• 한국음향학회지
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• 제31권5호
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• pp.317-331
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• 2012

본 논문에서는 다채널 음향 신호의 음원 분리를 수행하기 위하여, 빔공간-영역에서 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하는 음원 분리 시스템을 제안한다. 비음수 행렬 분해(NMF) 기법은 음원 분리에서 최근 널리 쓰이는 알고리즘이며, 특히 최근에는 다채널 비음수 행렬 분해(MC-NMF) 기법으로 발전하여 다채널 음향 신호에 대해서 적용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 다채널 비음수 행렬 분해 기법은 빔공간-영역에서 수행되어, 기존의 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 비해 좋은 성능을 가진다. 제안되는 비음수 행렬 분해 기법은 SiSEC 2010의 데이터셋을 이용하여 검증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2603-2608
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• 2009

문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해 (NMF, non-negative matrix factorization)를 군집방법과 군집의 응집도(coherence of cluster)를 이용한 군집 내 문서들의 정제를 이용한 새로운 문서군집방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있고, 문장들 간의 유사도에 기반 한 군집의 응집도를 이용하여 군집내의 문서들을 정제하여서 재 할당함으로써 군집의 효율을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.255-264
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• 2008

본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(Sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가 요약에 편향되게 반영하는 것을 피할 수 있고, 추출된 문장에 부여된 순위순서대로 정렬하여 보여 줌으로써 응집성을 높인다. 실험 결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권4호
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• pp.241-246
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• 2013

A classic document clustering technique may incorrectly classify documents into different clusters when documents that should belong to the same cluster do not have any shared terms. Recently, to overcome this problem, internal and external knowledge-based approaches have been used for text document clustering. However, the clustering results of these approaches are influenced by the inherent structure and the topical composition of the documents. Further, the organization of knowledge into an ontology is expensive. In this paper, we propose a new enhanced text document clustering method using non-negative matrix factorization (NMF) and WordNet. The semantic terms extracted as cluster labels by NMF can represent the inherent structure of a document cluster well. The proposed method can also improve the quality of document clustering that uses cluster labels and term weights based on term mutual information of WordNet. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than the other text clustering methods.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.92-95
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• 2008

입력에서 특징을 추출하는 유용한 방법으로 NMF(Non-nagetive Matrix Factorization)이 제안되었다. NMF를 적용하면 고차원의 데이터가 저차원의 특징에 기반한 형태로 변형이 된다. 이 경우 클러스터링 효과도 같이 나타나는데, 최근에 Sparse NMF가 이러한 효과를 더 잘 보인다고 알려졌다. 이 논문에서는 숫자 영상 신호에 대하여 NMF와 Sparse NMF를 적용시켜 이러한 클러스터링 효과를 비교하여 보았다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.136-146
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• 2015

차량 인식을 기반으로 하는 능동 제어는 지능형 자동차의 구현에 필요한 핵심 기술이며. 차폐 영역(occlusion)이 빈번하게 발생하는 도심에서 차량을 인식하기 위하여 차량의 부분적인 모습만으로도 차량을 인식할 수 있는 부분 기반 차량 표현이 필요하다. 본 논문에서는 지역적인 특징을 기저벡터로 사용하는 비음수 텐서 분해(non-negative tensor factorization, NTF)를 이용하여 차량을 표현하고, NTF 분해 계수를 특징으로 차량 인식률을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 비음수 행렬 분해를 사용한 경우에 비하여 보다 직관적인 부분 표현이 가능하며, 도심 영상에서도 보다 강건하게 차량을 인식함을 보여주었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.502-508
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• 2008

인터넷의 급속한 확산과 대량 정보의 이동은 문서요약을 더욱 필요 하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해로 얻어진 비음수 의미 가변 행렬과 의미특징의 포괄적 중요도를 이용하여 문장을 추출하여서 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 인간의 인식 과정과 유사한 비음수 제약을 사용한다. 이 결과 주제의 군집방법이나 잠재의미분석을 사용한 비지도 학습방법에 비해 더욱 의미 있는 문장을 선택하여 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제30권3_4호
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• pp.365-380
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• 2012

Non-negative matrix factorization (NMF) is a very efficient method to explain the relationship between functions for finding basis information of multivariate nonnegative data. The multiplicative update (MU) algorithm is a popular approach to solve the NMF problem, but it fails to approach a stationary point and has inner iteration and zero divisor. So the elementwisely alternating projected gradient (eAPG) algorithm was proposed to overcome the defects. In this paper, we use the fact that the equilibrium point is stable to prove the convergence of the eAPG algorithm. By using a classic model, the equilibrium point is obtained and the invariant sets are constructed to guarantee the integrity of the stability. Finally, the convergence conditions of the eAPG algorithm are obtained, which can accelerate the convergence. In addition, the conditions, which satisfy that the non-zero equilibrium point exists and is stable, can cause that the algorithm converges to different values. Both of them are confirmed in the experiments. And we give the mathematical proof that the eAPG algorithm can reach the appointed precision at the least iterations compared to the MU algorithm. Thus, we theoretically illustrate the advantages of the eAPG algorithm.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.324-329
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• 2006

Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제41권4호
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• pp.468-479
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• 2022

수중에서 능동소나를 이용하여 표적을 탐지하기 위하여, 송신음이 표적에 반사된 반향을 수신함으로써 표적의 위치를 감지한다. 이때 산란체로부터의 잔향이 발생하며, 이는 표적 반향의 탐지를 방해하게 된다. 효과적인 표적 탐지를 위해 자기회귀 모델기반의 백색화 기법이나 주성분역산 등의 잔향 제거 기법이 연구된 바 있으며, 최근에는 비음수 행렬 분해 기반의 기법이 고안되었다. 비음수 행렬 분해 기반의 잔향 제거 기법은 기존의 기법에 비해 향상된 성능을 보여주지만, 송수신기의 위치 및 거리에 의한 감쇠 등이 고려되지 않았다. 본 논문에서는, 양상태 소나에서 지속파 송신 파형을 사용하는 경우에 대하여 수신기의 방향성과 그에 관련된 도플러, 그리고 거리에 대한 감쇠 등의 전처리를 통해 성능을 개선하였다. 본 연구에서 고안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 잔향 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다, 시뮬레이션 결과 1 %의 낮은 오탐지율에서 기존의 비음수 행렬 분해 기법 대비 10 % ~ 40 %의 탐지율 성능 향상이 있음을 확인하였다.