• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.89-96
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• 2013

본 논문에서는 특이값 분해을 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도를 향상 시킬 수 있는 기법을 제시한다. IR-UWB Radar를 이용하여 실내 위치 추적 시스템을 위해서는 수신 신호에서 목표물 신호를 추출하여야 한다. 특이값 분해를 이용하여 클러터 신호를 제거함으로써 수신신호로 부터 목표물의 신호를 추출할 수 있다. 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 알고리즘은 목표물의 신호 추출 성능이 우수하나 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하는 기법을 제시한다. 실제 IR-UWB Radar 시스템에 적용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 연산속도를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.273-280
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• 2003

추천 시스템은 구매할 상품을 사용자가 찾는 것을 도와주는 시스템이다. 추천 시스템에서 사용되고 있는 여러 가지 방법 중에 대표적인 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 상품을 교차 추천해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 상품을 평가한 등급에 기초하고, 유사한 사용자는 평가 패턴의 유사성으로 판단된다. 순수한 협력적 여과는 사용자가 증가함에 따라서 평가 자료의 차원이 증가한다. 평가 자료의 고차원성은 자료의 희소성을 증가시켜 협력적 여과의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 SVD를 이용하여 평가 자료의 차원을 감소시켜 희소성을 최소화하는 방법을 고찰하며, 협력적 여과에 미치는 영향을 실험적으로 제시한다. 결과적으로 SVD를 이용한 협력적 방법은 순수한 협력적 여과 방법과 비교하여 충분히 정확한 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2C호
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• pp.155-160
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• 2010

본 논문은 다단계 불법유통 추적을 위하여 배포단계 마다 포렌식마크를 삽입하고 불법 유통시 삽입된 포렌식마크를 검출하여 유통경로 추적이 가능하도록 하는 방식을 제안한다. 단계마다 저작권 및 사용자 정보를 포함한 포렌식마크를 삽입해야 하므로 대용량의 정보 삽입이 필요하고, 또 단계마다 삽입된 정보들 사이에 신호간섭이 발생하지 않도록 하여야 정확한 검출이 가능하다. 제안방식은 포렌식마크로부터 디지털 홀로그램을 생성하여 DWT-SVD 도메인에 삽입하는 방식으로 다단계 불법유통 추적이 가능하도록 구성하였다. 대용량 정보 삽입을 구현하기 위하여 포렌식마크로부터 비축홀로그램(Off-axis Hologram)을 생성하고 단계별 유통추적이 가능하도록 홀로그램을 DWT(Discrete Wavelet Transform)도메인의 HL, LH, HH band에 삽입하여 신호간섭을 줄였다. 또 SVD(Singular Value Decomposition)를 홀로그램이 삽입된 신호에 적용하여 단계별 검출성능 및 안전성을 향상시켰다. 실험결과 각 단계별로 저작권 정보 및 사용자 정보로 활용이 가능한 128bit의 포렌식마크 삽입이 가능하여 3단계 배포에 총 384bit를 삽입하고 단계별로 정확한 검출이 이루어졌으며 JPEG압축에도 강인한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.1-18
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• 2016

협업필터링은 사용자의 선호도 평가자료를 이용하여 특정 사용자의 특정 상품에 대한 선호도를 예측하고 이를 이용하여 유사한 사용자에게 상품을 추천한다. 협업필터링은 전자상거래에서의 정보 과잉현상을 줄여 주기에 가장 인기 있는 개인화 기법이다. 그러나 협업필터링은 희소성과 확장성 문제 등을 가지고 있다. 본 연구에서는 희소성과 확장성 문제와 같은 협업필터링의 주요 한계점을 보완하고 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영하도록 하기 위하여 사회연결망 정보와 협업필터링을 접목하는 방안을 이용한다. 본 논문에서는 특이값 분해에 내재적인 정보를 반영할 수 있도록 확장한 SVD++에 사회연결망 정보를 고려할 수 있도록 한 Social SVD++ 알고리듬을 협업필터링에 접목한 새로운 추천 알고리듬을 이용한다. 특히, 본 연구는 추천과정에 실제 사용자의 사회연결망 정보를 반영하여 모형의 성과를 평가할 것이다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제2권1호
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• pp.18-24
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• 2005

