• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.34-36
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• 2006

In this paper we present a method of feature extraction for motor imagery single trial EEG classification, where we exploit nonnegative matrix factorization (NMF) to select discriminative features in the time-frequency representation of EEG. Experimental results with motor Imagery EEG data in BCI competition 2003. show that the method indeed finds meaningful EEG features automatically, while some existing methods should undergo cross-validation to find them.

• 응용통계연구
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• 제25권4호
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• pp.605-612
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• 2012

Multivariate data are often generated with multiple outcomes in various fields. Multiple outcomes could be mixed as continuous and discrete. Because of their complexity, the data are often dealt with by separately applying regression analysis to each outcome even though they are associated the each other. This univariate approach results in the low efficiency of estimates for parameters. We study the efficiency gains of the multivariate approaches relative to the univariate approach with the mixed data that include continuous and binary outcomes. All approaches yield consistent estimates for parameters with complete data. By jointly estimating parameters using multivariate methods, it is generally possible to obtain more accurate estimates for parameters than by a univariate approach. The association between continuous and binary outcomes creates a gap in efficiency between multivariate and univariate approaches. We provide a guidance to analyze the mixed data.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3482-3497
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• 2021

Artificial intelligence has emerged as the core of the 4th industrial revolution, and large amounts of data processing, such as big data technology and rapid data analysis, are inevitable. The most fundamental and universal data interpretation technique is an analysis of information through regression, which is also the basis of machine learning. Ridge regression is a technique of regression that decreases sensitivity to unique or outlier information. The time-consuming calculation portion of the matrix computation, however, basically includes the introduction of an inverse matrix. As the size of the matrix expands, the matrix solution method becomes a major challenge. In this paper, a new algorithm is introduced to enhance the speed of ridge regression estimator calculation through series expansion and computation recycle without adopting an inverse matrix in the calculation process or other factorization methods. In addition, the performances of the proposed algorithm and the existing algorithm were compared according to the matrix size. Overall, excellent speed-up of the proposed algorithm with good accuracy was demonstrated.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.53-62
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• 2020

최근 연구된 상품 추천 서비스들은 고객들의 구매 이력을 통해서만 추천이 이루어졌다. 본 논문에서는 구매 이력을 통해 추천뿐만 아니라 고객이 상품을 고를 때 취하는 행동 패턴을 분석하여 관심도가 높은 광고를 노출하는 행동 패턴 분석 기반 디지털 사이니지 서비스를 제안한다. 이 서비스는 고객행동 패턴을 분석하여 실질적으로 관심을 가지는 상품에 대해 관심도를 추출한다. 추출된 관심도와 고객들의 구매 이력을 Wide & Deep 모델을 통해 학습하고, 이를 바탕으로 MF(Matrix Factorization) 모델을 통해 다른 상품들의 희소 벡터를 예측한다. 예측된 상품 관심도에 대한 순위를 도출하고, 적합한 광고를 노출하기 위해 고객과 상호 작용할 수 있는 인도어 사이니지를 활용한다. 본 논문의 서비스를 통해 온라인뿐만이 아닌 오프라인 환경에서도 고객의 관심 정보를 파악하고 단순히 무작위로 노출하는 광고가 아닌 고객에게 적합한 광고를 제공하여 만족도 높은 구매 환경이 조성될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.851-858
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• 2016

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)의 확률적 해석에 근거한 새로운 통계적 음성검출기법을 제안한다. NMF의 기저와 부호화 행렬들이 주어졌을 때, 데이터 행렬의 분포를 Poisson 분포로 가정한 로그 우도는 Kullback-Leibler 발산을 이용한 NMF의 목적 함수와 일치한다. 이러한 NMF의 확률모델에 근거하여 음성검출을 위해 DFT영역에서 잡음과 음성의 크기 스펙트럼을 Poisson 분포로 모델링하여 새로운 우도비 검출 규칙을 유도한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 0-15dB 신호 대 잡음비의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian과 NMF을 사용한 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.63-66
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• 1998

In the implementation of the simplex method program, the representation and the maintenance of basis matrix is very important, In the experimental study, we investigates Suhl's idea in the LU factorization and LU update of basis matrix. First, the triangularization of basis matrix is implemented and its efficiency is shown. Second, various technique in the dynamic Markowitz's ordering and threshold pivoting are presented. Third, modified Forrest-Tomlin LU update method exploiting sparsity is presented. Fourth, as a storage scheme of LU factors, Gustavson data structure is explained. Fifth, efficient timing of reinversion is developed. Finally, we show that modified Forrest-Tomlin method with Gustavson data structure is superior more than 30% to the Reid method with linked list data structure.

• East Asian mathematical journal
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• 제40권3호
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• pp.307-318
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• 2024

This paper explores the application of matrix factorization, specifically CUR decomposition, in the clustering of Korean language documents by topic. It addresses the unique challenges of Natural Language Processing (NLP) in dealing with the Korean language's distinctive features, such as agglutinative words and morphological ambiguity. The study compares the effectiveness of Latent Semantic Analysis (LSA) using CUR decomposition with the classical Singular Value Decomposition (SVD) method in the context of Korean text. Experiments are conducted using Korean Wikipedia documents and newspaper data, providing insight into the accuracy and efficiency of these techniques. The findings demonstrate the potential of CUR decomposition to improve the accuracy of document clustering in Korean, offering a valuable approach to text mining and information retrieval in agglutinative languages.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권1호
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• pp.42-56
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• 2022

2016년 세계경제포럼인 다보스포럼에서 발표된 4차 산업혁명으로 인해 전 세계의 산업트렌드는 점점 빠르고 지능적으로 변화하고 있다. 이 중 디지털 트윈은 실제 사물이나 시스템, 환경 등을 실제 가상 세계에 동일하게 구현하고, 이를 활용한 시뮬레이션 분석 등을 진행함으로써 불필요한 비용 및 시행착오를 감소시키는 획기적인 기술로 전 산업에서 주목받고 있으며, 항만 역시 항만의 안전성과 효율성을 한번에 해결할 수 있는 디지털 트윈 기술에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 항만의 디지털 트윈 기술 적용을 위한 심층적인 연구가 부족하며, 특히 항만 디지털 트윈 구체화를 위한 측정 가능한 데이터에 대한 조사가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 디지털 트윈 기술의 컨테이너 항만 적용을 위한 측정 가능한 데이터 조사하고 이를 요인화하여 항만 디지털 트윈에 필요한 측정 가능한 데이터 수집에 편의성을 제공하고자 하였다. 연구결과 컨테이너 항만 적용을 위한 데이터 요인은 크레인 데이터, 운영적 데이터, 물리적 데이터, 운송적 데이터로 분류되었으며, 확인적 요인분석을 통해 요인 구성, 요인과의 상관관계, 적합도를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.217-220
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• 2007

In this paper, we present a new anchor shot detection system which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) anchor shot detection module using a support vector data description. According to our computer experiments, the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recent other results, but also more faster detection rate than others.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 1997

In this paper, we present a 3D reconstruction method of color volume data or a computerized human atlas. Binary volume rendering which takes the advantages of shear-warp factorization and new normal vector calculation method visualizes 3D organs in real time. Various manipulations such as rotation, multiple object rendering, removal, and transparency effect improve the usefulness and comprehensiveness of the computerized atlas.