• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1035-1042
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• 2008

이진 분류기로서 지지벡터기계는 다양한 응용을 통해 이진 분류 문제에서 기존의 패턴 분류기들보다 우수한 성능을 보였다. 지지벡터기계의 바탕이 되는 최대 마진 분류 이론을 다중 분류 문제에 확장은 어려움이 있다. 이 논문에서는 다중 분류 문제를 위한 지지벡터기계의 학습 전략을 논의하였으며 성능 비교를 수행하였다. 학습 데이터의 분배 전략에 따라 지지벡터기계는 고유의 이진 분류 특징을 수정하지 않고 다중분류 문제에 쉴게 적용될 수 있다. 다양한 벤치마킹 데이터에 대해 선택된 학습 전략, 커널함수, 학습 소요시간 등에 따라 성능비교가 수행되었고 오류역전파 학습의 신경망의 테스트 결과와 비교되었다. 신경망 모델과 비교 실험에서 지지벡터기계는 일반적인 다중 분류 문제에 응용성과 효과가 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.204-208
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• 2003

웨이브릿 변환 기반의 부대역(subband) 분해과정을 새로운 수학적 모델로 표현한다. 제안된 모델은 많은 계층의 분해과정에 거쳐 정규적인 다해상도 해석을 수행할 수 있다. 이러한 접근방식은 단일채널 선형 공간불변 필터링문제를 다채널로 확장할 수 있게 해주는 동시에 선형 공간불변 영상복원문제와 주파수상에서 적응적 제약적 최소제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터에 적용될 수 있다. 제안된 필터에서 우리는 부대역의 특징에 따라 적응적으로 다른 변수를 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안한 주파수상의 적응적 CLS 필터를 S/W로 구현하였으며, 이 실험을 통해 부대역의 특징을 정화하게 측정할 경우 제안된 주파수상 적응적 CLS 필터는 기존의 단채널 필터에서 벗어나 현저히 화질을 개선할 수 있음을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.149-156
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• 2016

우리는 컨텐츠 복제방지를 위하여 기존의 SVD와 DWT/RDWT를 결합한 워터마킹 시스템에 특이벡터를 추가로 사용하는 방안을 제안하였다. 우리는 SVD를 사용하는 워터마킹 시스템에 존재하는 오류긍정문제(false-positive problem)를 극복하기 위하여 기존의 SVD기반 알고리즘과 같이 특이값에 워트마크를 임베딩할 뿐만 아니라, 커버이미지의 첫 번째 좌/우 특이벡터를 워터마크 이미지의 첫번째 좌/우 특이벡터와 교체하였다. 제안 방안은 오류긍정문제 (false-positive problem)가 발생하지 않는 워터마킹 시스템을 구현할 수 있었으며, 기존의 오류긍정문제가 없는 시스템과 비교하여 우수한 충실성과 강인성을 보여 주었을 뿐만 아니라, 오류긍정문제가 발생하는 시스템에 비해서도 크게 성능차이가 나지 않음을 보여 주었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권2호
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• pp.119-130
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• 2019

Positron emission tomography (PET) is widely used imaging modality for effective and accurate functional testing and medical diagnosis using radioactive isotopes. However, PET has difficulties in acquiring images with high image quality due to constraints such as the amount of radioactive isotopes injected into the patient, the detection time, the characteristics of the detector, and the patient's motion. In order to overcome this problem, we have succeeded to improve the image quality by using the dynamic image reconstruction method based on singular value decomposition. However, there is still some question about the characteristics of the proposed technique. In this study, the characteristics of reconstruction method based on singular value decomposition was estimated over computational simulation. As a result, we confirmed that the singular value decomposition based reconstruction technique distinguishes the images well when the signal - to - noise ratio of the input image is more than 20 decibels and the feature vector angle is more than 60 degrees. In addition, the proposed methode to estimate the characteristics of reconstruction technique can be applied to other spatio-temporal feature based dynamic image reconstruction techniques. The deduced conclusion of this study can be useful guideline to apply medical image into SVD based dynamic image reconstruction technique to improve the accuracy of medical diagnosis.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2008

