• Title/Summary/Keyword: Vector Decomposition

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인지 무선 시스템에서 웨이블릿 패킷 분해를 이용한 서포트 벡터 머신 기반 스펙트럼 센싱 (Spectrum Sensing based on Support Vector Machine using Wavelet Packet Decomposition in Cognitive Radio Systems)

  • 이규형;이영두;구인수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.81-88
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    • 2018
  • 부사용자가 주사용자의 주파수 사용 상태를 판별하기 위해 인지 무선 시스템의 핵심 기술인 스펙트럼 센싱을 사용한다. 스펙트럼 센싱 기법 중 에너지 검출법은 할당 된 채널 신호의 강도에 따라서 주사용자의 주파수 사용 유무를 판별한다. 이 기법은 단순히 신호의 크기를 이용해 스펙트럼 센싱하기 때문에 SNR 대역이 낮아질수록 주사용자의 신호를 검출하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 낮은 SNR 대역에서의 성능 열화를 극복하기 위해 웨이블릿 패킷 분해를 사용한 서포트 벡터 머신을 스펙트럼 센싱과 융합하는 방식을 제안하였다. 이 방식은 센싱 신호를 웨이블릿 패킷 분해를 기반으로 특징 추출하여 Support Vector Machine의 훈련과 실험용 데이터로 사용한다. 제안한 방식의 실험 결과를 SNR대역에 대해 정확도와 ROC 커브 그래프의 AUC를 이용하여 에너지 검출법과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 낮은 SNR대역에서 에너지 검출법 보다 더 향상된 판별 성능을 보였다.

AHP에서 왜대칭행렬의 고유분해를 이용한 중요도 추정법의 제안 (An Estimating Method for Priority Vector in AHP, Using the Eigen-Decomposition of a Skew-Symmetric Matrix)

  • 이광진
    • 응용통계연구
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    • 제17권1호
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    • pp.119-134
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    • 2004
  • AHP기법에서는 의사결정 요소들의 중요도를 추정함에 있어 통상 쌍대비교행렬 그 자체에 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용한다. 본 연구에서는 왜대칭행렬의 고유분해를 통해 쌍대비교행렬을 조정한 후 조정된 쌍대비교행렬에 대해 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용하는 중요도 추정법을 제안한다. 그리고 이 추정법이 가지는 여러 가지 이점과 의미를 이론적 근거와 실제 사용 예를 통해 보이고자 한다. 본 연구결과는 불일치성이 높은 쌍대비교행렬이 주어진 경우 불일치성을 줄이는데 특히 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

특이치 분해와 Fuzzy C-Mean(FCM) 군집화를 이용한 벡터양자화에 기반한 워터마킹 방법 (An Watermarking Method Based on Singular Vector Decomposition and Vector Quantization Using Fuzzy C-Mean Clustering)

  • 이병희;장우석;강환일
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.964-969
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    • 2007
  • 본 논문은 원본 영상과 은닉 영상의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 영상 은닉의 한 방법을 제안한다. 이 워터마킹 방법은 특이치 분해와 퍼지 군집화 기반 벡터양자화를 이용한다. 실험에서는 은닉된 영상의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다. 이 워터마킹기법의 장점은 워터마크된 영상이 이미 압축되어 있으므로 압축과정과 동시에 저작권 보호에 이용할 수 있다는 장점이 있다.

A Form-finding of Planar Tensegrity Structures

  • Lee, Sang Jin
    • Architectural research
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    • 제14권4호
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    • pp.143-152
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    • 2012
  • A form-finding procedure is presented for planar tensegrity structures. Notably, a simple decision criteria is proposed to select the desirable candidate position vector from the unitary matrix produced by the eigenvalue decomposition of force density matrix. The soundness of the candidate position vector guarantees faster convergence and produces a desirable form of tensegrity without any member having zero-length. Several numerical examples are provided to demonstrate the capability of the proposed form-finding process.

An Equivalent Carrier-based Implementation of a Modified 24-Sector SVPWM Strategy for Asymmetrical Dual Stator Induction Machines

  • Wang, Kun;You, Xiaojie;Wang, Chenchen
    • Journal of Power Electronics
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    • 제16권4호
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    • pp.1336-1345
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    • 2016
  • A modified space vector pulse width modulation (SVPWM) strategy based on vector space decomposition and its equivalent carrier-based PWM realization are proposed in this paper, which is suitable for six-phase asymmetrical dual stator induction machines (DSIMs). A DSIM is composed of two sets of symmetrical three-phase stator windings spatially shifted by 30 electrical degrees and a squirrel-cage type rotor. The proposed SVPWM technique can reduce torque ripples and suppress the harmonic currents flowing in the stator windings. Above all, the equivalent relationship between the proposed SVPWM technique and the carrier-based PWM technique has been demonstrated, which allows for easy implementation by a digital signal processor (DSP). Simulation and experimental results, carried out separately on a simulation system and a 3.0 kW DSIM prototype test bench, are presented and discussed.

