• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.3A
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• pp.412-416
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• 2000

Hadamard matrices are known to be important in designing of the orthogonal codes. in this paper we propose generalized Sylvester construction for Hadamard matrices. We prove it and give an example for the case of Hadamard matrices of order16.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.61-62
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• 2015

밀리미터파 대역에서 사용하는 대형 안테나 해석 속도를 개선하기 위한 병렬형 행렬 연산법을 제안한다. 기존의 가우스 소거법을 병렬화하기 위해 행렬 분해와 반복법을 이용한다. 또한, 반복법의 수렴성을 높이기 위해 이전 행렬해를 부분적으로 사용하여 분해 행렬을 구성하는 방식도 제시한다. 본 제안법은 OpenMP, MPI, CUDA 등의 병렬법과 함께 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.363-369
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• 1995

본 연구에서는 선형계획법 프로그램의 수치오차보정과 행렬희소도 유지를 통하여 수행 속도를 향상시키는 방안에 대해 다룬다. 수치오차를 줄이기 위 해 규모화를 도입하였으며, 계산 과정에서의 상하삼각행렬의 수치오차를 근 사적으로 측정하는 방법을 고려하였다. 기저행렬의 상하분해에 널리 사용되 는 Markowitz 순서화의 효율적인 구현에 대해 연구하였으며, Reid의 기저수 정방법의 효율성에 대해 실험적으로 검토하였다. 또, 행렬의 희소도에 의한 재역산 기준을 수립하여 수행 속도를 개선하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.5B
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• pp.623-631
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• 2001

본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사한 인코히어런트신호의 도래각을 추정하기 위하여 행렬특성매핑을 기본으로 한 알고리듬을 제안한다. 알로리듬의 기본 개념은 공분산 행렬 초정값과 Frobenius norm 면에서 가장 가까운 공분산 행렬 (혹은 스펙트럼 밀도행렬)을 찾는 것이다. 제안된 알고리듬의 우수한 성능을 보여주기 위하여 협대역 신호인 경우에는 MUSIC과 광대역 신호인 경우에는 CSM-MUSIC과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 통계적 성능을 비교하였다.

• 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.17 no.1
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• pp.119-134
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• 2004

Generally to estimate the priority vector in AHP, an eigen-vector method or a log-arithmic least square method is applied to pairwise comparison matrix itself. In this paper an estimating method is suggested, which is applied to pairwise comparison matrix adjusted by using the eigen-decomposition of skew-symmetric matrix. We also show theoretical background, meanings, and several advantages of this method by example. This method may be useful in case that pairwise comparison matrix is quite inconsistent.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.35 no.2
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• pp.271-277
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• 2011

An identification method of the structural damping matrix for a steel bar by the genetic algorithm is proposed. Supposing the damping matrix were in proportion to the stiffness matrix, the proportional factors can be identified from the curve fitting of the experimental frequency response function(FRF) by the genetic algorithm. Applying the identified damping matrix to FEM of a beam model, the values of the objective function could be reduced to about 1/60 in comparison with conventional FEM model without damping. The damping matrices of some sub-structures which have large damping partly could be identified by the algorithm, and they could be used as some parts of the FEM model for a whole structure.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.685-688
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• 2011

본 논문에서는 다양한 음향 가진에 따른 음향 응답을 유한 요소법을 통하여 효과적으로 계산하기 위한 새로운 모델 축소법을 제안한다. 일반적인 유한 요소법을 통한 기계구조물의 응답을 구하기 위해서는 음향 방정식의 강성 및 행렬을 구한 뒤 이들의 조합을 통한 동적 강성행렬을 구한 뒤 역행렬을 구하여 다양한 주파수 응답을 구하게 된다. 현재 컴퓨터 하드웨어의 발전과 소프트 웨어의 발전에 의하여 더 많은 유한 요소를 사용할 수 있게 되었고 이로 인하여 더욱 정확하고 넓은 대역의 음향 응답을 구할 수 있게 되었다. 그러나, 아직까지도 아주 복잡한 구조물의 음향 응답을 구하기 위하여 유한 요소를 무한정으로 증가할 수 없는 경우가 많다. 이를 해결하기 위하여 일반적으로 모델 축소법(Model order reduction) 기법을 사용한다. 이 모델 축소법은 기본적으로 전체 행렬을 아주 작지만 효율적인 작은 행렬로 바꾸어 응답을 예측하는 기법으로 mode superposition method, ritz vector method, quasi-static ritz vector method등이 있다. 기존의 모델 축소법은 기본적으로 질량 및 강성행렬이 가진 주파수에 영향을 받지 않는 행렬이라 가정한다. 그렇기 때문에 경계조건이나 다공성 재료를 모델링할 경우 가진 주파수에 영향을 받는 강성행렬과 질량행렬이 만들어지게 되어 기존의 모델 축소법은 효과적이지 못하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 Quasi-static ritz vector method의 기본적인 개념을 확장하여 여러 개의 중심 주파수(Center frequency)에서 기저를 계산하고 이를 동시에 이용하는 Multi-frequency quasi-static ritz vector method를 제안한다.

• 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.4
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• pp.331-341
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• 2009

In this study, we compared the observed information matrix with the Fisher information matrix to estimate the uncertainty of maximum likelihood estimators of the generalized logistic (GL) distribution. The previous literatures recommended the use of the observed information matrix because this is convenient since this matrix is determined as the part of the parameter estimation procedure and there is little difference in accuracy between the observed information matrix and the Fisher information matrix for large sample size. The observed information matrix has been applied for the generalized logistic distribution based on the previous study without verification. For this purpose, a simulation experiment was performed to verify which matrix gave the better accuracy for the GL model. The simulation results showed that the variance-covariance of the ML parameters for the GL distribution came up with similar results to those of previous literature, but it is preferable to use of the Fisher information matrix to estimate the uncertainty of quantile of ML estimators.