• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.176-177
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• 2012

사람의 음성을 압축하는 방법으로 Code Excited Linear Prediction (CELP) 코더가 주로 사용되어 왔다. CELP 코더의 수신단에서는 양자화 된 여기신호를 LPC 필터로 합성하여 신호를 복원한다. LPC 합성필터의 영향으로 양자화 된 여기신호의 보로노이 셀 모양이 변형되는 문제점이 있기 때문에 이런 문제점을 해결하기 위해서 Karhunen-Loeve-Transform based Classify vector Quantization (KLT-CVQ) 코더가 제안되었다. 기존 KLT-CVQ 코더는 KLT 변환과 class 선택을 위해서 Eigen Value Decomposition (EVD)을 이용해서 eigen vector와 eigen value를 계산한다. 본 논문에서는 EVD 대신에 UTV Decomposition (UTVD)을 이용하여 KLT-CVQ의 계산량 문제점을 개선하는 방법을 제안한다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제22권1호
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• pp.59-66
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• 2017

The guideline of selecting the number of snapshot dataset, $N_s$ in proper orthogonal decomposition(POD) was presented via the analysis of Eigen values based on the singular value decomposition(SVD). In POD, snapshot datasets from the solutions of Euler or Navier-Stokes equations are utilized to SVD and a reduced order model(ROM) is constructed as the combination of Eigen vectors. The ROM is subsequently applied to reconstruct the flowfield data with new set of flow conditions, thereby enhancing the computational efficiency. The overall computational efficiency and accuracy of POD is dependent on the number of snapshot dataset; however, there is no reliable guideline of determining $N_s$. In order to resolve this problem, the order of maximum to minimum Eigen value ratio, O(R) from SVD was analyzed and presented for the decision of $N_s$; in case of steady flow, $N_s$ should be determined to make O(R) be $10^9$. For unsteady flow, $N_s$ should be increased to make O(R) be $10^{11\sim12}$. This strategy of selecting the snapshot dataset was applied to two dimensional NACA0012 airfoil and vortex flow problems including steady and unsteady cases and the numerical accuracies according to $N_s$ and O(R) were discussed.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.39-49
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• 2015

Jacket Matrices: Construction and Its Application for Fast Cooperative Wireless signal Processing[27]에 소개된 Jacket 행렬로부터 일반화된 의사 Jacket 행렬에 대한 특성과 생성에 관한 정리가 발표됐다. 본 논문에서는 MIMO 채널과 같이 $2{\times}4$, $3{\times}6$ 같은 비정방 행렬에서의 의사 Jacket 역행렬에 대한 예제를 제안했다. 또한 의사 MIMO 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition) channel을 추론하여 적용하였으며 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 SVD를 활용하는데 적용하였다. 이것은 MIMO 채널 및 고유값 분해 (EVD, Eigen Value decomposition) 등에 사용할 수 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권3호
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• pp.337-346
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• 1999

Simple correspondence analysis is a technique for giving a joint display of points representing both the rows and columns of an n$\times$p two-way contigency table. In simple correspondence analysis, the singular value decomposition is the main algebraic tool. But, Choi and Huh(1996) pointed out the singular value decomposition is not robust. Instead, they developed a robust singular value decomposition and provided applications in principal component analysis and biplots. In this article, by using the analogous procedures of Choi and Huh(1996), we derive a robust version of simple correspondence analysis.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.248-256
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• 2009

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 EB(Eigen-Beamforming)는 MIMO 채 널의 특이 값 분해(Singular Value Decomposition: SVD)를 통하여 수신기의 유효 신호 대 잡음비(Signal-to-Interference Plus Noise Ratio: SI-NR)를 최대화하는 빔을 형성하는 방법으로써 널리 활용되고 있으나, 인접 셀 간섭 신호의 영향으로 셀 경계에 위치한 단말기의 신호 검출 성능은 급격히 열화되고 전송 효율은 감소하게 된다. 본 논문에서는 EB 전송을 활용하는 경우, 적응적 인접 셀 간섭 완화 방안을 제시하고 그 수신 성능을 평가한다. 특히, EB 전송을 이용하여 기지국예서 전송된 신호를 단말기가 수신할 때, 최대의 유효 신호 대 간섭 잡음비를 얻기 위한 OC(Optimum Combining) 및 MMSE-ISD(Minimum Mean-Squared Error for Intercell Spatial Demultiplexing)를 적응적으로 사용하기 위한 기준을 제시하고 유효 신호 대 간섭 잡음비 및 전송 용량 측면의 수신 성능을 분석한다. 제안하는 적응적 수신 방식은 수신 빔포밍 벡터만을 사용하는 기존의 EB 수신 방식 대비 평균 전송 용량 측면에서 향상된 성능을 보이며, 셀 경계 지역에 단말기가 위치할 경우 최대 2 bps/Hz 성능 개선을 가져온다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1271-1275
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• 1987

With the stochastic process which consists of the harmonic sinusoid and the white nosie, the power spectrum of background EEG is estimated by the Pisarenko Harmonic Decomposition. The estimating results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral estimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this paper ensures that this method is possible to analyze the power spectrum of background EEG.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제8권1호
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• pp.69-74
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• 1987

The power spectrum of background EEG is estimated by the Plsarenko Harmonic Decomposition with the stochastic process whlch consists of the nonhamonic sinus Bid and the white nosie. The estimation results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral extimation, and the optimal order of this from the maximum entropy spectral extimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this method is possible to estimate the power spectrum of background EEG.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.165-170
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• 2013

공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.687-690
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• 1999

Many high-resolution algorithms based on the eigen-decomposition analysis of observed covariance matrix, such as MVE, MUSIC, and EVM, have been proposed. However, the resolution of spectral estimates for these algorithms is severely degraded when Signal-to-Noise Ratio (SNR) is low and arrival angles of signal are close to each other. And EVM and MUSIC is powerful for the characteristic of SNR. But have the limitation that the number of signals presented is known. While MVE is bad the characteristic of SNR. In this study, we propose a modified MVE to enhance the resolution for Direction-Of-Arrival (DOA) estimation of underwater acoustic signal. This is to remove the limitation that existing algorithms should know the information for the number of signals. Because the algorithms founded on the eigen value estimate DOA with only the noise subspace, they have the high-resolution characteristic. And then, with the method reducing the effect of the signal subspace, we are to reduce the degradation because of complementary relationship between the signal subspace and the noise subspace. This paper, with using the simulation data, we have estimated the proposed algorithms, compared it with other high-resolution algorithms. The simulation results show that the modified MVE proposed is accurate and has a better resolution even though SNR is low, under the same condition.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-101
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• 2007

이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.