• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.276-286
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• 2013

Singular Value Decomposition (SVD) 기반의 디콘볼루션 방식은 CT 관류 영상 해석에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 이 방식에서는 잡음의 영향을 줄이기 위해 SVD 계수를 임계화하는 과정이 사용된다. 이 때 임계화 경계치로 고정된 값을 사용하거나 미리 정해진 진동 지수(Oscillation Index)에 따른 경계치가 사용된다. 이들 두 임계화 방식은 계산량과 정확도 측면에서 서로 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 임계화 방식의 정확도를 비교하기 위한 몬테 칼로 모의 실험 방식을 제안한다. 또한 관류 해석시 사용하는 평활화 과정이 알고리즘의 정확도에 미치는 영향을 측정하기 위해 이 실험 방식을 확장하였다. 본 논문에서는 이와 같은 성능 비교를 위한 모의 실험 방식을 제시하고, 모의 데이터와 실제 CT 영상에 대한 실험 결과를 소개한다.

• 지질공학
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• 제28권3호
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• pp.465-473
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• 2018

육상 탄성파자료에 나타나는 일관성 잡음인 그라운드롤을 제거하기 위해 특이값 분해 필터링의 적용성을 살펴보았다. 상관성이 높은 반사에너지가 요구되는 특이값의 계산을 위해 먼저 자동이득제어로 감쇠된 진폭을 보상하고 송수신점의 높이보정 및 풍화대 보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거한 후, 나머지 정적보정으로 단파장 시간차이를 완화시켜 반사면의 수평적인 연속성을 높였다. 특이값 분해 필터링에 적합한 입력인자(최대 주성분)는 공통중간점 자료에 수직시간차 역보정을 수행하여 얻은 공통발파점 자료에 대한 연속 테스트로 결정하였다. 그라운드롤의 시간에 따른 분산이 뚜렷한 현장자료에서 특이값 분해 필터링은 일반적인 기법인 f-k 필터링에 비해 반사신호의 왜곡없이 그라운드롤의 영향을 최소화하면서 주요 반사면들의 연속성을 향상시키는데, 이것은 진폭 빛띠에서 반사파의 낮은 진동수 성분들이 필터링 후에도 보존되었다는 점과 잘 상관되었다. 특히 특이값 분해 필터링을 거친 후 S/N 비를 높일 수 있는 자료처리(송곳곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화) 과정을 함께 수행하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 주요 반사면들의 향상된 연속성과 분해능을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.417-430
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• 2014

본 연구는 현재 NASA에서 제공되는 operational OMI HCHO 관측 값에서 에러를 발견하여, 월평균 HCHO 자료의 시계열에 4 차 다항식을 피팅함으로써 구한 배경 모수화(parameterization)값을 이용하여 OMI HCHO 자료의 보정을 수행하였다. 보정후의 OMI HCHO는 동태평양과 서태평양 지역에서 -1.48%, 0.65%/year 경향성을 보였으며 이 수치는 GOME(-0.99%, 1.1%/year)과 SCAIMACHY(-0.92%, 0.03%/year)의 경향성과 유사한 결과이며 적절하게 비정상적인 배경 HCHO 농도의 증가가 제거되었음을 나타낸다. 이 자료의 검증과 분석은 EOF와 SVD 통계적 분석 방법을 사용하여 아프리카 지역에서 다양한 위성 관측 값과의 (HCHO, CO, $NO_2$ 그리고 firecount) 시공간 변동성의 일치성을 비교 분석함으로써 수행되었다. 아프리카에서 MOPITT CO, OMI $NO_2$, SCIAMAHCY 그리고 OMI HCHO의 EOF와 SVD 분석 결과는 생태계화재(biomass burning)의 시공간 변동성 분포와 매우 높은 일치성을 보여준다. 그러나 OMI HCHO 관측 값은 화재가 가장 강하게 발생하는 지역의 풍하측에서 최대 값이 보이며, 화재 발생이 가장 높은 1월에 다소 낮은 HCHO 값이 보이는 등 시공간적으로 생태계 화제 분포와 차이를 보인다. 이것의 원인으로 우리는 이 지역의 열대우림의 식물활동(biogenic activity)영향으로는 설명할 수 없고, biomass burning 에어로졸에 의한 잘못된 AMF 계산이 OMI HCHO 산출에 사용됨으로써 발생한 오차라는 것을 밝혔다. AMF와 관련된 오차가 적절하게 보정된다면, 아프리카 지역의 HCHO 시공간 변동성은 생태계 화제의 변동성을 따를 것이라 예상된다. 따라서 본 연구는 통계적 기법이 위성 자료를 평가하는데 매우 효율적인 방법임을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권1호
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• pp.46-56
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• 2016

