• 한국정밀공학회지
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• 제16권2호통권95호
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• pp.116-122
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• 1999

저차 동적계(특히 카오스계)에서 측정한 시계열의 잡음을 제거하기 위해서 SVD(Singular Value Decomposotion)을 이용한 새로운 간편하고 매우 효과적인 새로운 잡음 제거법이 소개되었다. 이 방법은 위상궤적(phase portraint)을 재구성하는데 중점을 두었으며, 궤적행렬(trajectory matrix)을 구성하는데 그 기본을 두었다. 이 궤적행렬에 SVD를 반복적으로 사용하여 신호와 잡음을 분리하였다. 이 방법은 Duffing계에서 측정한 잡음이 섞인 카오스 신호에 적용되었으며, 또한 실험에 의한 진폭변조된 신호에도 적용되었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.3-11
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• 2001

본 연구에서는 SVD (Singular Value Decomposition)를 이용하여 다중입력과 다중출력을 가지는 시스템에서의 입력을 알아내기 위해 역변환 필터를 구현하였다. SISO (Single-Input and Single-Output)시스템의 입력과 출력의 관계에 대한 행렬공식화 작업을 확장하여 MIMO (Multi-Input and Multi-Output)시스템에 적용하였다. 그리고 시간영역과 주파수영역에서 최소위상 (Minimum phase)시스템과 비최소위상 (Non-minimum phase)시스템에 대한 그 역벽환에 대해 알아보았으며 비최소 위상요소에 대한 효과적인 역변환을 위해 SVD를 도입하였다. 먼저 전체시스템 행렬의 특이값 (singular value)을 계산하고 시스템의 위상에 대해 알아본다. 전체시스템이 비최소 위상인 경우 하나 이상의 매우 작은 특이값을 가지며 이는 시스템의 최소 위상/비최소 위상에 대한 정보를 가짐을 알 수 있다. 이를 이용하여 전체시스템에 대한 근사적인 역변환 필터를 구할 수 있으며 보다 근사적인 역변환 필터를 얻기 위하여 특이벡터를 이용하여 근사적인 역변환 필터를 얻었다. 수치적 예는 이러한 역변환 필터 행렬의 이용에 대한 잠재성을 보여준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.133-138
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• 2006

Singular value decomposition (SDV) approach is applied to the observability analysis of GPS/INS in this paper. A measure of observability for a subspace is introduced. It indicates the minimum size of perturbation in the information matrix that makes the subspace unobservable. It is shown that the measure has direct connections with observability of systems, error covariance, and singular structure of the information matrix. The observability measure given in this paper is applicable to the multi-input/multi-output time-varying systems. An example on the observability analysis of GPS/INS is given. The measure of observability is confirmed to be less sensitive to system model perturbation. It is also shown that the estimation error for the vertical component of gyro bias can be considered unobservable for small initial error covariance for a constant velocity horizontal motion.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.863-875
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• 2017

The traditional text similarity measurement methods based on word frequency vector ignore the semantic relationships between words, which has become the obstacle to text similarity calculation, together with the high-dimensionality and sparsity of document vector. To address the problems, the improved singular value decomposition is used to reduce dimensionality and remove noises of the text representation model. The optimal number of singular values is analyzed and the semantic relevance between words can be calculated in constructed semantic space. An inverted index construction algorithm and the similarity definitions between vectors are proposed to calculate the similarity between two documents on the semantic level. The experimental results on benchmark corpus demonstrate that the proposed method promotes the evaluation metrics of F-measure.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.704-712
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• 2023

This paper presents a flexible finite-difference technique for analyzing the nonuniform guiding structures. Because the voltage and current variations along the nonuniform structure differ for each segment, this work considers the adaptable discretization steps. This technique increases the accuracy of the final response. Moreover, by applying the singular value decomposition and discarding the nonprincipal singular values, an optimal lower rank approximation of the discretization matrix is obtained. The computational cost of the introduced method is significantly reduced using the optimal discretization matrix. Also, the proposed method can be extended to the nonuniform waveguides. The technique is verified by analyzing several practical transmission lines and waveguides with nonuniform profiles.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.413-419
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• 1998

A novel order-reduction technique for model predictive control(MPC) is proposed based on the singular value decomposition(SVD) of a pulse response circulant matrix(PRCM) of a concerned system. It is first investigated that the PRCM (in the limit) contains a complete information of the frequency response of a system and its SVD decomposes the information into the respective principal directions at each frequency. This enables us to isolate the significant modes of the system and to devise the proposed order-reduction technique. Though the primary purpose of the proposed technique is to diminish the required computation in MPC, the clear frequency decomposition of the SVD of the PRCM also enables us to improve the robustness through selective excitation of frequency modes. Performance of the proposed technique is illustrated through two numerical examples.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.481-489
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• 2011

본 논문에서는 트러스 구조 해석에 있어서 기존의 하중법을 특이값 분해로 정식화 한 새로운 하중법을 제안하였다. 하중법은 유한요소법을 이용한 트러스 구조 해석법과 달리 접근 방법이 쉬우며 어려운 구조적 개념이 필요하지 않아 일반적인 트러스 구조 해석에서 주로 사용된다. 또한 트러스 및 핀-조인트 골조와 같은 골조 시스템의 구조 해석에도 적용할 수 있어 매우 효과적인 방법이다. 하지만 하중법은 많은 수식을 통해 구조 해석을 수행하여야 하므로 이로 인해 수치상의 오류가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 기존의 하중법에서 사용하던 수식을 특이값 분해로 정식화 한 새로운 하중법을 제안하였다. 이 방법을 사용하여 트러스 구조물을 해석할 경우 기존의 하중법의 기본개념을 그대로 이용하면서도 복잡한 수식을 사용하지 않고 해석을 수행할 수 있으므로 매우 효율적인 방법이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권11호
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• pp.928-937
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• 2013

본 논문은 특이값 분해와 영상 피라미드를 이용한 새로운 대비 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다음과 같이 네 단계로 진행 된다. 먼저 전역 명암대비와 지역적 디테일을 향상시키기 위해 영상 피라미드를 이용하여 영상을 기저영상과 세부영상들로 분해한다. 전역 명암대비 향상은 특이값 분해를 이용하여 영상 전체의 명암대비를 향상시키고, 지역적 디테일 향상은 가중치를 이용하여 개선시킨다. 영상 합성은 영상의 컬러 일관성을 유지하기 위해 컬러와 명암성분들을 결합한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존의 방법들보다 영상의 세부 정보를 강화하면서 전체적인 명암대비 개선을 보인다.

• 한국자기학회지
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• 제17권6호
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• pp.259-264
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• 2007

본 논문에서는 모델 함정에 의해 발생하는 정 자기장 신호 특성을 수학적으로 모델링하는 방법에 대해 기술하고 있다. 특정 위치에 설치된 자기센서들에 의해 계측된 자기장 신호 값들로 부터 특이치 분해(singular value decomposition) 방법을 이용한 등가 자기원 다이폴 모델링 기법을 제안하였으며, 제안된 기법의 타당성은 비자성 자기실험실에서 측정된 자기장 값들과의 비교를 통해 성공적으로 검증되었다. 본 논문에서 제안된 기법은 모델 함정 뿐 만 아니라 실 함정에서의 다양한 심도 변화에 따른 정 자기장 신호 분포 특성 예측 시 직접 활용이 가능하다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.117-124
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• 2023

In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.