• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.487-494
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• 2012

본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.1478-1484
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• 2004

본 논문은 사용자로 하여금 얼굴표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 실시간적 얼굴 표정을 제어하는 기법을 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 3차원 아바타의 얼굴 표정은 사용자가 표정공간을 항해하면서 실시간적으로 제어한다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 PCA투영 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화했다. 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.148-156
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• 2014

MVDR(minimum variance distortionless response) 적응 어레이에서 조향벡터(steering vector)에 에러가 있으면 원하는 신호(desired signal)도 감쇠되어 성능이 심하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 에러에 대응할 수 있는 계산이 간편한 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 DCB(doubly constrained beamforming) 원리에 기초한 최소화 문제의 해 벡터를 구하고, 이벡터를 부공간에 투사하여 새로운 조향벡터로 사용한다. 최소화 문제의 해결과 부공간 투사에 필요한 주 고유쌍(principal eigenpairs)은 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation)를 변형한 MPASTd(modified PASTd)에 의거하여 직접 상관행렬(correlation matrix)을 추정함이 없이 수신 데이터로부터 구해진다. 그리고 고유쌍 계산에 있어, 기존에 알려진 MPASTd를 개선해서 계산량을 절감하면서 효과적으로 구하는 방법을 제시한다. 제안한 적응어레이 기법은 상관행렬을 추정하고 이를 고유분해(eigendecomposition)하는 기존방식보다 계산량을 크게 줄이고 우수한 성능을 가질 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권3C호
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• pp.419-425
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• 2004

본 논문은 카메라로 찍은 투사 사영(Perspective Projection)의 한 영상으로부터 물체의 크기와 위치를 계산하기 위해서 3 개의 소실 점만을 사용해서 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 투사 사영의 영상으로부터 초점 거리(Focal Length), 회전 행렬(Rotation Matrix) 등의 정보들 없이 3개의 소실 점만을 가지고 계산하는 방법이다. 물체는 꼭지점(vertices)의 좌표가 크기 벡터 v 의 선형 함수로서 표현할 수 있는 다각형으로써 모델이 된다는 것을 가정한다. 이 재구성의 입력은 영상에서 특징 점과 모델에서 특징 점 사이 대응점의 집합으로 표현할 수 있다. 이 매개 변수 모델의 각각 크기를 최적화하기 위해서, 재구성의 최적화는 동일하게 매개 변수 공간을 샘플링에 의한 최적화기에 대하여 다중 시작점(multiple starting points)을 발생하는 다중 시작(multi-start) 방법을 가지는 표준 비선형 최적화 기법을 효과적으로 해결할 수가 있다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.373-381
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• 2011

본 논문은 실험자료에 대한 분석모형으로 이원 분산분석모형을 가정한다. 고정효과 모형의 가정하에 요인별 변동량을 구하기 위한 방법으로 제1종 분석을 다루고 있다. 모형의 순차적 적합에 따라 얻어지는 요인별 제곱합의 계산방법으로 대수적 방법이 아닌 사영에 의한 분석방법을 제공한다. 관측자료를 다차원상의 공간벡터로 간주할 때, 최소 제곱법에 의한 요인별 변동량은 계획행렬로 생성되는 모수추정 공간에서 요인별 부분공간으로의 사영에 이르는 거리 제곱으로 구해질 수 있음을 논의하고 있다. 또한 사영행렬로 부터의 고유벡터와 고유근을 이용하여 요인별 변동량을 구하는 방법을 제공하고 있다. 균형자료나 불균형자료에서 모형의 순차적 적합에 따른 제1종 분석이 행해질 때 요인별 변동량의 합은 처리제곱합과 일치하나 제2종 분석의 경우 불균형자료에서 이러한 성질이 만족되지 않음을 논의하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.799-805
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• 2014