본 논문은 계산량이 O(N)인 새로운 형태의 QRD-LS 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주요 사항은 입력벡터의 단위벡터 계산이 Given Rotation 과정에서 이루어짐에 근거하고 있다. 알고리즘의 성능 평가는 FIR 시스템 식별 문제를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 이 알고리즘은 시뮬레이션의 결과 좋은 성능을 나타내었다. 그리고 이론적으로 평균 측면에서 알고리즘이 최적 계수 벡터에 수렴함을 보였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제10권4_5호
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• pp.393-410
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• 2012

The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.85-89
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• 2010

본 논문은 계산량이 O(N)인 새로운 형태의 QRD-LS 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 알 고리즘의 주요 사항은 입력벡터의 단위벡터 계산이 Given Rotation 과정에서 이루어짐에 근거하고 있다. 알고리즘의 성능 평가는 FIR 시스템 식별 문제를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 이 알고리즘은 시뮬레이션의 결과 좋은 성능을 나타내었다. 그리고 이론적으로 평균 측면에서 알고리즘이 최적 계수 벡터에 수렴함을 보였다

• 대한수학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.563-578
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• 2005

In [Z. Cai and B. C. Shin, SIAM J. Numer. Anal. 40 (2002), 307-318], we developed the discrete first-order system least squares method for the second-order elliptic boundary value problem by directly approximating $H(div){\cap}H(curl)-type$ space based on the Helmholtz decomposition. Under general assumptions, error estimates were established in the $L^2\;and\;H^1$ norms for the vector and scalar variables, respectively. Such error estimates are optimal with respect to the required regularity of the solution. In this paper, we study solution methods for solving the system of linear equations arising from the discretization of variational formulation which possesses discrete biharmonic term and focus on numerical results including the performances of multigrid preconditioners and the finite element accuracy.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2092-2095
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• 2001

In this paper, the performance of a new alternative form of three-axis attitude estimation algorithm for a rigid body is evaluated via simulation for the situation where the observed vectors are the estimated baselines of a GPS antenna array. This method is derived based on a simple iterative nonlinear least-squares with four elements of quaternion parameter. The representation of quaternion parameters for three-axis attitude of a rigid body is free from singularity problem. The performance of the proposed algorithm is compared with other eight existing methods, such as, Transformation Method (TM), Vector Observation Method (VOM), TRIAD algorithm, two versions of QUaternion ESTimator (QUEST), Singular Value Decomposition (SVD) method, Fast Optimal Attitude Matrix (FOAM), Slower Optimal Matrix Algorithm (SOMA).

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제27권5호
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• pp.625-638
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• 2007

The damage detection process may appear difficult to be implemented for truss structures because not all degrees of freedom in the numerical model can be experimentally measured. In this context, the damage locating vector (DLV) method, introduced by Bernal (2002), is a useful approach because it is effective when operating with an arbitrary number of sensors, a truncated modal basis and multiple damage scenarios, while keeping the calculation in a low level. In addition, the present paper also evaluates the noise influence on the accuracy of the DLV method. In order to verify the DLV behavior under different damages intensities and, mainly, in presence of measurement noise, a parametric study had been carried out. Different excitations as well as damage scenarios are numerically tested in a continuous Warren truss structure subjected to five noise levels with a set of limited measurement sensors. Besides this, it is proposed another way to determine the damage locating vectors in the DLV procedure. The idea is to contribute with an alternative option to solve the problem with a more widespread algebraic method. The original formulation via singular value decomposition (SVD) is replaced by a common solution of an eigenvector-eigenvalue problem. The final results show that the DLV method, enhanced with the alternative solution proposed in this paper, was able to correctly locate the damaged bars, using an output-only system identification procedure, even considering small intensities of damage and moderate noise levels.