Dynamic textures are videos that exhibit a stationary property with respect to time (i.e., they have patterns that repeat themselves over a large number of frames). These patterns can easily be tracked by a linear dynamic system. In this paper, a model that identifies the underlying linear dynamic system using wavelet coefficients, rather than a raw sequence, is proposed. Content based threshold filtering based on Set Partitioning in a Hierarchical Tree (SPIHT) helps to get another representation of the same frames that only have low frequency components. The main idea of this paper is to apply SPIHT based threshold filtering on different bands of wavelet transform so as to have more significant information in fewer parameters for singular value decomposition (SVD). In this case, more flexibility is given for the component selection, as SVD is independently applied to the different bands of frames of a dynamic texture. To minimize the time complexity, the proposed model is implemented on a graphics processing unit (GPU). Test results show that the proposed dynamic system, along with a discrete wavelet and SPIHT, achieve a highly compact model with better visual quality, than the available LDS, Fourier descriptor model, and higher-order SVD (HOSVD).

• 센서학회지
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• 제8권1호
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• pp.63-68
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• 1999

CCD 카메라에 얻어진 비디오 신호로부터 디지털화된 얼굴영상을 얻은 다음 신속하게 눈 패턴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴영역 및 눈 패턴 검출을 위해 주축성분분석(Principle Component Analysis : PCA)과 통계적인 성질이 유사한 일괄처리 SVD(Singular Value Decomposition)알고리즘 및 패턴서치회로망을 이용하였고, 정확도를 향상하기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하였다. 제안한 알고리즘으로 기존의 주축성분분석을 이용한 패턴 검출보다 계산량이 적고 정확도도 우수하며 초당 2 프레임 정도의 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제28권1호
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• pp.59-66
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• 2006

Learning behaviors of a radial basis function network (RBFN) using a singular value decomposition (SVD) and stochastic gradient (SG) algorithm, together named RBF-SVD-SG, for odor sensing systems are analyzed, and a fast training method is proposed. RBF input data is from a conducting polymer sensor array. It is revealed in this paper that the SG algorithm for the fine-tuning of centers and widths still shows ill-behaving learning results when a sufficiently small convergence coefficient is not used. Since the tuning of centers in RBFN plays a dominant role in the performance of RBFN odor sensing systems, our analysis is focused on the center-gradient variance of the RBFN-SVD-SG algorithm. We found analytically that the steadystate weight fluctuation and large values of a convergence coefficient can lead to an increase in variance of the center-gradient estimate. Based on this analysis, we propose to use the least mean square algorithm instead of SVD in adjusting the weight for stable steady-state weight behavior. Experimental results of the proposed algorithm have shown faster learning speed and better classification performance.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권5호
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• pp.491-498
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• 2015

Recognition of radar emitter signals is one of core elements in radar reconnaissance systems. A novel method based on singular value decomposition (SVD) and the main ridge slice of ambiguity function (AF) is presented for attaining a higher correct recognition rate of radar emitter signals in case of low signal-to-noise ratio. This method calculates the AF of the sorted signal and ascertains the main ridge slice envelope. To improve the recognition performance, SVD is employed to eliminate the influence of noise on the main ridge slice envelope. The rotation angle and symmetric Holder coefficients of the main ridge slice envelope are extracted as the elements of the feature vector. And kernel fuzzy c-means clustering is adopted to analyze the feature vector and classify different types of radar signals. Simulation results indicate that the feature vector extracted by the proposed method has satisfactory aggregation within class, separability between classes, and stability. Compared to existing methods, the proposed feature recognition method can achieve a higher correct recognition rate.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1784-1787
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• 2002

Two-dimensional (2-D) digital filters are widely useful inn image processing and other 2-D digital signal processing fields, but designing 2-D filters is much more difficult than designing one-dimensional (1-D) ones. This paper provides a new insight into the existing singular value decomposition (SVD)-based design approach in the sense that the SVD-based design can be performed more efficiently by exploiting the symmetries of the given 2-D magnitude specifications. By using the specification symmetries. only half of the 1-D filters (sub-filters) need to be designed. which significantly simplifies the design process and reduces the computer storage required for 1-D sub-filter coefficients. Another novel point of this paper si that an objective criterion is proposed for selecting appropriate sub-filter orders in order to reduce the hardware implementation cost. A design example is given to illustrate the effectiveness of the SVD-based design approach by exploiting specification symmetry and new order-selecting criterion.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.388-394
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• 2016

안테나 배열을 통한 방향 탐지는 여러 분야에서 활발하게 이루어지고 있는 연구 분야이다. Beamforming, Capon's method, maximum likelihood(ML), MUSIC 등과 같은 방향 탐지 알고리즘이 대표적이다. 최근 방향 탐지 이론은 압축센싱기법을 이용하여 신호의 희소도를 이용한 방법의 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중 하나인 신호의 데이터 행렬을 fitting하는 L1-SVD 알고리즘의 성능을 알아보기 위해 MUSIC 알고리즘과 비교하여 장단점을 알아본다.

• 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.