Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2006.11a
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pp.427-435
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2006
We study on the consistency of AHP. It is research that extend of SAW methods by [1]. For tools that measure judgment of inconsistency eigenvector methods, we research consistency that introduced consistency ratio by Saaty. in general, the higher consistence of compare matrix the bigger error within matrix. In this paper, we use the AHP for the optimal decision making. By this method, we have optimal decision making numenical example which three models of any domestic motors companies.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1362-1365
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1993
Fuzzy mathematics is used to elicit and evaluate human psychophysical responses in panel tests. The fundamental instrument used is a bar graph whose data is then converted to a paired comparison matrix. Form this matrix we use the theory of Perron and Froebenius to obtain an eigenvalue and eigenvector which indicates not only the panelist's comparitive responses but also the consistency of the responses from that panelist. Tests were done to evaluate the procedure.
In this paper, eigenvalue perturbation theory and its applications for the augmented system matrix are described. This theory is quite useful in the cases where any change in a system parameter results in signifiant changes to most of the elements of the augmented matrix or where the forming of sensitivity matrix so complicate. And AMEP(augmented matrix eigenvalue perturbation) for the excitation system parameters are computed for analysis of small signal stability of KEPCO 215-machine 791-bus system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.10C
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pp.949-957
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2003
This paper presents a gradient ON-OFF algorithm of which the performance is very robust even when the angle spread increases in the mobile communication environments. The proposed method getting the diversity gain by utilizing the primary and secondary eigenvector, which corresponds to the largest and the second largest eigenvalue of the autocovariance matrix of the received signal vector, outperforms the method which just utilizes one eigenvector. By applying the proposed method to IS-2000 1X signal environments, it is observed that the proposed method shows excellent performance compared to a typical beamforming method using just one eigenvector, which considerably degrades the receiving performance as the angle spread increases.
The public open signals from Global Navigation Satellite System (GNSS) including Global positioning system (GPS) are used widely by many peoples in the world except for the public regulated restriction signals which are encrypted. Nowadays there are growing concerns about GNSS signal spoofing which can deceive the GNSS receivers by abusing these open services. To counter these spoofing threats, many researches have been studied including array antenna techniques which can detect the direction of arrival by means of Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm. Originally the array antenna techniques were developed to countermeasure the jamming signal in electronic warfare by using the nulling or beamforming algorithm toward a certain direction. In this paper, we study the anti-spoofing techniques using array antenna to overcome the jamming and spoofing issues simultaneously. First, we will present the theoretical analysis results of spoofing signal response of Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) algorithm in array antenna. Then the eigenvector algorithm of covariance matrix is suggested and verified to work with the existing anti-jamming method. The modeling and simulation are used to verify the effectiveness of the anti-spoofing algorithm. Also, the field test results show that the array antenna system with the proposed algorithms can perform the anti-spoofing function. This anti-spoofing method using array antenna is very effective in the view point of solving both the jamming and spoofing problems using the same array antenna hardware.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.10a
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pp.515-522
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2001
A simplified method is presented for the computation of eigenvalue and eigenvector derivatives associated with repeated eigenvalues. In the proposed method, adjacent eigenvectors and orthonormal conditions are used to compose an algebraic equation whose order is (n+m)x(n+m), where n is the number of coordinates and m is the number of multiplicity of the repeated eigenvalue. One algebraic equation developed can be computed eigenvalue and eigenvector derivatives simultaneously. Since the coefficient matrix of the proposed equation is symmetric and based on N-space, this method is very efficient compared to previous methods. Moreover the numerical stability of the method is guaranteed because the coefficient matrix of the proposed equation is non-singular, This method can be consistently applied to both structural systems with structural design parameters and mechanical systems with lumped design parameters. To verify the effectiveness of the proposed method, the finite element model of the cantilever beam and a 5-DOF mechanical system in the case of a non-proportionally damped system are considered as numerical examples. The design parameter of the cantilever beam is its width, and that of the 5-DOF mechanical system is a spring.
The classification of islands is prerequisite for establishing a development policy to vitalize many-sided function of islands. We try to classify the 440 inhabited islands which exist in Jeon-Nam area and Kyong-Nam area by means of PCA. PCA begins with making correlation matrix of orignal variables. From this matrix we can comprehend the rough relationships between two variables. Next, we look for the eigenvalues which are roots of characteristic equation of correlation matrix. The number of eigenvalues is equal to that of original variables. We choose the largest eigenvalue λ$_1$among them and then look for the eigenvector of correlation matrix corresponding to the largest eigenvalue. Linear combination of eigenvector obtained above and original variables is namely first Principal Component (PC). Using an eigenvalue criterion(λ$\geq$ 1), we choose 3 PCs in Jeon-Nam area and 2 PCs in Kyong-Nam area. But we decide to consider only two PCs in both areas to faciliate a comparative analysis. Now, loss of information is 31.7% in Jeon-Nam area and 26.64% in Kyong-Nam area. PCs extracted by preceding procedure have characteristics as follows. The first PC relates to aggregate size of islands in case of both areas. The second PC relates to income per household, factors of agricultural production and factors of fisheries production in Jeon-Nam area, but in Kyong-Nam area it means distance from island and income per household. A classification of islands can be attained by plotting component scores of each island in graph used two PCs as axes and grouping similiar islands. 6 groups are formed in Jeon-Nam area and 5 groups in Kyong-Nam area. The result of this study in kyong-Nam area accords with prior result of study.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6A
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pp.450-457
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2012
For orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems, we propose a blind channel estimation scheme based on non-redundant precoding. In the proposed scheme, a modified covariance matrix is first obtained by dividing the covariance matrix of the received signal vector by the precoding matrix element-by-element. Then, the channel vector is estimated as an eigenvector corresponding to the largest eigenvalue of the modified covariance matrix. The eigenvector can be obtained by power method with low computational complexity instead of the complicated eigenvalue decomposition. We analytically derive a mean square error (MSE) of the proposed channel estimation scheme and show that the analysis result coincides well with the simulation result. Also, simulation results show that the proposed scheme has better MSE and bit error rate (BER) performance than conventional channel estimation schemes.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2000.10a
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pp.176-183
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2000
A simplified for the eigenpair sensitivities of damped systems is presented. This approach employs a reduced equation to determine the sensitivities of eigenpairs of the damped vibratory systems with distinct eigenvalues. The derivatives of eigenpairs are obtained by solving an algebraic equation with a symmetric coefficient matrix of (n+1) b (n+1) dimension where n is the number of degree of freedom. This is an improved method of the previous work of Lee and Jung. Two equations are used to find eigenvalues derivatives and eigenvector derivatives in their paper. A significant advantage of this approach over Lee and Jung is that one algebraic equation newly developed is enough to compute such eigenvalue derivatives and eigenvector derivatives. Simulation results indicate that the new method is highly efficient in determining the sensitivities of engenpairs of the damped vibratory systems with distrinct eigenvalues.
본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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