• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1236-1248
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• 1991

행렬 분해방식에 의한 새로운 고속 DCT 연산 방법을 유도하였다. N점 DCT변환을 N/2점 DCT 변환과 2개의 N/4점 변환들로 얻을수 있었다. 이 방법은 곱셈작용이 대부분 신호 흐름도상의 출력단에 가깝게 있게 되어 유한길이 연산인 경우에 발생하는 반올림 오차량이 기존의 Lee와 Chen 방법에 비하여 배우 적다는 점이 장점이다. 그리고 곱셈작용의 위치는 다르지만 동일 연산량을 갖는 또다른 3개의 DCT 행렬분해 결과도 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2603-2608
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• 2009

문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해 (NMF, non-negative matrix factorization)를 군집방법과 군집의 응집도(coherence of cluster)를 이용한 군집 내 문서들의 정제를 이용한 새로운 문서군집방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있고, 문장들 간의 유사도에 기반 한 군집의 응집도를 이용하여 군집내의 문서들을 정제하여서 재 할당함으로써 군집의 효율을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.729-736
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• 2019

본 논문에서는 비음수 행렬 분해 필터 뒷단에 위너필터를 추가하여 배경음 분리 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 배경음이 혼재된 음성 신호의 경우 비음수 행렬 분해 기법으로 1차 분리된 신호에는 아직 완전히 분리되지 못한 부분이 잔류할 수 있다. 이러한 경우 위너필터에 의해 잔류하는 신호의 크기에 비례하여 줄여줄 수 있어 배경음 분리 또는 저감 효과를 기대할 수 있다. 실험을 통해 위너필터를 추가한 경우가 비음수행렬 분해 기법만 적용한 경우에 비해 저감 효과가 높은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.293-298
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• 2006

본 논문에서는 부울 분해식을 산출하기 위한 방법을 제시한다. SIS 1.2에서 사용되는 코커널 큐브 행렬은 코커널/커널들로부터 만들어지며, 이 행렬은 단지 대수 분해식만을 산출한다. 제안한 방법은 2개의 항에서 공통인수를 추출하고, 이들로부터 분해식 산출 행렬을 만들고 이로부터 부울 분해식을 산출하는 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.31-37
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• 2012

본 논문에서는 기븐스 회전 기반의 QR 분해를 고속으로 하기 위한 하드웨어 구조를 제안하였다. 제안된 접근 방식은 단위시간 당 처리량을 증대하기 위해 임의의 행렬을 직교행렬과 상삼각행렬의 곱으로 분해하는 과정 중 기븐스 회전을 위한 행렬의 기준 성분을 1개만 고정적으로 두지 않고 가능한 한 증가시킨다. 또한 기븐스 회전을 고속의 SSL-코딕(CORDIC)으로 구성하여 처리속도를 더욱 증대하였다. 제안 방법은 QR 분해의 성능을 기존의 TSA(triangular systolic array) 방식에 비해 비약적으로 향상되었을 뿐 아니라, 연산의 중간 결과를 저장하는 플립플롭의 개수를 경감하여 회로의 면적 또한 감소시키는 효과를 보여준다. 제안하는 QR 분해 하드웨어는 TSMC $0.25{\mu}m$ 공정을 사용하여 구현되었다. 실험 결과, $8{\times}8$ 행렬의 QR 분해에 대해 제안 구조는 TACR/TSA 기반 구조와 비교하여 75.24%의 성능 향상을 이룩할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1307-1311
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• 2006

본 연구에서는 행렬 분해 (Matrix Factorization)를 이용하여 음성 스펙트럼의 부분적 특정을 나타낼 수 있는 새로운 음성 파라마터를 제안한다. 제안된 파라미터는 행렬내의 모든 원소가 음수가 아니라는 조건에서 행렬분해 과정을 거치게 되고 고차원의 데이터가 효과적으로 축소되어 나타남을 알 수 있다. 차원 축소된 데이터는 입력 데이터의 부분적인 특성을 표현한다. 음성 특징 추출 과정에서 일반적으로 사용되는 멜 필터뱅크 (Mel-Filter Bank)의 출력 을 Non-Negative 행렬 분해(NMF:Non-Negative Matrix Factorization) 알고리즘의 입 력으로 사용하고, 알고리즘을 통해 차원 축소된 데이터를 음성인식기의 입력으로 사용하여 멜 주파수 캡스트럼 계수 (MFCC: Mel Frequency Cepstral Coefficient)의 인식결과와 비교해 보았다. 인식결과를 통하여 일반적으로 음성인식기의 성능평가를 위해 사용되는 MFCC에 비하여 제안된 특정 파라미터가 인식 성능이 뛰어남을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.103-117
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• 2017

경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.682-689
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• 2019

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.747-758
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• 2013

공분산 행렬은 다변량 통계분석에서 중요한 역할을 하고 있으며 전통적인 다변량 분석의 경우 표본 공분산 행렬이 참공분산 행렬의 추정량으로 주로 사용되었다. 하지만 변수의 수가 표본의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 축소추정, 경계추정, 수정 콜레스키 분해 추정 등의 새로운 공분산 행렬의 추정량들이 제안되었다. 본 논문에서는 추정량들의 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 현실적인 상황들을 가정하여 모의실험을 통해 참공분산 행렬의 추정량들의 성능을 비교하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1995년도 추계학술대회발표논문집; 서울대학교, 서울; 30 Sep. 1995
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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.