• 제목/요약/키워드: Matrix Factorization

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An Analysis on Worst-case State Estimation in Standard H$\infty$ State-Space Solution

  • Choi, Youngjin;Chung, Wan-Kyun;Youm, Youngil
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.56-59
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    • 1996
  • Worst-case state estimation will be proposed in this paper. By using the worst-case disturbance and worst-case state estimation, we can obtain right/left constrained coprime factors. If constrained coprime factors are used in designing a controller, the infinity-norm of closed-loop transfer matrix can be smaller than any constant .gamma.(> .gamma.$_{opt}$) without matrix dilation optimization. The derivation of left/right constrained coprime factors is achieved by doubly coprime factorization for the plant constrained by the infinity norm. And the parameterization of stabilizing controllers gives us easily understanding for H$_{\infty}$ control theory.ry.

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Parametric Approaches for Eigenstructure Assignment in High-order Linear Systems

  • Duan Guang-Ren
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제3권3호
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    • pp.419-429
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    • 2005
  • This paper considers eigenstructure assignment in high-order linear systems via proportional plus derivative feedback. It is shown that the problem is closely related with a type of so-called high-order Sylvester matrix equations. Through establishing two general parametric solutions to this type of matrix equations, two complete parametric methods for the proposed eigenstructure assignment problem are presented. Both methods give simple complete parametric expressions for the feedback gains and the closed-loop eigenvector matrices. The first one mainly depends on a series of singular value decompositions, and is thus numerically very simple and reliable; the second one utilizes the right factorization of the system, and allows the closed-loop eigenvalues to be set undetermined and sought via certain optimization procedures. An example shows the effect of the proposed approaches.

비음수 행렬 인수분해를 이용한 일반적 문서 요약 (Generic Text Summarization Using Non-negative Matrix Factorization)

  • 박선;이주홍;안찬민;박태수;김재우;김덕환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.469-472
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    • 2006
  • 본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 이용하여 문장을 추출하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장추출에 사용되는 의미 특징(semantic feature)이 비 음수 값을 갖기 때문에 잠재의미분석에 비해 문서의 내용을 정확하게 요약한다. 또한, 적은 계산비용을 통하여 쉽게 요약 문장을 추출할 수 있는 장점을 갖는다.

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PERFORMANCE ENHANCEMENT OF PARALLEL MULTIFRONTAL SOLVER ON BLOCK LANCZOS METHOD

  • Byun, Wan-Il;Kim, Seung-Jo
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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    • 제13권1호
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    • pp.13-20
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    • 2009
  • The IPSAP which is a finite element analysis program has been developed for high parallel performance computing. This program consists of various analysis modules - stress, vibration and thermal analysis module, etc. The M orthogonal block Lanczos algorithm with shiftinvert transformation is used for solving eigenvalue problems in the vibration module. And the multifrontal algorithm which is one of the most efficient direct linear equation solvers is applied to factorization and triangular system solving phases in this block Lanczos iteration routine. In this study, the performance enhancement procedures of the IPSAP are composed of the following stages: 1) communication volume minimization of the factorization phase by modifying parallel matrix subroutines. 2) idling time minimization in triangular system solving phase by partial inverse of the frontal matrix and the LCM (least common multiple) concept.

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군집과 비음수 행렬 분해를 이용한 개인화된 문서 요약 (Personalized Document Summarization Using NMF and Clustering)

  • 박선
    • 한국항행학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.151-155
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    • 2009
  • 본 논문은 비음수 행렬 분해와 군집 방법을 이용하여 개인화된 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색 문서에 군집 방법을 이용하여 문서의 주제와 세부 주제를 반영한 문장을 추출하며, 비음수 행렬 분해에 의해 분해된 문서의 고유 의미 특징을 이용하여 사용자의 흥미가 잘 반영된 문장을 추출한다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

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단순 엘레멘트 인버스를 이용한 DCT/DFT 하이브리드 알고리즘 (DCT/DFT Hybrid Algorithm using Simple Element Inverse)

  • 이광재;박대철;이문호;신태철;진주
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권6C호
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    • pp.594-599
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    • 2007
  • 본 논문에서는 하이브리드 구조에 의한 DCT/DFT 행렬의 새로운 표현을 제시한다. 엘레멘트 인버스 소행렬 분해 알고리즘에 근거하여 DCT와 DFT가 동일한 반복 연산 패턴을 갖고 있음을 보이며, 몇몇 대각행렬을 이용한 하이브리드 구조를 개발한다.

