• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.725-734
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• 2003

본 논문에서는 통계적 분석 기법인 주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서내의 주제어를 추출한 후, 추출된 주제어와 문장간의 거리가 가장 짧은 문장들을 중요 문장으로 추출하여 요약으로 제시한다. 주제어를 추출하기 위해서는 주성분 분석을 이용하였으며, 이는 문서 자체내의 빈도 정보와 단어간의 연관 정보를 이용한 것이다. 그리고, 중요 문장을 추출하기 위해 비정칙치 분해를 시행하여 문장 벡터와 주제어 벡터론 획득한 후, 두 벡터간의 유클리디언 거리를 계산하였다. 신문 기사를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 출현 빈도만을 이용한 방법과 주성분 분석만을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.752-757
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• 2006

고속데이터 전송이 요구되는 경우, OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 다중경로에 의해 발생되는 주파수 선택성 페이딩에 쉽게 대처할 수 있다는 장점 때문에 다양한 고속 무선 통신 시스템에 채택되어왔다. 본 논문에서는 최적의 적응 비트로딩 알고리즘을 제안하고, 이를 확인하기 위해 SISO(Single Input Single Output)-OFDM 시스템에 이 알고리즘을 적용하고 고정 변조를 사용하는 SISO-OFDM과 비교 분석 하였다. 특히 다중 경로페이딩 채널에서 채널을 알고 있는 경우, MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템의 적응 비트로딩을 시험하기 위해, 특이치 분해(SVD : Singular Value Decomposition)를 사용하여 MIMO 채널을 SISO 채널로 병렬 분해하여, 제안한 적응비트로딩 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 적응 비트로딩 MIMO-OFDM 시스템은 SISO-OFDM 시스템 보다 BER 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국광학회지
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• 제6권3호
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• pp.178-187
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• 1995

렌즈 설계에 적합한 감쇠계수를 결정하는 방법을 연구하였다. 구해진 감쇠계수를 additive 감쇠최소 자승법에 도입하였을 때, triplet형 사진렌즈 설계에서 최적화 과정의 수렴성과 안정성에 관해서 조사하였다. 오차함수의 Jacobian 행열의 곱에 대한 고유값을 SVD(singular value decomposition)를 통해 구한 후 고유값들의 중간치를 적합한 감쇠계수로 결정하였다. 적합한 감쇠계수를 이용하여 triplet형 사진렌즈를 최적화한 결과 수렴성과 안정성이 향상되었다. 직교변환 방법으로 Jacobian 행열의 해를 구하면 정규 방정식을 사용하여 해를 구할 때 발생하는 수치적 부정확성을 개선할 수 있었다. 적합한 감쇠계수 선택법과 Jacobian 행열의 직교변환 방법을 같이 사용하는 것이 고차의 항들을 가지는 비구면 렌즈 설계에 유용함을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.130-132
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• 2013

This paper presents an improvement for calculating method of astronomical vessel position with circle of equal altitude equation based on using a virtual object in sun and two stars observation. In addition, to enhance the accuracy of ship position achieved from solving linear matrix system, and surmount the disadvantages on rank deficient matrices situation, the authors used singular value decomposition (SVD) in least square method instead of normal equation and QR decomposition, so, the solution of matrix system will be available in all situation. As proposal algorithm, astronomical ship position will give more accuracy than previous methods.

• ETRI Journal
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• 제41권1호
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• pp.109-116
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• 2019

This paper explores new techniques that are based on a hidden-layer linear transformation for fast speaker adaptation used in deep neural networks (DNNs). Conventional methods using affine transformations are ineffective because they require a relatively large number of parameters to perform. Meanwhile, methods that employ singular-value decomposition (SVD) are utilized because they are effective at reducing adaptive parameters. However, a matrix decomposition is computationally expensive when using online services. We propose the use of an extended diagonal linear transformation method to minimize adaptation parameters without SVD to increase the performance level for tasks that require smaller degrees of adaptation. In Korean large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR) tasks, the proposed method shows significant improvements with error-reduction rates of 8.4% and 17.1% in five and 50 conversational sentence adaptations, respectively. Compared with the adaptation methods using SVD, there is an increased recognition performance with fewer parameters.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.729-739
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• 2015

An algorithm for fault detection and classification method for wide-area protection in Korean transmission systems is proposed. The modeling of 345-kV and 765-kV Korean power system transmission networks using the Electro Magnetic Transient Program - Restructured Version (EMTP-RV) is presented and the algorithm for fault detection and classification in transmission lines is developed. The proposed algorithm uses the Wavelet Transform (WT) and Singular Value Decomposition (SVD). The Singular value of Approximation coefficient (SA) and part Sum of Detail coefficient (SD) are introduced. The characteristics of the SA and SD at the fault conditions are analyzed and used in the algorithm for fault detection and classification. The validation of the proposed algorithm is verified by various simulation results.

• 한국음향학회지
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• 제34권3호
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• pp.234-239
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• 2015

비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.26-33
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• 2014

LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) 이후 무선 통신 시스템에서는, 시스템 전송률의 향상을 위해 증가한 개수의 입출력 안테나를 사용하는 MIMO (multiple-input multiple-output) 시스템이 활용될 것이다. 이러한 증가한 개수의 안테나 어레이를 사용하는 경우, 채널 정보의 궤환에 있어서 과도한 오버헤드가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 채널 정보의 궤환 오버헤드를 줄이기 위한 방안과, 특히 수신단에서 두 개 혹은 그 이상의 수신 안테나를 사용하는 다중 랭크 전송시의 적용 방안을 제안한다. 수신단에서 송신단으로 일시에 궤환되는 정보의 양을 줄이기 위해 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition)를 활용하는 빔포밍 방안을 제시한다. SVD의 연산과정의 특성 상, 분할된 행렬에 대한 SVD 연산은 원 행렬의 특성을 상실시킬 수 있으므로 이에 대한 대응 방안에 대해서도 설명한다.

• 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.

• 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.