시 사용되는 특징점들이 선형을 이루거나, 특정 영역에 군집을 이루는 경우 정확한 호모그래피 행렬을 추정하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 선형제약, 거리제약을 적용한 CSP 기반의 RANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험결과 호모그래피 행렬 추정 시 CSP를 적용한 RANSAC 알고리즘이 기존의 랜덤샘플링 또는 삼각형의 넓이를 이용한 샘플링을 적용한 RANSAC 알고리즘보다 정확도가 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문은 제약되지않은 카메라에서 얻은 영상중 회전과 크기 변화를 가진 두 장의 디지털 영상을 자동적으로 하나의 통합된 영상으로 모자이킹 하는 방법에 대해 기술한다. 기존에 제시되었던 영상 모자이킹 방법은 영상의 중첩 영역이 많이 존재하거나 회전이 거의 없는 경우만을 고려하고, 카메라 제약이 많이 존재하였다. 우선, 한 쌍의 영상으로부터 각각 특징점을 찾고, 각 특징 점에 대하여 위상을 측정하여 계층적으로 매칭을 하는 방법을 제안한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용해 최적의 변환행렬을 구한후 , 변환 행렬에 대해 하나의 영상을 만들어내는 과정을 기술한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.5
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• pp.799-807
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• 2011

This study investigates long and short run responses of variables to exogenous shocks by imposing prior restrictions on a contemporaneous structural shock coefficient matrix of the model to identify shocks by endogenous variables in the vector autoregression. The relative importance of each structural shock in variation of each variable is calculated through the identification of proper restrictions (not based on any specific theory but on researcher judgment corresponding to actual situations) and an estimation of the structural vector autoregression. The results of the analyses are found to maintain consistency.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.549-554
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• 2012

In this paper, we consider the optimal fuzzy filter of nonlinear discrete-time with estimation error variance constraint. First, the Takagi and Sugeno(T-S) fuzzy model is employed to approximate the nonlinear system. Next, the error state is mean square bounded, and the steady state variance of the estimation error of each state is not more than the individual predefined value. It is shown that, the addressed problem can be carried out by solving linear matrix inequality(LMI) and some algebraic quadratic matrix inequalities. Finally, some examples are provided to illustrate the design procedure and expected performance through simulations.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.8
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• pp.89-96
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• 2015

Human visual system has chromatic adaptation to determine the color of an object regardless of illumination, whereas digital camera records illumination and reflectance together, giving the color appearance of the scene varied under different illumination. NMFsc(nonnegative matrix factorization with sparseness constraint) was recently introduced to estimate original object color by using sparseness constraint. In NMFsc, low sparseness constraint is used to estimate illumination and high sparseness constraint is used to estimate reflectance. However, NMFsc has an illumination estimation error for images with large uniform area, which is considered as dominant chromaticity. To overcome the defects of NMFsc, illumination estimation via nonnegative matrix factorization with dominant chromaticity image is proposed. First, image is converted to chromaticity color space and analyzed by chromaticity histogram. Chromaticity histogram segments the original image into similar chromaticity images. A segmented region with the lowest standard deviation is determined as dominant chromaticity region. Next, dominant chromaticity is removed in the original image. Then, illumination estimation using nonnegative matrix factorization is performed on the image without dominant chromaticity. To evaluate the proposed method, experimental results are analyzed by average angular error in the real world dataset and it has shown that the proposed method with 5.5 average angular error achieve better illuminant estimation over the previous method with 5.7 average angular error.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.7 no.4
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• pp.54-76
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• 1988

In Part Ⅰ of the paper, we have developed various block least mean-square (BLMS) adaptive digital filters (ADF's) based on a unified matrix treatment. In Part Ⅱ we analyze the convergence behaviors of the self-orthogonalizing frequency-domain BLMS (FBLMS) ADF and the unconstrained FBLMS (UFBLMS) ADF both for the overlap-save and overlap-add sectioning methods. We first show that, unlike the FBLMS ADF with a constant convergence factor, the convergence behavior of the self-orthogonalizing FBLMS ADF is governed by the same autocorrelation matrix as that of the UFBLMS ADF. We then show that the optimum solution of the UFBLMS ADF is the same as that of the constrained FBLMS ADF when the filter length is sufficiently long. The mean of the weight vector of the UFBLMS ADF is also shown to converge to the optimum Wiener weight vector under a proper condition. However, the steady-state mean-squared error(MSE) of the UFBLMS ADF turns out to be slightly worse than that of the constrained algorithm if the same convergence constant is used in both cases. On the other hand, when the filter length is not sufficiently long, while the constrained FBLMS ADF yields poor performance, the performance of the UFBLMS ADF can be improved to some extent by utilizing its extended filter-length capability. As for the self-orthogonalizing FBLMS ADF, we study how we can approximate the autocorrelation matrix by a diagonal matrix in the frequency domain. We also analyze the steady-state MSE's of the self-orthogonalizing FBLMS ADF's with and without the constant. Finally, we present various simulation results to verify our analytical results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.197-200
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• 2001

본 논문에서는 특정한 형태의 제약 즉, 매니퓰레이터의 자유도와 주어진 제약조건의 차원의 차이가 1이며, 매니퓰레이터의 동역학을 작업영역에서의 축차모델로 나타내었을 때, 변환행렬이 단위행렬로 나타나는 제약을 가지는 불확실한 로봇 매니퓰레이터의 위치/힘 추종을 위한 적응제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 비선형 좌표변환을 통하여 얻어진 로봇의 축차모델(reduced-order model)을 이용하여 위치제어와 힘제어의 문제를 분리한다. 특히, 비선형 동적 필터를 이용하여 위치의 측정만을 필요로 하며, 적응제어 기법을 통하여 전역 점근적인 안정성을 보장한다.