A Fractional Model Reduction for T-S Fuzzy Systems with State Delay

  • Yoo Seog-Hwan;Choi Byung-Jae
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제6권3호
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    • pp.184-189
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    • 2006
  • This paper deals with a fractional model reduction for T-S fuzzy systems with time varying delayed states. A contractive coprime factorization of time delayed T-S fuzzy systems is defined and obtained by solving linear matrix inequalities. Using generalized controllability and observability gramians of the contractive coprime factor, a balanced state space realization of the system is derived. The reduced model will be obtained by truncating states in the balanced realization and an upper bound of model approximation error is also presented. In order to demonstrate efficacy of the suggested method, a numerical example is performed.

음원 희소성 추정 및 비음수 행렬 인수분해 기반 신호분리 기법 (A Signal Separation Method Based on Sparsity Estimation of Source Signals and Non-negative Matrix Factorization)

  • 홍세린;남시연;윤덕규;최승호
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.202-203
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    • 2017
  • 비음수 행렬 인수분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)의 신호분리 성능을 개선하기 위해 희소조건을 인가한 방법이 희소 비음수 행렬 인수분해 알고리즘(Sparse NMF, SNMF)이다. 기존의 SNMF 알고리즘은 개별 음원의 희소성을 고려하지 않고 임의로 결정한 희소 조건을 사용한다. 본 논문에서는 음원의 특성에 따른 희소성을 추정하고 이를 SNMF 학습알고리즘에 적용하는 새로운 신호분리 기법을 제안한다. 혼합 신호에서의 잡음제거 실험을 통해, 제안한 방법이 기존의 NMF와 SNMF에 비해 성능이 더 우수함을 보였다.

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심층신경망 기반의 뷰티제품 추천시스템 (Deep Neural Network-Based Beauty Product Recommender)

  • 송희석
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제26권6호
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    • pp.89-101
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    • 2019
  • Many researchers have been focused on designing beauty product recommendation system for a long time because of increased need of customers for personalized and customized recommendation in beauty product domain. In addition, as the application of the deep neural network technique becomes active recently, various collaborative filtering techniques based on the deep neural network have been introduced. In this context, this study proposes a deep neural network model suitable for beauty product recommendation by applying Neural Collaborative Filtering and Generalized Matrix Factorization (NCF + GMF) to beauty product recommendation. This study also provides an implementation of web API system to commercialize the proposed recommendation model. The overall performance of the NCF + GMF model was the best when the beauty product recommendation problem was defined as the estimation rating score problem and the binary classification problem. The NCF + GMF model showed also high performance in the top N recommendation.

상태변수 시간지연을 갖는 선형시스템의 분수 모델 축소 (A Fractional Model Reduction for Linear Systems with State Delay)

  • Yoo, Seog-Hwan
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제41권2호
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    • pp.29-36
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    • 2004
  • 본 논문에서는 시변 시간지연을 갖는 선형시스템의 분수 모델 간략화를 다룬다. 이를 위해 선형 시간지연 시스템의 축소된 소인수 분해를 정의하고 선형 행렬부등식의 해를 이용하여 구한다. 축소된 소인수의 일반화 가제어성, 가관측성 그래미안을 이용하여 시스템의 균형화된 상태공간 모델을 구현한다. 모델 차수축소는 균형화된 상태공간 모델의 일부 상태변수를 절삭하여 얻어지며 모델 오차의 상한치를 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 수치 예를 통하여 입증한다.