• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1451-1456
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• 2013

본 논문은 고유값분석을 이용하여 주파수영역 독립성분석(FDICA)의 수렴속도를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 소나 시스템 등에서는 지연정보를 획득하여 간섭신호원을 빠른 속도로 제거하는 알고리즘이 중요하다. 두 개의 독립신호가 $2{\times}2$ 지연 혼합된 경우에 대한 고유값 분석을 통하여, 초기값 파라미터로 사용할 지연정보를 획득할 수 있다. 본 알고리즘을 검증하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 수렴속도와 잡음제거에서의 성능향상을 보여준다. 초기조건이 목표값에 근접하고 있기 때문에 3회 정도의 반복수렴 실험으로도 잡음제거에 상당한 성능을 나타낸다. 수렴 후에도 기존 알고리즘보다 1~3dB 더 나은 잡음제거 성능을 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.47-50
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• 2015

음성 신호는 자음 신호과 모음 신호의 결합으로 이루어져 있지만 그 특성상 자음보다는 모음 신호의 지속시간이 길다. 따라서 전체적으로 음성 신호 블록들 사이의 상관관계가 상당히 크다고 간주할 수 있다. 음성신호를 128개의 데이터를 갖는 블록들로 나눈 후 각 블록의 FFT를 구한다. 이 중에서 모음의 에너지가 집중되어 있는 저주파수 부분만 취하여 이웃 블록들과의 공분산 행렬을 구하고 이 행렬로부터 고유값을 계산해 낸다. 이 중 첫 번 째 고유값은 주성분과 관련이 있다. 다양한 음성파일들을 이용하여 비교적 값이 큰 첫 번째, 두 번째, 세 번째 고유값과 이들을 합한 고유값이 각 음성 파일에서 어떻게 나타나는지 그 분포를 알아보고 이것들이 음성신호가 아닌 자동차 소음 신호와 같은 잡음 신호의 고유값 분포와 어떻게 다른지 분석한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.321-328
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• 2009

회귀분석에서 설명변수들 사이에 상관이 높으면 최소제곱추정법에서 구한 회귀계수들의 정도가 떨어진다. 다중공선성이라 불리는 이 현상은 실제 자료분석에서 심각한 문제를 야기시킨다. 이 다중공선성의 문제를 극복하기 위한 여러 가지 방법이 제안되었다. 능형회귀, 축소추정량 그리고 주성분분석에 기초한 주성분회귀와 고유값회귀등이 있다. 지난 수십 년간 많은 통계학자들은 일반적인 중 회귀에서 감도분석에 관해 연구하였으며, 주성분회귀, 고유값회귀와 로지스틱 주성분회귀에 대해서도 같은 주제로 연구하였다. 이 모든 방법에서 주성분분석은 중요한 역할을 하였다. 또한, 많은 통계학자들이 주성분분석과 관련된 다변량 방법에서 감도분석에 대해 연구를 하였다. 본 연구논문에서는 주성분회귀와 고유값회귀를 소개하고, 또한 주성분회귀와 고유값회귀에서 감도분석의 방법을 소개하고, 마지막으로 이들두방법에 대한 감도분석의 성질에 대해 논의하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.963-977
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• 2011

다변량 자료를 분석함에 있어 자료의 차원을 축소하는데 활용되는 중요한 툴 중 하나인 PCA 분석(주성분 분석, Principal Component Analysis)을 실시간으로 처리해야 하는 적용 분야가 최근 늘고 있다. PCA 분석에서는 표본 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 도출하는 것이 관건인데, 자료의 양이 방대하며 고차원인 경우 이를 실시간으로 수행하기에는 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Erdogmus 등 (2004)는 일차 섭동 이론(first order perturbation theory)을 활용하여 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 추정하는 Recursive PCA 방법을 제안했다. 이 방법은 추가된 자료의 양이 많지 않은 경우는 상당히 정확하지만, 추가된 자료의 양이 많아짐에 따라 오차도 커진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터가 가지고 있는 수학적 관계를 이용하여 Erdogmus 등 (2004)가 제안한 Recursive PCA 방법을 수정한 Modi ed Recursive PCA 방법을 제안하다. 또한, 모의 실험을 통해 Recursive PCA 방법과 Modi ed Recursive PCA 방법에서의 고유값과 고유벡터 추정값의 정확도를 비교해 보았으며 그 결과 기존 Recursive PCA 방법 보다 정확한 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.515-516
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• 2011

송 배전 및 정보통신 설비, 건축물 등 모든 분야의 설비 및 인명 보호를 위해서는 반드시 필요하고 중요한 것이 접지이며, 접지 설계 시 대상 부지의 정확한 대지고유저항을 측정, 분석하는 것은 가장 중요하다고 할 수 있다. 본 대지고유저항 분석시스템은 이렇듯 중요한 대지고유저항을 기존의 수작업 분석방법이 아닌 시스템 반복계산에 의한 최적 curve 분석방법을 도입, 측정값의 신뢰도 평가 등을 이용한 측정값 분석으로, 분석값의 정확성을 높이고 분석시간을 단축함으로서 보다 정확하고 신속한 접지설계를 가능하도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.293-296
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• 2016

