• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.143-146
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• 2009

There are some image hash methods, in the paper four image hash methods have been compared: FJLT (Fast Johnson- Lindenstrauss Transform), SVD (Singular Value Decomposition), NMF (Non-Negative Matrix Factorization), FP (Feature Point). From the compared result, FJLT method can't be used in the online. the search time is very slow because of the KNN algorithm. So FJLT method has been improved in the paper.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권1E호
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• pp.65-69
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• 1996

This paper presents an algorithm for multipath channel parameter estimation by an improved Prony method. This algorithm applies a modified regularized spectral estimation to the conventional SVD Prony method. This method requires no a priori information on the number of multipath. The performance of the proposed algorithm is almost the same as that of the SVD based multipath channel parameter estimation algorithm.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.279-286
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• 2006

인터넷 쇼핑몰에서의 상품 추천을 위해 널리 사용되는 방식 중 한 가지는 상품의 특성과 고객의 특성을 비교하여 고객에 맞는 상품을 추천하는 방식이다. 이 방식은 상품이나 고객의 특성을 표현하는 자질(Feature)의 개수가 많을수록 그 중에 어떤 자질을 선택해야 더 좋은 추천 성과를 가져올 수 있는지 파악해 내는 것이 추천의 효과 및 효율성 측면에서 중요하지만 아직까지 충분히 연구되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 인터넷 서점에서의 가상 구매실험을 바탕으로 사용자가 구매한 책 들에서 사용자를 잘 나타낼 수 있는 자질을 선택하는 방식에 대해서 벡터 스페이스 모형, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), Mutual Information, SVD(Singular Value Decomposition) 방식 등을 활용하여 실험하고 그 결과를 비교해본다. 실험 결과 SVD를 응용한 자질 추출 기법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.99-106
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• 2016

본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.

• 유통과학연구
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• 제14권9호
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• pp.25-29
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• 2016

Purpose - Finding top K persuaders in consumer network is an important problem in marketing. Recently, a new method of computing persuasion scores, interpreted as fixed point or stable distribution for given persuasion probabilities, was proposed. Top K persuaders are chosen according to the computed scores. This research proposed a new definition of persuasion scores relaxing some conditions on the matrix of probabilities, and a method to identify top K persuaders based on the defined scores. Research design, data, and methodology - A new method of computing top K persuaders is computed by singular value decomposition (SVD) of the matrix which represents persuasion probabilities between entities. Results - By testing a randomly generated instance, it turns out that the proposed method is essentially different from the previous study sharing a similar idea. Conclusions - The proposed method is shown to be valid with respect to both theoretical analysis and empirical test. However, this method is limited to the category of persuasion scores relying on the matrix-form of persuasion probabilities. In addition, the strength of the method should be evaluated via additional experiments, e.g., using real instances, different benchmark methods, efficient numerical methods for SVD, and other decomposition methods such as NMF.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.383-388
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• 2005

Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2393-2399
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• 2013

본 논문에서는 특이값 분해(SVD: singular value decomposition)에 의한 기저 스펙트럼의 합성을 통해 혈소판 라만 스펙트럼에서 알츠하이머병(AD: Alzheimer's disease)을 검출하는 방법을 제안하였다. AD가 유도된 형질 전환 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 라만 스펙트럼은 가산 잡음과 배경 잡음의 제거와 정규화로 구성된 전처리 과정을 수행한다. 각 데이터 행렬의 열벡터는 AD와 정상(NR: normal)의 라만 스펙트럼으로 구성한다. 이 데이터 행렬을 SVD로 분해한 다음 각 행렬의 열벡터 12개를 AD와 NR의 기저 스펙트럼으로 결정한다. 분류 과정은 각 클래스의 기저 스펙트럼을 선형 합성한 스펙트럼과 분류 스펙트럼의 평균제곱근오차(root mean square error)가 최소인 클래스를 선택하는 것으로 완료된다. 278개의 혈소판 라만 스펙트럼을 사용한 실험에 따르면 제안한 방법의 평균 분류율은 약 97.6%로 주성분 분석(principle components analysis)으로 추출한 특징에 MLP(multi-layer perceptron)를 이용한 경우보다 약 6.1% 정도의 우수한 성능을 보였다. 이 결과에서 SVD에 의한 기저 스펙트럼이 혈소판 라만 스펙트럼에서 AD의 검출에 적합하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 암석학회지
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• 제4권1호
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• pp.49-58
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• 1995

