• 제목/요약/키워드: 행렬

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정규성을 허용하는 특별한 부호화 행렬의 구성 (Constructions of the special sign pattern matrices that allow normality)

  • 유진우;임형규;박세원
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.193-198
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    • 2011
  • 행렬들 중 그것의 성분으로 부호인 + 와 0 만을 갖는 행렬을 우리는 비음인 부호화 행렬이라 한다. 또한 비음인 부호화 행렬 A가 그것과 같은 부호를 갖는 실수 정규행렬 B가 존재하면 정규성을 허용한다고 한다. 본 논문은 참고문헌[1] 에서 밝힌 형태와 다른 특별한 형태를 조사했고, 실수 행렬 중 비음인 정규행렬을 구성하는 흥미로운 방법을 제공했다.

모든 n 차 정사각 불리언 행렬 쌍에 대한 벡터 기반의 곱셈 알고리즘 (An Algorithm for the Multiplication of all pairs of $n\;{\times}\;n$ Boolean Matrices using Vectors)

  • 한재일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.849-852
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    • 2005
  • 일반 행렬이나 불리언 행렬의 연산에 대한 많은 연구가 있다. 대부분의 연구는 두 행렬의 효율적 곱셈을 다루고 있으며 하드웨어나 소프트웨어적 응용에 적합한 다양한 알고리즘을 제시하였다. 모든 행렬 쌍의 곱셈에 대한 연구는 NP-완전 계산 복잡도와 이러한 곱셈을 요구하는 응용의 희소성으로 인해 관심밖에 있었으며 최근에야 원소가 불리언 값을 가지는 n 차 정사각 불리언 행렬을 대상으로 기초적인 연구 결과를 보이고 있다. 본 논문은 모든 n 차 정사각 불리언 행렬 사이의 곱셈을 보다 효율적으로 할 수 있는 벡터 기반 불리언 행렬 곱셈 이론과 이를 바탕으로 설계한 알고리즘 그리고 실행 결과에 대하여 논한다.

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빅 데이터를 위한 행렬 곱셈의 성능 분석 (Performance Analysis of Matrix Multiplications for Big Data)

  • 권일택;조용연;김상욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.747-749
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    • 2014
  • 행렬 곱셈은 다양한 사회연결망을 포함한 빅 데이터 분석에 핵심이 되는 연산 중 하나이다. 본 연구에서는 행렬 곱셈 방법 중 내적과 행-행 곱셈에 대한 성능 분석과 실제 사회연결망 데이터 셋을 이용한 행렬 곱셈 시간을 분석한다. 본 연구의 실험환경에서 행렬 곱셈 방법 중 행-행 곱셈이 내적보다 약 125 배 빠르다는 것을 확인했고, 실제 사회연결망 데이터 셋을 행렬 곱셈했을 때의 시간은 읽기, 쓰기 등 저장장치 접근 시간이 행렬 곱셈 전체 수행 시간의 약 90% 이상 차지한다는 것을 확인했다. 따라서 사회연결망 데이터 분석을 위한 행렬 곱셈에서 저장 장치 접근 시간을 줄이는 것이 전체 계산 수행 시간을 줄이는 것의 핵심임을 이야기한다.

다중 잡음 제거 영상을 이용한 Non-convex Low Rank 최소화 기법 기반 영상 잡음 제거 기법 (Image Denoising via Non-convex Low Rank Minimization Using Multi-denoised image)

  • 유준상;김종옥
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.20-21
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    • 2018
  • 행렬의 rank 최소화 기법은 영상 잡음 제거, 행렬 완성(completion), low rank 행렬 복원 등 다양한 영상처리 분야에서 효과적으로 이용되어 왔다. 특히 nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 기법은 convex optimization 을 통하여 대상 행렬의 특이값(singular value)을 thresholding 함으로써 간단하게 low rank 행렬을 얻을 수 있다. 하지만, nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 방법은 행렬의 rank 값을 정확하게 근사하지 못하기 때문에 잡음 제거가 효과적으로 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거 하기 위해 다중 잡음 제거 영상을 이용하여 유사도가 높은 유사 패치 행렬을 구성하고, 유사 패치 행렬의 rank 를 non-convex function 을 이용하여 최소화시키는 방법을 통해 잡음을 제거하는 방법을 제안한다.

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Gauss-Newton 방법에서의 유사 Hessian 행렬의 구축과 이를 이용한 파형역산 (Construction the pseudo-Hessian matrix in Gauss-Newton Method and Seismic Waveform Inversion)