음성 신호는 자음 신호와 모음 신호의 결합으로 이루어져 있지만 그 특성상 자음보다는 모음 신호의 지속시간이 길다. 따라서 전체적으로 음성 신호 블록들 사이의 상관관계가 상당히 크다고 간주할 수 있다. 하지만 같은 음성 신호 내에서도 주파수 대역별로 그 상관관계가 다르게 나타난다. 음성신호를 128개의 데이터를 갖는 블록들로 나눈 후 각 블록의 FFT를 구한다. 여러 주파수 대역별 FFT 값으로 부터 이웃 블록들과의 공분산 행렬을 구하고 이 행렬로부터 고유값을 계산해 낸다. 이중 첫 번 째 고유값은 주성분과 관련이 있다. 다양한 주파수 대역별로 주성분을 구한 후 이 주성분의 값들이 대역별로 어떻게 나타나는지 그 분포를 알아보고 어떤 대역의 공분산 행렬의 고유값을 선택해야 더 안정적인 결과를 얻을 수 있을지 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.3-10
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• 2012

본 연구는 주성분 분석을 통하여 출입인원에 대한 보안성을 확보방안을 제시하기 위함이다. 데이터를 수집하기 위해 K센터(IPS) 보안등급 A~E 출입구역 출입데이터를 바탕으로 BoxPlot와 주성분분석으로 통해 연구결과를 도출하였다. 주성분 분석을 수행하기 전에 공통성의 추출값에 대하여 다중공선성을 측정한 값인 분산팽창인수(VIF)가 2.902 이하이므로 주성분분석을 해석하는데 문제가 없음을 확인하였다. 이를 바탕으로 주성분 분석을 실시하여 제 1 주성분의 고유값 1.453, 제 2주성분의 고유값 1.283, 제 3 주성분의 고유값 1.142을 바탕으로 보안등급별 인원을 나누어 본 결과를 바탕으로 보안등급별 인원을 Green-list, Blue-list, Red-list, Black-list로 구분하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1479-1486
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• 2011

본 논문에서는 후판 영상에서 직선 패턴을 검출하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판의 직선 검출은 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석하거나 인식할 때 기본적으로 사용되는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 직선 패턴이 중복된 에지 영상에 대해서는 모든 직선을 정확하게 검출하기 위하여 먼저 각 직선 패턴을 전체 영상에서 분리한 후 고유값을 계산한다. 또한 에지를 구성하는 픽셀의 수와 에지의 방향 정보를 이용하여 불필요한 직선 에지들을 제거함으로써 후판의 직선 에지를 정확하게 검출하도록 한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 고유값을 이용한 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.14-20
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• 2006

본 논문에서는 지연혼합에서의 암묵신호분리를 위해 분리행렬의 초기 값을 설정하는 방법을 제안한다. 혼합신호의 상호상관행렬에 대한 고유분리를 분석한 후, 고유벡터의 지연정보를 이용하여 초기 값으로 설정한다. 제안하는 방법을 기존의 주파수영역 독립성분분석 (FDICA: Frequency domain independent component analysis)에 초기 값으로 설정하여 분리 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 신호대간섭비 (SIR: Signal to Interference Ratio)가 우수하고 학습곡선의 수렴속도가 개선됨을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.162-170
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• 2015

컴뮤트 타임 임베딩을 구현하려면 그래프 라플라시안 행렬의 고유값과 고유벡터를 구하여야 하는데, $o(n^3)$의 계산량이 요구되어 대용량 데이터에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 줄이기 위하여 표본화 과정을 통하여 크기가 줄어든 그래프 라플라시안 행렬에서 구한 다음, 원래의 고유값과 고유벡터를 근사화시키는 Nystr${\ddot{o}}$m 기법을 주로 채택한다. 이 과정에서 많은 오차가 발생하는데, 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 그래프 라플라시안 대신에 가중치 행렬을 표본화하고 이로부터 구한 고유값과 고유벡터를 그래프 라플라시안의 고유값과 고유벡터로 변환하는 기법을 이용하여 대용량 데이터로 구성된 스펙트럴 그래프를 근사적으로 컴뮤트 타임 임베딩하는 기법을 제안한다. 하지만, 이 방식도 스펙트럼 분해를 계산하여야 하므로 데이터의 크기가 증가하면 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이의 대안으로, 스펙트럼 분해를 계산하지 않고도 데이터 집합의 크기에 영향을 받지 않으면서 컴뮤트 타임을 근사적으로 계산하는 방식을 구현하고 이들의 특성을 실험적으로 분석한다.