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.176-184
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• 1998

We present a sequential factorization method using singular value decomposition (SVD) for recovering both the three-dimensional shape of an object and the motion of camera from a sequence of images. We employ paraperpective projection [6] for camera model to handle significant translational motion toward the camera or across the image. The proposed mthod not only quickly gives robust and accurate results, but also provides results at each frame becauseit is a sequential method. These properties make our method practically applicable to real time applications. Considerable research has been devoted to the problem of recovering motion and shape of object from image [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]. Among many different approaches, we adopt a factorization method using SVD because of its robustness and computational efficiency. The factorization method based on batch-type computation, originally proposed by Tomasi and Kanade [1] proposed the feature trajectory information using singular value decomposition (SVD). Morita and Kanade [10] have extenened [1] to asequential type solution. However, Both methods used an orthographic projection and they cannot be applied to image sequences containing significant translational motion toward the camera or across the image. Poleman and Kanade [11] have developed a batch-type factorization method using paraperspective camera model is a sueful technique, the method cannot be employed for real-time applications because it is based on batch-type computation. This work presents a sequential factorization methodusing SVD for paraperspective projection. Initial experimental results show that the performance of our method is almost equivalent to that of [11] although it is sequential.

• 방송공학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.289-298
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• 2008

본 논문은 특이값 분해에 기반하여 다양한 화질을 지원하는 3차원 메쉬 동영상의 SNR 계층 부호화 기법을 제안한다. SVD는 메쉬 동영상을 적은 수의 기저 벡터들과 특이값들로 표현하여 부호화 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 비트 평면 부호화를 적용한 후 각 이진화 단계와 화질 사이의 관계를 정량적으로 유도한다. 유도된 관계식을 이용하여 비트량-왜곡 측면에서 최적화된 부호화 순서를 정의한다. 또한 시공간 영역의 잉여 정보를 효율적으로 제거하는 예측 기법을 제시한다. 모의 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 다양한 SNR을 지원하며 기존의 기법에 비해 향상된 비트량-왜곡 성능을 발휘함을 보인다.

• Earthquakes and Structures
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• 제25권5호
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• pp.343-358
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• 2023

The superelastic viscous damper (SVD) is a hybrid passive control device comprising a viscoelastic damper and shape memory alloy (SMA) cables connected in series. The SVD is an innovative damper through which a large amount of seismic energy can dissipate. The current study assessed the seismic collapse induced by steel moment-resisting frames (SMRFs) equipped with SVDs and compared them with the performance of special MRFs and buckling restrained brace frames (BRBFs). For this purpose, nonlinear dynamic and incremental dynamic analysis (IDA) were conducted in OpenSees software. Both 5- and 9-story special MRFs, BRBFs, and MRFs equipped with the SVDs were examined. The results indicated that the annual exceedance rate for maximum residual drifts of 0.2% and 0.5% for the BRBFs and MRFs with SVDs, respectively, were considerably less than for SMRFs with reduced-beam section (RBS) connections and that the seismic performances of these structures were enhanced with the use of the BRB and SVD. The probability of collapse due to residual drift in the SVD, BRB, and RBS frames in the 9-story structure was 1.45, 1.75, and 1.05 times greater than for the 5-story frame.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.705-712
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• 2005

Biplot is a graphical display of the rows and columns of an n${\times}$p data matrix. In particular, Gabriel (1995) suggested the MANOVA biplot using singular value decomposition (SVD) with the averages of response variables according to treatment groups. But his biplot may cause wrong results by disregarding them when there exist covariate effects. In this paper, we will provide the MANCOA biplot based on the SVD with the parameter estimates for MANCOVA model when there exist covariate effects.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.285-290
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• 2005

Biplot is a graphical display of the rows and columns an $n{\time}p$ data matrix. In particular, Gabriel(1981) suggested The MANOVA BIPLOT using singular value decomposition (SVD) with the averages of response variables according to treatment groups. But his biplot may cause wrong results by disregarding them when there exists covariate effects. In this paper, we will provide the MANCOVA BIPLOT based on the SVD with the parameter estimates for MANCOVA model when there exist covariate effects.