  • 하태영
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제7권3호
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    • pp.191-196
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    • 2004
  • 탄성파 역산에는 고전적인 Gauss-Newton 방법이 주로 사용된다. 이 방법은 Jacobian을 직접 계산하여 거대한 크기의 Hessian 행렬을 만드는 것을 필요로 한다. Hessian 행렬의 구성은 몇 가지의 요소들에 의해 결정되는데, 음원과 수진기의 위치, 영상화 구역(image zone), 음원 파형의 형태 등 다양한 형태의 모델링에 영향을 미치는 요소에 따라서 다른 모습으로 나타난다. 이 논문에서는 Gauss-Newton 방법에 나타나는 거대한 Hessian 행렬을 조절함으로써 Marmousi 탄성파 모델 자료를 역산하고자 한다. 또한 근사 Hessian행렬의 대안으로 두 가지의 유사 Hessian행렬들을 제시하고자 한다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian행렬이고 다른 하나는 자동안정함수(automatic gain function, AGC)를 이용한 Hessian 행렬이다. 작은 크기의 모델에 대한 수치결과로부터 몇 가지의 사실을 알 수 있다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian 행렬을 이용하여 얻어진 한번 근사된 속도모델은 원래의 Hessian 행렬을 이용하여 얻은 결과와 매우 유사하다는 것이고, 둘째로 자동안정함수를 이용한 근사 Hessian 행렬의 안정성이 많이 개선된다는 것이다.

Jacobian 행렬의 주부분 행렬을 이용한 Levenberg-Marquardt 알고리즘의 개선 (Improving Levenberg-Marquardt algorithm using the principal submatrix of Jacobian matrix)

  • 곽영태;신정훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권8호
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    • pp.11-18
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    • 2009
  • 본 논문은 Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 Jacobian 행렬의 주부분 행렬을 이용하여 학습속도를 개선하는 방법을 제안한다. Levenberg-Marquardt 학습은 오차함수에 대한 2차 도함수를 계산하기 위해 Hessian 행렬을 사용하는 대신 Jacobian 행렬을 이용한다. 이런 Jacobian 행렬을 가역행렬로 만들기 위해, Levenberg-Marquardt 학습은 ${\mu}$값을 증가시키거나 감소시키는 과정을 수행하고 ${\mu}$값의 변경에 따른 역행렬의 재계산이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 ${\mu}$값의 설정을 위해 Jacobian 행렬의 주부분 행렬을 생성하고 주부분 행렬의 고유값 합을 이용하여 ${\mu}$값을 설정한다. 이와 같은 방법은 추가적인 역행렬 계산을 하지 않으므로 학습속도를 개선할 수 있다. 제안된 방법은 일반화된 XOR 문제와 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 실험하여 학습속도의 향상을 검증하였다.

고차원 데이터에서 공분산행렬의 추정에 대한 비교연구 (A Comparative Study of Covariance Matrix Estimators in High-Dimensional Data)

  • 이동혁;이재원
    • 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.

비선형 최소화에 의한 F행렬 추정 및 정확도 분석 (Estimation of the Fundamental Matrix using a Non-linear Minimization Technique and Its Accuracy Analysis)

  • 엄성훈;이종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제38권6호
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    • pp.657-664
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    • 2001
  • 최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.

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역사발생적 관점에서 본 행렬 지도의 재음미 (A Review of Teaching the Concept of the Matrix in relation to Historico-Genetic Principle)

  • 조성민
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제12권1호
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    • pp.99-114
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    • 2009
  • 선형대수는 최근 이공계열 뿐만 아니라 인문 사회 과학 분야에서도 많은 관심을 받고 있다. 그러나 선형대수는 대학의 기초 과목으로 채택된 지 20-30년 밖에 되지 않은 분야로, 선형대수의 지도에 대한 연구는 상대적으로 많지 않은 편이다. 이에 1990년 선형대수 교육과정 연구 단체(The Linear Algebra Curriculum Study Group)가 결성되고, 선형대수 지도를 개선하기 위한 움직임이 다양하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 선형대수의 주요 도구 중 하나인 행렬과 관련된 연구들을 살펴보고, 역사발생적 원리를 바탕으로 한 행렬 지도 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 행렬과 행렬식, 연립일차방정식과 행렬, 일차변환의 개념 발달 과정을 분석하고, 역사발생적 관점에서의 행렬 지도 방안을 모색하였다.

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빔공간-영역 다채널 비음수 행렬 분해 알고리즘을 이용한 음원 분리 기법 Part I: 빔공간-영역 다채널 비음수 행렬 분해 시스템 (Audio Source Separation Method Based on Beamspace-domain Multichannel Non-negative Matrix Factorization, Part I: Beamspace-domain Multichannel Non-negative Matrix Factorization system)

  • 이석진;박상하;성굉모
    • 한국음향학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.317-331
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    • 2012
  • 본 논문에서는 다채널 음향 신호의 음원 분리를 수행하기 위하여, 빔공간-영역에서 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하는 음원 분리 시스템을 제안한다. 비음수 행렬 분해(NMF) 기법은 음원 분리에서 최근 널리 쓰이는 알고리즘이며, 특히 최근에는 다채널 비음수 행렬 분해(MC-NMF) 기법으로 발전하여 다채널 음향 신호에 대해서 적용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 다채널 비음수 행렬 분해 기법은 빔공간-영역에서 수행되어, 기존의 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 비해 좋은 성능을 가진다. 제안되는 비음수 행렬 분해 기법은 SiSEC 2010의 데이터셋을 이용하여 검증되었다.