본 논문은 이원의 고정효과모형에서 사영에 근거한 제3종 제곱합을 구하는 방법을 다루고 있다. 제3종 제곱합의 모형적합 방식에 따른 분산분석에서 자료의 총제곱합은 요인별 제곱합으로 분해된 양과 일치하지 않는다. 변동량의 차이가 단순히 모형의 적합방식에 기인한다고 간주하는 고전적 해석과는 달리 자료의 분산분석과정에서 발생하는 변동량의 차이가 어디에서 어느 정도 발생하고 있는 가에 대해 사영을 이용하여 규명할 수 있음을 다루고 있다. 또한 사영공간의 중첩성으로 인한 변동량의 차에 대한 기하학적 해석과 함께 자료의 변동량 계산에 있어 고유근과 고유벡터가 어떻게 이용될 수 있는 가를 논의하고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3194-3216
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• 2018

Slow Feature Discriminant Analysis (SFDA) is a supervised feature extraction method inspired by biological mechanism. In this paper, a novel method called Two Dimensional Slow Feature Discriminant Analysis via $L_{2,1}$ norm minimization ($2DSFDA-L_{2,1}$) is proposed. $2DSFDA-L_{2,1}$ integrates $L_{2,1}$ norm regularization and 2D statically uncorrelated constraint to extract discriminant feature. First, $L_{2,1}$ norm regularization can promote the projection matrix row-sparsity, which makes the feature selection and subspace learning simultaneously. Second, uncorrelated features of minimum redundancy are effective for classification. We define 2D statistically uncorrelated model that each row (or column) are independent. Third, we provide a feasible solution by transforming the proposed $L_{2,1}$ nonlinear model into a linear regression type. Additionally, $2DSFDA-L_{2,1}$ is extended to a bilateral projection version called $BSFDA-L_{2,1}$. The advantage of $BSFDA-L_{2,1}$ is that an image can be represented with much less coefficients. Experimental results on three face databases demonstrate that the proposed $2DSFDA-L_{2,1}/BSFDA-L_{2,1}$ can obtain competitive performance.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권8호
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• pp.25-32
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• 2005

의도적 간섭신호가 존재하는 환경에서 효과적 통신을 위한 방식으로 주파수 도약 시스템이 오랫동안 사용되었으나, 간섭이 존재하는 대역내의 데이터 손실을 보상하기 위해 수행이득을 높이는 데에는 한계가 있다. 이와 같은 문제는 주파수 도약 시스템에 빔형성기를 적용함으로서 개선할 수 있다. 본 논문에서는 주파수 도약 시스템에 빔형성 기법을 적용하기 위해 주파수 도약에 따른 가중치 벡터의 위상 차이를 보상하는 방법과 연산량이 적으면서도 간섭 신호를 효과적으로 제거할 수 있는 투영 행렬 빔형성 기법을 제시하였다. 즉, 주파수 도약 시스템의 특성을 이용하여 재밍이 존재하지 않는 프레임으로부터 고유치 해석을 통한 지향 벡터를 구하고, 이를 기반으로 투영 행렬을 생성하여 간섭신호가 존재하는 수신 공분산 행렬에서 이를 제거함으로서 최적해인 SINR 빔형성기에 근접한 성능을 나타내었다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권6호
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• pp.686-698
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• 2021

A camouflaged encryption scheme based on Hadamard matrix and ghost imaging is proposed. In the process of the encryption, an orthogonal matrix is used as the projection pattern of ghost imaging to improve the definition of the reconstructed images. The ciphertext of the secret image is constrained to the camouflaged image. The key of the camouflaged image is obtained by the method of sparse decomposition by principal component orthogonal basis and the constrained ciphertext. The information of the secret image is hidden into the information of the camouflaged image which can improve the security of the system. In the decryption process, the authorized user needs to extract the key of the secret image according to the obtained random sequences. The real encrypted information can be obtained. Otherwise, the obtained image is the camouflaged image. In order to verify the feasibility, security and robustness of the encryption system, binary images and gray-scale images are selected for simulation and experiment. The results show that the proposed encryption system simplifies the calculation process, and also improves the definition of the reconstructed images and the security of the encryption system.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권2호
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• pp.361-370
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• 2001

Testing equality of covariance matrix of k populations has long been an interesting issue in statistical inference. To overcome the sparseness of data points in a high-dimensional space and deal with the general cases, we suggest several projection pursuit type statistics. Some results on the limiting distributions of the statistics are obtained. some properties of Bootstrap approximation are investigated. Furthermore, for computational reasons an approximation which is based on Number theoretic method for the statistics is adopted. Several simulation experiments are performed.