• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.495-507
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• 2019

데이터 희소성은 추천 시스템의 주요 과제 중 하나이다. 추천 시스템에서는, 일부분만 관찰된 데이터이고 다른 부분은 데이터가 누락된 대용량 데이터를 포함하고 있다. 대부분의 연구에서는, 데이터 세트에서 무작위로 데이터가 누락되었다고 가정하고, 관찰된 데이터만을 사용하여 추천 모델을 학습함으로써 사용자에게 항목을 추천하고 있다. 그러나, 실제로는 누락된 데이터는 무작위로 손실되었다고 볼 수 없다. 본 연구에서는, 누락 된 데이터를 사용자적 관심의 부정적인 예라고 간주하였다. 또한, 3가지 샘플 접근 방식을 SVD++ 알고리즘과 결합하여 SVD++_W, SVD++_R 그리고 SVD++_KNN 알고리즘을 제안하였다. 실험결과를 통하여, 제안한 3가지 샘플 접근 방식이 기존의 기본적인 알고리즘 보다 Top-N 추천에서 정확성과 회수율을 효과적으로 향상시킬 수 있다는 것을 보였다. 특히, SVD++_KNN 가 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 KNN 샘플 접근 방식이 사용자적 관심의 부정적인 예를 추출하는데 가장 효율적인 방법이라는 것을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.20-25
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• 1980

Singular value decomposition을 통한 pseudo-inverse를 단층영상 재구성에 이용하였다. 본 논문에서는 SVD pseudo-inverse를 이용한 truncated inverse filter와 Scalar Wiener filter에 대하여 검토하고 각각에 대하여 통계적 측면에서의 최적화가 연구되었다. 이러한 방법은 신호와 잡음문에 trade-off를 기함으로써 재구성 문제에 항상 뒤따르는 ill-conditioning 현상을 극복할 수 있다. 본 논문을 통하여 구성된 filter의 성능을 확인하기 위하여 컴퓨터를 이용한 simulation이 이루어졌으며 그 결과 재구성된 협상은 만족할 만 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1585-1601
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• 2017

With the rapid development of computer technologies, a number of image modification methods have emerged, which have great impacts on the security of image information. Therefore, it is necessary to protect the integrity and authenticity of digital images, and digital watermarking technique consequently becomes a research hotspot. An effort is made to survey and analyze advancements of image watermarking algorithms based on singular value decomposition (SVD) in recent years. In the first part, an overview of watermarking techniques is presented and then mathematical theory of SVD is given. Besides, SVD watermarking model, features, and evaluation indexes are demonstrated. Various SVD-based watermarking algorithms, as well as hybrid watermarking algorithms based on SVD and other transforms for copyright protection, tamper detection, location, and recovery are reviewed in the last part.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.591-602
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• 2021

급성 허혈성 뇌졸중(Acute ischemic stroke; AIS) 환자는 증상발현 수 시간 이내 영상의학 검사를 통해 뇌경색(Infarction)을 조기 진단하여야 한다. 본 연구에서 SVD와 Bayesian 알고리즘을 이용한 뇌경색의 부피측정을 관류 전산화단층촬영(Computed tomography perfusion; CTP)과 확산 강조 자기공명영상(Magnetic resonance diffusion weighted image; MR DWI)을 비교하여 임상적 유용성을 알고자 하였다. 2017년 9월부터 2020년 9월까지 급성 허혈성 뇌졸중 증상으로 응급실을 내원한 환자 중 50명(남 : 여 = 33 : 17)의 영상의학 검사 정보를 후향적으로 이용하였다. SVD와 Bayesian 알고리즘으로 측정된 뇌경색 부피는 윌콕슨 부호순위검정(Wilcoxon signed rank test) 통계분석을 하여 중앙값(Median)과 사분위수(Iter quartile range; IQR) 25 - 75% 범위로 나타내었다. CTP 검사로 측정한 core volume(단위 : cc)은 SVD가 18.07 (7.76 - 33.98), Bayesian은 47.3 (23.76 - 79.11)으로 측정되었고 penumbra volume은 SVD가 140.24 (117.8 - 176.89), Bayesian은 105.05 (72.52 - 141.98)로 측정되었다. Mismatch ratio (%)는 SVD가 7.56 (4.36 - 15.26), Bayesian은 2.08 (1.68 - 2.77)로 측정되었으며 모든 측정값은 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(p < 0.05). 스피어만 상관 분석(Spearman's correlation analysis) 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 상관계수(r = 0.915)가 CT SVD와 MR의 상관계수(r = 0.763)보다 더욱 높은 양의 상관관계를 보였다(p < 0.01). 블랜드 알트만 산점도(Bland altman plot) 분석 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 산점도 기울기(y = - 0.065)가 CT SVD와 MR의 산점도 기울기(y = - 0.749)보다 완만하게 측정되어 Bayesian이 더 높은 신뢰성을 나타내었다. 따라서 뇌경색 부피의 측정에서 Bayesian 알고리즘이 SVD보다 높은 정확도를 보였으므로 임상에서 유용하게 사용될 것으로 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.122-128
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• 2015

멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.82-86
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• 2006

패턴인식 시스템은 일반적으로 데이터의 전처리, 특징 추출, 학습단계의 과정을 거쳐서 개발되어 진다. 그중에서도 특징 추출 과정은 다차원 공간을 가진 입력 데이터의 복잡도를 줄여서 다음 단계인 학습단계에서 계산 복잡도와 인식률을 향상시키는 역할을 한다. 패턴인식에서 특징 추출 기법으로써 principal component analysis, factor analysis, linear discriminant analysis 같은 방법들이 널리 사용되어져 왔다. 이 논문에서는 singular value decomposition (SVD) 방법이 패턴인식 시스템의 특징 추출과정에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 특징 추출단계에서 SVD 기법의 유용성을 검증하기 위하여 원격탐사 응용에 적용하였는데, 실험결과는 널리 쓰이는 PCA에 비해 약 25%의 인식률의 향상을 가져온다는 것을 알 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.154-161
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• 2013

본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 디지털 영상의 워터마킹 방법에 적용하였다. 변환된 주파수 영역에서 SVD의 특이값 또는 주성분을 이용한 4가지 워터마크 삽입과 추출 알고리즘을 제안한다. 삽입한 워터마크는 2차원 영상이고, 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성을 측정하기 위하여 시각적인 판단뿐만 아니라 정규화된 상관값을 계산하였으며, 제안한 4가지 방법의 성능을 다양한 공격에 대해서 비교하였다. 가장 낮은 수평 또는 수직 교류 주파수 성분에 워터마크를 삽입하는 GCST-SVD 방법이 여러 공격에 대한 실험 결과로부터 높은 상관값과 시각적인 워터마크 특징을 잘 나타내므로 좋은 워터마킹 방법으로 사용할 수 있음을 볼 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8455-8461
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• 2015

본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제12권4호
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• pp.396-404
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• 2007

Increased oxidative stress contributes to the progression of atherosclerosis. We measured serum antioxidant mineral concentrations, capacities of serum antioxidant enzymes and fasting lipid profile in 97 male patients with coronary artery disease (CAD) and 21 male controls. Nutrient intake was assessed by the semi-quantitative food frequency method. CAD patients were divided into single-vessel disease (SVD, n=66) and multi-vessel disease (MVD, n = 31) groups on the coronary angiography. The ratio of serum LDL- to HDL-cholesterol elevated with an increasing number of diseased vessels compared to the control (control < SVD < MVD, p < 0.05). Patients with SVD and MVD had higher levels of serum lipoprotein (a) than the control (p < 0.05). The mean intake of carbohydrate, protein and cholesterol was higher in MVD patients and the intakes of vitamins C and E were lower in MVD and SVD patients than in the control (p < 0.05). Serum copper (Cu) and zinc (Zn) levels were higher in MVD and SVD patients than in the control (Cu: control $75.8{\pm}5.07$, SVD $99.2{\pm}2.90$, MVD $100.1{\pm}2.32{\mu}g/dL$, p<0.01; Zn: $76.8{\pm}5.36$, $119.0{\pm}5.95$, $129.1{\pm}2.70{\mu}g/dL$, p < 0.01). And the ratio of Zn to Cu was higher in SVD and MVD patients than in the control (control $0.78{\pm}0.06$, SVD $0.88{\pm}0.05$, MVD $0.99{\pm}0.04$, P < 0.05). The activity of glutathione peroxidase (GSH-Px) was lower in MVD than in SVD and the control (control $35.13{\pm}1.34$, SVD $35.30{\pm}1.01$, MVD $31.00{\pm}1.04 U/mg$ protein, p < 0.05). The ratio of the activities of superoxide dismutase (SOD) to GSH-Px was higher in MVD than in control and SVD (p < 0.05). In groups with CAD, serum Cu and Zn concentrations and their ratio were changed compared to the control. GSH-Px activity was decreased and the ratio of SOD to GSH-Px was increased in the patients with MVD. The balances between the activities of SOD and GSH-Px should also be considered a risk factor in CAD patients.

• 한국안광학회지
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• 제1권1호
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• pp.29-39
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• 1996

Triplet 카메라 렌즈계(f'=50mm, f/3.5)를 통하여 고유값의 중간값은 최적의 감쇠 계수임과, 정규 방정식을 풀 때 SVD 직교화 방법을 적용하면 불량 조건을 제거하여 계산의 정확도를 높일 수 있어서 merit 함수는 최소값에 안정하면서도 빠르게 수렴할 수 있다는 것을 조사하였다. 양호 조건인 triplet 카메라 렌즈계에서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법에서 얻은 최소 merit 함수는 가우스 소거법에서 얻은 최소 merit 함수의 97.86%로서 크게 개선되지는 못하였다. 따라서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법이 가우스 소거법을 적용한 DLS 법보다 감쇠 계수 적용에 대한 안정성과 수렴속도가 좋으며, 최적화 방법에 적절한 감쇠 계수를 적용시켜주면 최적화 과정의 수렴 속도가 개선됨을 알 수 있었다.