• 비파괴검사학회지
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• 제35권5호
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• pp.299-306
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• 2015

일반 위상배열 시스템에서는 다수의 압전소자를 가지는 탐촉자의 개별 소자에 인가하는 시간지연을 조절함으로써 초음파빔을 전자적으로 제어하고 초음파 영상을 획득한다. 반면, full matrix capture(FMC) 기술은 위상배열 탐촉자에 대해 하나의 소자에서 초음파를 입사시킨 신호를 모든 압전소자에서 수신하고, 이 방법으로 모든 가능한 송수신 조합의 신호 데이터를 수집하는 방법이다. 이 FMC 데이터는 후처리를 통해 초음파 영상으로 재구성될 수 있으며, 기존 위상배열 초음파 영상과 동등한 영상뿐만 아니라 가상적으로 관심영역의 모든 지점에 집속하여 분해능과 선명도가 향상된 total focusing method(TFM) 영상으로도 합성이 가능하다. 본 논문에서는 일반 위상배열장치를 이용하여 FMC가 가능하도록 시스템을 구현하고, 취득된 FMC 신호로부터 sector B-scan 및 TFM 이미지를 영상화하는 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.167-171
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• 2007

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다. KnowledgeMatrix의 주요구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.610-614
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• 2014

많은 과학 데이타처럼 화산재 확산 시뮬레이션 결과는 NetCDF 형식의 군집화된 희소행렬이다. 그리고 크기가 커서 저장과 전송에 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 다차원 인덱스를 일차원으로 바꾸고 연속된 0을 그 시작점과 길이만을 기록하여 화산재 확산 시뮬레이션 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 ZIP 형식으로 압축한 것과 거의 같은 성능을 보이나 NetCDF의 구조는 손상하지 않는다. 제안된 방법에 의하면 데이터 크기가 줄어들어 저장공간의 효율이 높아지고 네트워크 전송시간이 줄어드는 효과를 기대할 수 있을 것이라 사료된다.

• 품질경영학회지
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• 제42권2호
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• pp.221-234
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• 2014

Purpose: The Purpose of this study is to develop a model for predicting agent churn group in the cosmetics industry. We develope two models, pattern model and matrix model, which are compared regarding the prediction accuracy of churn agents. Finally, we try to conclude if there is statistically significant difference between two models by empirical study. Methods: We develop two models using the part of RFM(Recency, Frequency, Monetary) method which is one of customer segmentation method in traditional CRM study. In order to ensure which model can predict churn agents more precisely between two models, we used CRM data of cosmetics company A in China. Results: Pattern model and matrix model have been developed. we find out that there is statistically significant differences between two models regarding the prediction accuracy. Conclusion: Pattern model and matrix model predict churn agents. Although pattern model employed the trend of monetary mount for six months, matrix model that used the amount of sales per month and the duration of the employment is better than pattern model in prediction accuracy.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.53-68
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• 2008

실용적인 프라이버시 보호 기술 중의 하나인 행렬 기반 랜덤화 기법에 대하여 세밀한 분석을 실시한다. 최적의 변환 행렬을 찾기 위한 프라이버시 손상 관점의 요구조건 및 정확성 측도로 제안된 행렬의 조건수 개념과 연관된 파라미터들간의 관계를 이론적으로 규명한다. 행렬 기반의 대표적 알고리즘인 랜덤 대치 기법의 효율적인 구현을 위하여 데이터 재구축 과정에서 필요한 역행렬을 간단히 구하는 공식을 제시하고, 행렬의 노름에 따른 변환 행렬의 조건수와 변환된 분포의 기댓값 및 분산을 계산함으로써 표준오차와 파라미터들 간의 관계식을 도출한다. 또한, 랜덤 대치 기법을 구현하여 다양한 시뮬레이션을 실시함으로써 이론적으로 얻은 결과를 실험적으로 검증한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제13권4호
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• pp.421-431
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• 2014

The market basket data in the form of a binary user-item matrix or a binary item-user matrix can be modelled as a binary classification problem. The binary logistic regression approach tackles the binary classification problem, where principal components are predictor variables. If users or items are sparse in the training data, the binary classification problem can be considered as a cold-start problem. The binary logistic regression approach may not function appropriately if the principal components are inefficient for the cold-start problem. Assuming that the market basket data can also be considered as a special regression problem whose response is either 0 or 1, we propose three supervised learning approaches: random forest regression, random forest classification, and elastic net to tackle the cold-start problem, comparing the performance in a variety of experimental settings. The experimental results show that the proposed supervised learning approaches outperform the conventional approaches.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.393-396
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• 2011

In this paper, we propose a constrained alternating least squares nonnegative matrix factorization algorithm (cALSNMF) to detect active brain regions from single subject's task-related fMRI data. In cALSNMF, we define a new cost function which considers the uncorrelation and noisy problems of fMRI data by adding decorrelation and smoothing constraints in original Euclidean distance cost function. We also generate a novel training procedure by modifying the update rules and combining with optimal brain surgeon (OBS) algorithm. The experimental results on visuomotor task fMRI data show that our cALSNMF fits fMRI data better than original ALSNMF in detecting task-related brain activation from single subject's fMRI data.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제4권1호
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• pp.79-92
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• 2000

We investigate numerical properties of Newton's algorithm for improving an eigenpair of a real matrix A using only fixed precision arithmetic. We show that under natural assumptions it produces an eigenpair of a componentwise small relative perturbation of the data matrix A.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권10호
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• pp.141-146
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• 2000

We introduce the algorithms of 3-D position estimation using a laser sensor for automatic die remodeling. First, a vision sensor based on the optical triangulation was used to collect the range data of die surface. Second, line vector equations were constructed by the measured range data, and an analytic algorithm was proposed for recognizing the die location with these vector equations. This algorithm could make the transformation matrix without any specific corresponding points. To ascertain this algorithm, folded SUS plate was measured by the laser vision sensor attached to a 3-axis cartesian manipulator and the transformation matrix was calculated.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.68-72
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• 2000

수중 음원을 탐지할 때 사용되는 정합장 처리 기법은 복잡한 수중 환경을 고려하여 수행된다. 특히, 최소 분산 처리기를 적용할 경우 행렬의 고유치 문제로 인해 그 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 변환 행렬을 이용하여 최소 분산 정합장 처리기의 성능을 개선하였다. 이 변환 행렬은 입력 신호의 공분산 행렬이 역행렬을 구할 수 있도록 하면서 원하는 음원 신호 성분을 향상시키도록 한다. 제안된 방법은 가상 데이터와 NATO 산하 SACLANT 센터에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 그 효율성을 입증하였다.