• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.440-446
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• 2007

본 논문은 엘레멘트 인버스 처리에 근거한 재킷 변환을 통한 DFT 행렬의 새로운 표현을 다룬다. DFT 행렬의 역을 단지 재킷 변환의 소행렬 분해에 따라 표현하며 이러한 결과는 DFT 행렬의 역이 단지 이의 희소 행렬과 치환 행렬에만 관련됨을 보여준다. 재킷 행렬을 통한 DFT 행렬의 분해는 블록 변조 특성을 나타내는 강한 기하 구조를 갖는다. 이는 재킷 행렬을 통해 분해된 DFT 행렬은 블록 변조 과정으로 해석할 수 있음을 의미한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3559-3571
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• 2015

This paper addresses the problem of signal acquisition with a sparse representation in a given orthonormal basis using fewer noisy measurements. The authors formulate the problem statement for randomly measuring with strong signal noise. The impact of white Gaussian signals noise on the recovery performance is analyzed to provide a theoretical basis for the reasonable design of the measurement matrix. With the idea that the measurement matrix can be adapted for noise suppression in the adaptive CS system, an adapted selective compressive sensing (ASCS) scheme is proposed whose measurement matrix can be updated according to the noise information fed back by the processing center. In terms of objective recovery quality, failure rate and mean-square error (MSE), a comparison is made with some nonadaptive methods and existing CS measurement approaches. Extensive numerical experiments show that the proposed scheme has better noise suppression performance and improves the support recovery of sparse signal. The proposed scheme should have a great potential and bright prospect of broadband signals such as biological signal measurement and radar signal detection.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.126-132
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• 2000

This paper presents a facial expression recognition based on Gabor wavelets that uses a fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm and neural network. Features of facial expressions are extracted to two steps. In the first step, Gabor wavelet representation can provide edges extraction of major face components using the average value of the image's 2-D Gabor wavelet coefficient histogram. In the next step, we extract sparse features of facial expressions from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. The result of facial expression recognition is compared with dimensional values of internal stated derived from semantic ratings of words related to emotion. The dimensional model can recognize not only six facial expressions related to Ekman's basic emotions, but also expressions of various internal states.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.23-24
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• 2012

자동화된 번호판 검출 시스템은 지능형 교통체계 시스템 (intelligent transportation systems)의 핵심적인 모듈이다. 그러나 실제 CCTV 환경에서는 저해상도 및 잡음 등의 다양한 영상 획득 환경의 제한으로 인해 효과적인 번호판 검출이 요구되고 있다. 이에 본 논문은 저해상도 환경에 강인한 새로운 번호판 검출에 대하여 sparse representation 을 적용하여 그 우수성을 보였다. 실제 CCTV 영상으로 수행한 실험을 통하여 제안하는 검출 방법이 저해상도 환경에서의 번호판 검출에 효과적임을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제1권3호
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• pp.259-262
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• 2009

This paper examines the potential of relevance vector machine (RVM) in prediction of pullout capacity of small ground anchors. RVM is based on a Bayesian formulation of a linear model with an appropriate prior that results in a sparse representation. The results are compared with a widely used artificial neural network (ANN) model. Overall, the RVM showed good performance and is proven to be better than ANN model. It also estimates the prediction variance. The plausibility of RVM technique is shown by its superior performance in forecasting pullout capacity of small ground anchors providing exogenous knowledge.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.30-41
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• 2020

Lines and textures are natural properties of the surface of natural objects, and their images can be sparsely represented in suitable frames such as wavelets, curvelets and wave atoms. Based on characteristics that the curvelets framework is good at expressing the line feature and wavesat is good at representing texture features, we propose a model for the weighted sparsity constraints of the two frames. Furtherly, a multi-step iterative fast algorithm for solving the model is also proposed based on the split Bergman method. By introducing auxiliary variables and the Bergman distance, the original problem is transformed into an iterative solution of two simple sub-problems, which greatly reduces the computational complexity. Experiments using standard images show that the split-based Bergman iterative algorithm in hybrid domain defeats the traditional Wavelets framework or curvelets framework both in terms of timeliness and recovery accuracy, which demonstrates the validity of the model and algorithm in this paper.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권1호
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• pp.81-97
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• 2015