KMSVDD: K-means Clustering을 이용한 Support Vector Data Description (KMSVOD: Support Vector Data Description using K-means Clustering)

  • 김표재;장형진;송동성;최진영
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.90-92
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    • 2006
  • 기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데이터 영역을 sub-grouping한 후 각각의 sub-group들을 개별적으로 학습함으로써 계산량 감소 효과를 얻는다. 이러한 sub-grouping 과정은 hypersphere를 이용하여 학습 데이터를 둘러싸는 SVDD의 학습 특성을 훼손시키지 않으면서 중심점으로 모여진 작은 영역의 학습 데이터를 학습하도록 함으로써, 기존의 SVDD와 비교하여 학습 정확도의 차이 없이 빠른 학습을 가능하게 한다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.

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UTV 분해를 이용한 KLT-CVQ 코더의 계산량 개선 (Reduction in Computational Complexity of KLT-CVQ using UTV Decomposition)

  • 주현호;김무영
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.176-177
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    • 2012
  • 사람의 음성을 압축하는 방법으로 Code Excited Linear Prediction (CELP) 코더가 주로 사용되어 왔다. CELP 코더의 수신단에서는 양자화 된 여기신호를 LPC 필터로 합성하여 신호를 복원한다. LPC 합성필터의 영향으로 양자화 된 여기신호의 보로노이 셀 모양이 변형되는 문제점이 있기 때문에 이런 문제점을 해결하기 위해서 Karhunen-Loeve-Transform based Classify vector Quantization (KLT-CVQ) 코더가 제안되었다. 기존 KLT-CVQ 코더는 KLT 변환과 class 선택을 위해서 Eigen Value Decomposition (EVD)을 이용해서 eigen vector와 eigen value를 계산한다. 본 논문에서는 EVD 대신에 UTV Decomposition (UTVD)을 이용하여 KLT-CVQ의 계산량 문제점을 개선하는 방법을 제안한다.

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Strain Decomposition Method in Hull Stress Monitoring System for Container Ship

  • Park, Jae-Woong;Kang, Yun-Tae
    • Journal of Ship and Ocean Technology
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    • 제7권3호
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    • pp.56-65
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    • 2003
  • The hull monitoring systems of container ships with four long-base gages give enough information for identifying the hull girder loads such as bending and torsional moments. But such a load-identification for container ships has not been known. In this paper, a load-identification method is suggested in terms of a linear matrix equation that the measured strain vector equals to the multiplication of the transformation matrix and the desired strain component vector. The equation is proved to be mathematically complete by the property of positive-definite determinant of the transformation matrix. The method is applied to a hull stress monitoring system for 8100TED container ship during sea trial, and the estimated external loads illustrate reasonable results in comparison with the pre-estimated results. This moment decomposition concept has also been tested in real operation conditions. The typical phenomena over the Suez Canal illustrated very suitable results comparing with the physical understandings. Henceforth, one can effectively use the proposed concept to monitor the hull girder loads such as bending and torsional moments.

A Text Similarity Measurement Method Based on Singular Value Decomposition and Semantic Relevance

  • Li, Xu;Yao, Chunlong;Fan, Fenglong;Yu, Xiaoqiang
    • 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.

발전 효율향상을 위한 태양광추적 센서 및 제어기 개발 (The development of solar tracking sensor and controller for improvement of generation efficiency)

  • 한기봉;한태희;이신원;한승우
    • 한국태양에너지학회 논문집
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    • 제32권6호
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    • pp.29-36
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    • 2012
  • The existing solar tracking sensor for 2 axial control system to trace latitude and longitude is made of four phototransistor. The phototransistor-making is difficult and it's manufacturing is more high-priced than a wide use phototransistor because they have to the same characteristics of each phototransistor output signal. This paper described the algorithm for supplement these weakness. The algorithm applied to signal normalizing method and vector decomposition law. The deviations of each a wide use phototransistor output signal are resolved by signal normalizing method and it is able to make a solar tracking sensor using three phototransistor by vector decomposition law. Therefore, in this paper, it is reduced the number of phototransistor that is composed of solar tracking sensor and possible to use a wide use phototransistor by the proposed algorithm.