본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
This paper proposed a versatile algorithm based on a dual-tree complex wavelet transform for intensifying the visual aspect of medical images. First, the decomposition of the input image into a high sub-band and low-sub-band image is done. Further, to improve the resolution of the resulting image, the high sub-band image is interpolated using Lanczos interpolation. Also, contrast enhancement is performed by singular value decomposition (SVD). Finally, the image reconstruction is achieved by using an inverse wavelet transform. Then, the Gaussian filter will improve the visual quality of the image. We have collected images from the hospital and the internet for quantitative and qualitative analysis. These images act as a reference image for comparing the effectiveness of the proposed algorithm with the existing state-of-the-art. We have divided the proposed algorithm into several stages: preprocessing, contrast enhancement, resolution enhancement, and visual quality enhancement. Both analyses show the proposed algorithm's effectiveness compared to existing methods.
특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 송신단, 수신단, 중계 전송단에서 모두 다중 안테나를 가지고 양방향 중계 증폭 전송 방식으로 동작하는 통신 환경을 고려한다. 양방향 중계 전송에서 발생하는 자기 간섭을 한 쪽의 수신단에서는 제거할 수 있고, 다른 한 수신단에서는 제거할 수 없는 상황에서 최대 전송률을 보내기 위해 릴레이 구조를 최적화하는 것을 목표로 한다. 먼저 최대 전송률을 구하기 위하여 GD(gradient descent) 기반의 지역 최적화 알고리즘을 개발하고, 보다 간단한 구조를 가지는 특이값 분해(SVD: singular value decomposition) 기반의 블록 삼각화 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 양방향 기법들이 기존의 양방향 방법에 비해 자기간섭 제거 기능이 없는 기기가 상용될 때 향상된 성능을 얻는다는 것을 보여준다.
Moving force identification is a very important inverse problem in structural dynamics. Most of the identification methods are eventually converted to a linear algebraic equation set. Different ways to solve the equation set may lead to solutions with completely different levels of accuracy. Based on the measured bending moment responses of the bridge made in laboratory, this paper presented the time domain method (TDM) and frequency-time domain method (FTDM) for identifying the two moving wheel loads of a vehicle moving across a bridge. Directly calculating pseudo-inverse (PI) matrix and using the singular value decomposition (SVD) technique are adopted as means for solving the over-determined system equation in the TDM and FTDM. The effects of bridge and vehicle parameters on the TDM and FTDM are also investigated. Assessment results show that the SVD technique can effectively improve identification accuracy when using the TDM and FTDM, particularly in the case of the FTDM. This improved accuracy makes the TDM and FTDM more feasible and acceptable as methods for moving force identification.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1708-1727
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2021
In the advent of the twenty-first century, human beings began to closely interact with technology. Today, technology is developing, and as a result, the world wide web (www) has a very important place on the Internet and the significant task is fulfilled by Web services. A lot of Web services are available on the Internet and, therefore, it is difficult to find matching Web services among the available Web services. The recommendation systems can help in fixing this problem. In this paper, our observation was based on the recommended method such as the collaborative filtering (CF) technique which faces some failure from the data sparsity and the cold-start problems. To overcome these problems, we first applied an ontology-based clustering and then the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for each separate cluster group that effectively increased the data density using the past user interests. Then, user ratings were predicted based on the model-based approach, such as singular value decomposition (SVD) and the predictions used for the recommendation. The evaluation results showed that our proposed approach has a less prediction error rate with high accuracy after analyzing the existing recommendation methods.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 특이치 분해를 이용하여 영상의 소유권 보호론 위한 시각적으로 눈에 띄지 않는 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이를 위하여, 우선 웨이블릿 변환을 사용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최저주파수 대역에 해당하는 LL$_3$ 대역에 특이치 분해에 기반한 키 종속적인 워터마크를 삽입하는 방법을 사용하고 있다. 또한 워터마크의 검출과 강인성 검증을 위하여 DCT 변환을 이용하여 워터마크의 검출을 하였다. 실험에서 우리는 여러 가지 공격에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다. 특히, 노이즈의 공격과 JPEG 압축의 경우에도 매우 높은 추출률을 보였다. 그리고, Digimarc사의 방법을 통한 추출에서 JPEG 압축의 경우 압축률 80%에서는 삽입된 워터마크를 추출하지 못함을 알 수 있었으나 본 논문의 알고리즘에서는 80%의 압축에서도 삽입된 워터마크가 잘 추출됨을 볼 수 있었다.
이 논문은 새로운 블라인드 부분 간격 등화기를 제안한다. 기존의 선형 계획법을 이용한 등화기는 등화기 필터 탭의 자유도를 강제로 줄였기 때문에 성능이 저하된다. 제안 방법은 특이값 분해를 통해 신호 공간을 구해 표본을 최대한 사용하여 등화기 성능을 향상시킨다. 제안 방법은 핵 노름을 이용한 등화기와 성능은 비슷하면서도, 기존 선형 계획법을 이용한 등화기와 비슷한 낮은 복잡도를 갖는다.
대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.
차세대 이동 및 우선통신 시스댐은 현재보나 얘우 큰 고속의 데이터 전송과 시스템 용량을 요구하고 였으며 이러한 요구를 충족시키기 위해서 복수의 안테나를 사용하여 송수신을 하는 MIMO(m 비 tiple input, multiple output) 기술이 널리 연구되고 있다 이 논문은 다수의 안테나를 가지고 있는 기지국, 소수의 안테나를 가지고 있는 단말기의 하향 링크에서 스케터령과 변동이 적으며 평탄한 페이딩 채널을 가정한다. 단영 사용가 MIMO 시스템에서 가지국이 채널상태정보를 가지고 있다연 SVD(singular value decomposition) 와 water filling 읍 사용 한 MIMO 기숭이 최대의 채널용량을 이룬다. 그러나 복수 사용자 시스템의 경우에는 공간분할 다중접속 기술을 이용하여, 보다 큰 전체 채널용량을 얻는 것이 가능하다 이 논문은 복수 사용가 시스템에서 각 사용자에게 복수 의 데이터 스트림을 전송하는 MIMO 공간분할 다중접속 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 SVD 기반의 MIMO 기술이나 스마트 안테나를 사용한 공간분항 다중정속 기술보다 더 큰 전체 채널용량을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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