Recently, a new output-only modal identification method based on time-frequency independent component analysis (ICA) has been developed by the authors and shown to be useful for even highly-damped structures. In many cases, it is of interest to identify the complex modes of structures with non-proportional damping. This study extends the time-frequency ICA based method to a complex ICA formulation for output-only modal identification of non-proportionally-damped structures. The connection is established between complex ICA model and the complex-valued modal expansion with sparse time-frequency representation, thereby blindly separating the measured structural responses into the complex mode matrix and complex-valued modal responses. Numerical simulation on a non-proportionally-damped system, laboratory experiment on a highly-damped three-story frame, and a real-world highly-damped base-isolated structure identification example demonstrate the capability of the time-frequency complex ICA method for identification of structures with complex modes in a straightforward and efficient manner.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.917-920
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• 2016

전통적 도래각 추정기법[1]과 별개로 2004년 이후 입사신호의 입사방향은 공간 영역에서 희소도(sparsity)를 가짐을 이용한 도래각 추정 기법이 제안되었다. 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF 알고리즘에 이용되는 비용함수는 비선형 다변수 최적화문제이다. 적절한 변환을 통하여 해당 비용함수는 볼록 최적화 (convex optimization) 문제로 표현할 수 있다. 볼록 최적화 문제는 제한조건이 있는 최적화 문제이며 제한조건에 포함되는 상수를 지정해야 한다. 본 연구에서는 제한조건에 포함되는 사용자지정 상수값 결정법을 제안한다. 잡음의 실수부와 허수부가 서로 독립인 평균 0인 정규분포를 따름을 이용하여 제한조건에 포함되는 행렬의 Frobenius norm의 평균을 유도할 수 있으며, 이를 이용하여 제한조건에 포함되는 상수를 결정할 수 있다. 제안된 방법에 의해 결정된 상수를 이용한 SpSF 알고리즘이 실제로 동작함을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.910-916
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• 2019

자연 영상의 비지역적 유사성은 다양한 영상 응용 분야에서 활용되는 중요한 특성 중에 하나이다. 영상 내 객체의 에지나 텍스쳐, 무늬 등은 비지역적으로 반복되어 나타난다. 유사도가 높은 영상 블록들로 군집을 형성하면 자연스럽게 그로부터 특징을 추출할 수 있다. 또한 군집의 크기가 클수록 원치 않는 백색 잡음에 대한 대항력을 키울 수 있다. 영상 신호 처리 중 잡음 제거 관련 연구는 백색 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 본 논문에서는 백색 잡음이 포함된 영상을 유사도에 따라 적응적으로 군집화하여 잡음 신호에 대한 이득을 향상시키고, 이를 통해 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 다양한 영상과 잡음 강도에 대한 모의실험 결과로부터 제안된 알고리듬이 에지, 텍스쳐, 무늬 영역을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있음을 시각적으로 확인할 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 방법들과의 잡음 제거 성능 수치 비교에서도 우수한 결과를 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.807-821
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• 2020

이 연구에서는 작물 모니터링을 위한 시계열 고해상도 영상 구축을 위해 기존 중저해상도 위성영상의 융합을 위해 개발된 대표적인 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 특히 시공간 융합 모델의 원리를 고려하여 입력 영상 pair의 특성 차이에 따른 모델의 예측 성능을 비교하였다. 농경지에서 획득된 시계열 Sentinel-2 영상과 RapidEye 영상의 시공간 융합 실험을 통해 시공간 융합 모델의 예측 성능을 평가하였다. 시공간 융합 모델로는 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model(SPSTFM)과 Flexible Spatiotemporal DAta Fusion(FSDAF) 모델을 적용하였다. 실험 결과, 세 시공간 융합 모델은 예측 오차와 공간 유사도 측면에서 서로 다른 예측 결과를 생성하였다. 그러나 모델 종류와 관계없이, 예측 시기와 영상 pair가 획득된 시기 사이의 시간 차이보다는 예측 시기의 저해상도 영상과 영상 pair의 상관성이 예측 능력 향상에 더 중요한 것으로 나타났다. 또한 작물 모니터링을 위해서는 오차 전파 문제를 완화할 수 있는 식생지수를 시공간 융합의 입력 자료로 사용해야 함을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 작물 모니터링을 위한 시공간 융합에서 최적의 영상 pair 및 입력 자료 유형의 선택과 개선된 모델 개발의 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.