춘양 화강암체 주변의 두음리층 변성이질암내에서 십자석-흑운모-홍주석-석류석 (SBAG)광물 조합과 부광물 조합(SBA 및 SBG)이 홍주석과 십자석대에 걸쳐 흔히 산출한다. SBAG 광물 조합은 KFMASH($K_2O-FeO-MgO-Al_2O_3-SiO_2-H_2O$) 모델 계에서 자유도가 1이기 때문에 광역적으로 산출하기 힘들다. 이 SBAG (부)광물 조합의 평형 관계를 밝히기 위하여 투영법과 특이치 분해법(Singular Value Decomposition, SVD, method)을 사용하였다. SBAG 광물 조합을 가지는 단일 시료는 SVD 모델 반응식을 보이지 않으면 비-KFMASH성분에 의해 안정되었음을 나타낸다. 한편, SBAG 및 부광물 조합은 AFM-Mn 성분공간 내에서 서로 교차하기 때문에 반응 관계를 시사한다. 그러나 SVD 모델링은 이들 사이에 반응 관계를 지지하지 못한다. 그러므로, SBAG와 부광물 조합은 전암 성분이나 ${\mu}_{H20}$의 차이에 의해 두음리층에서 비교적 넓게 산출함을 알수 있다. 두음리층이 홍주석대 및 규선석대에서 십자석이 안정함을 석류석-사정석-흑운모-백운모 지압계를 사용하여 구한 변성 압력과도 일치한다.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제4A권1호
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• pp.33-41
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• 2004

Knowledge of partial discharge (PD) is important to accurately diagnose and predict the condition of insulation. The PD phenomenon is highly complex and seems to be random in its occurrence. This paper indicates the possible use of chaos theory for the recognition and distinction concerning PD signals. Chaos refers to a state where the predictive abilities of a systems future are lost and the system is rendered aperiodic. The analysis of PD using deterministic chaos comprises of the study of the basic system dynamics of the PD phenomenon. This involves the construction of the PD attractor in state space. The simulation results show that the variance of an orthogonal axis in an attractor of chaos theory increases according to the magnitude and the number of PDs. However, it is difficult to clearly identify the characteristics of the PDs. Thus, we calculated the magnitude on an orthogonal axis in an attractor using singular value decomposition (SVD) and principal component analysis (PCA) to extract the numerical characteristics. In this paper, we proposed the condition monitoring method for gas insulated switchgear (GIS) using SVD for efficient calculation of the variance. Thousands of simulations have proven the accuracy and effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국대기환경학회지
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• 제21권3호
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• pp.315-327
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• 2005

The total of 35 target VOCs (volatile organic compounds), which were included in the TO-14, was selected to develop a VOCs' source profile matrix of the Yeosu Petrochemical Complex and to test its collinearity by singular value decomposition(SVD) technique. The VOCs collected in canisters were sampled from 12 different sources such as 8 direct emission sources (refinery, painting, wastewater treatment plant, incinerator, petrochemical processing, oil storage, fertilizer plant, and iron mill) and 4 general area sources (gasoline vapor emission, graphic art activity, vehicle emission, and asphalt paving activity) in this study area, and then those samples were analyzed by GC/MS. Initially the resulting raw data for each profile were scaled and normalized through several data treatment steps, and then specific VOCs showing major weight fractions were intensively reviewed and compared by introducing many other related studies. Next, all of the source profiles were tested in terms of degree of collinearity by SVD technique. The study finally could provide a proper VOCs' source profile in the study area, which can give opportunities to apply various receptor models properly including chemical mass balance (CMB).