• KSBB Journal
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• 제16권4호
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• pp.381-388
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• 2001

DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제24권7호
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• pp.971-974
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• 2003

By utilizing singular value decomposition (SVD) and shift averaged Harr wavelet transform (WT) with a set of Daubechies wavelet coefficients (1/2, -1/2), a method that can simultaneously eliminate an unwanted large solvent peak and noise peaks from NMR data has been developed. Noise elimination was accomplished by shift-averaging the time domain NMR data after a large solvent peak was suppressed by SVD. The algorithms took advantage of the WT, giving excellent results for the noise elimination in the Gaussian type NMR spectral lines of NMR data pretreated with SVD, providing superb results in the adjustment of phase and magnitude of the spectrum. SVD and shift averaged Haar wavelet methods were quantitatively evaluated in terms of threshold values and signal to noise (S/N) ratio values.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.125-127
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• 2000

협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.152-162
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• 2021

In the last few years, detection has become a powerful methodology for network protection and security. This paper presents a new detection scheme for data recorded over a computer network. This approach is applicable to the broad scientific field of information security, including intrusion detection and prevention. The proposed method employs bidimensional (time-frequency) data representations of the forms of the short-time Fourier transform, as well as the Wigner distribution. Moreover, the method applies matrix factorization using singular value decomposition and principal component analysis of the two-dimensional data representation matrices to detect intrusions. The current scheme was evaluated using numerous tests on network activities, which were recorded and presented in the KDD-NSL and UNSW-NB15 datasets. The efficiency and robustness of the technique have been experimentally proved.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권4호
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• pp.29-37
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• 2004

본 논문에서는 구동기 고장을 가지는 시간지연 특이시스템의 신뢰 H/sub ∞/ 상태궤환 제어기 설계방법을 제안한다. 미리 설정한 영역내에서의 구동기 고장이 발생함에도 불구하고 특이시스템의 점근적 안정성(asymptotic stability)과 H/sub ∞/ 성능지수를 만족하는 신뢰 H/sub ∞/ 제어기가 존재할 조건과 제어기 설계 기법을 선형행렬부등식, 특이값 분해(singular value decomposition), 슈어 여수정리(Schur complements), 변수 치환 등에 의하여 제시한다. 제안한 충분조건은 구하려는 모든 변수의 견지에서 하나의 선형행렬부등식으로 표현되기 때문에 모든 해를 동시에 구할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 제안한 알고리듬을 이용하면 변수불확실성과 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 강인 신뢰(robust reliable) H/sub ∞/ 제어기 설계문제에도 쉽게 확장됨을 보인다. 마지막으로, 제안한 알고리듬의 타당성을 수치예제를 통하여 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.321-322
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• 2009

본 논문에서는 문서분류를 위하여 SVD(Singular Value Decomposition)을 이용한 효율적인 특징 선택 방법을 제안한다. 분류기 알고리즘은 문서를 효과적으로 분류할 수 있지만 분류기에 입력되는 특징공간이 너무 크다는 단점이 있다. SVD를 이용하면 입력 데이터의 차원을 줄여줄 수 있으며 문서와 문서 사이의 관계성을 내포하는 벡터공간을 만들 수 있다. 따라서 SVD를 이용하면 문서분류의 시간과 효율을 동시에 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 SVD을 이용한 문서분류 시스템이 입력데이터에 대한 차원을 감소시키면서 훌륭한 분류 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1979년도 하계 전자.전기연합학술발표회논문집
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• pp.151-152
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• 1979

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.21-31
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• 2014

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.

• 한국자기학회지
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• 제18권6호
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• pp.221-224
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• 2008

본 논문에서는 함정 선체의 갈바닉 부식 전류에 의해 발생되는 수중 전기장 신호를 경계요소 해석 도구인 FNREMUS 소프트웨어를 이용하여 예측하고, 예측된 신호로부터 함정 전기장 신호 특성을 특이치 분해(singular value decomposition) 방법을 이용하여 등가적으로 다이폴 모델링하는 방법에 대해 기술하고 있다. 제안된 다이폴 모델링 기법은 30 m 심도에서 예측된 경계요소 해석 결과와의 평균 차이 비교 방법을 통해 타당함이 확인되었다. 본 논문에서 제안된 모델링 기법을 이용하면 함정에서의 다양한 심도 변화에 따른 수중 정 전기장 신호 분포 특성 예측 및 분석이 가능하다.