• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.673-680
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• 2003

In this paper, we study the enhancement of VQ (Vector Quantization) design for text independent speaker recognition. In a concrete way, we present a non-iterative method which makes a vector quantization codebook and this method performs non-iterative learning so that the computational complexity is epochally reduced The proposed Classified Space VQ (CSVQ) design method for text Independent speaker recognition is generalized from Semi-noniterative VQ design method for text dependent speaker recognition. CSVQ contrasts with the existing desiEn method which uses the iterative learninE algorithm for every traininE speaker. The characteristics of a CSVQ design is as follows. First, the proposed method performs the non-iterative learning by using a Classified Space Codebook. Second, a quantization region of each speaker is equivalent for the quantization region of a Classified Space Codebook. And the quantization point of each speaker is the optimal point for the statistical distribution of each speaker in a quantization region of a Classified Space Codebook. Third, Classified Space Codebook (CSC) is constructed through Sample Vector Formation Method (CSVQ1, 2) and Hyper-Lattice Formation Method (CSVQ 3). In the numerical experiment, we use the 12th met-cepstrum feature vectors of 10 speakers and compare it with the existing method, changing the codebook size from 16 to 128 for each Classified Space Codebook. The recognition rate of the proposed method is 100% for CSVQ1, 2. It is equal to the recognition rate of the existing method. Therefore the proposed CSVQ design method is, reducing computational complexity and maintaining the recognition rate, new alternative proposal and CSVQ with CSC can be applied to a general purpose recognition.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.7 no.1
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• pp.1-10
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• 2002

In this paper the space voltage vector pulsewidth modulation(SVPWM) technique for two-phase inverter is proposed. The two-phase SVPWM technique is applicable to two-phase induction motor drives. The two-phase inverter using two-phase SVPWM technique cannot generate zero voltage vectors, but four space vectors. A reference voltage vector in the square locus is realized by adjusting four space vectors. The switching sequence "two-phase symmetrical modulation" used in two-phase SVPWM is proposed. Practical verification of theoretical predictions is presented to conform the capabilities of the new technique.technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.505-507
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• 2001

자바의 벡터는 크기가 스스로 확장되는 배열 기능을 가지는 클래스이다. [9] 벡터는 그 사용상의 편려함 때문에 자바 프로그램에서 자주 쓰인다. [2] 그러나 벡터는 제공하는 두 가지 크기 확장방식이 성능면에서 각각 지나치게 시간 흑은 공간 소비적이라는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 제안하는 새로운 두개의 벡터 생성자는 확장에 사용되는 확장배수를 사용자가 임으로 조절할 수 있게 해준다. 이를 통하여 사용자는 벡터의 크기확장 시 기존에 많이 사용되는 지나친 공간 소비적 방식을 시간, 공간의 병행적인 소비 방식으로 바꿀 수 있으므로 각각 상황에 알맞은 벡터의 확장방식을 선택하여 사용할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.17 no.3
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• pp.27-33
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• 2007

Recently, a new hard problem on a two dimensional vector space called vector decomposition problem (VDP) was proposed by M. Yoshida et al. and proved that it is at least as hard as the computational Diffe-Hellman problem (CDHP) on a one dimensional subspace under certain conditions. However, in this paper we present the VDP relative to a specific basis can be solved in polynomial time although the conditions proposed by M. Yoshida on the vector space are satisfied. We also suggest strong instances based on a certain type basis which make the VDP difficult for any random vector relative to the basis. Therefore, we need to choose the basis carefully so that the VDP can serve as the underlying intractable problem in the cryptographic protocols.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.325-328
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• 2002

본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.45-46
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• 2015

본 논문에서는 무게중심좌표계에 의한 공간벡터 PWM의 간단한 구현방법을 제안한다. 무게중심좌표계를 사용하면 듀티비를 계산할 때 SIN, COS의 함수계산없이 단순한 사칙연산만을 사용하고 기준벡터가 속한 섹터에 따라 서로 다른 듀티비를 정하는 식을 유도할 필요가 없으며 듀티비가 어떻게 정해지는지에 대한 직관적인 이해를 할 수 있다. 본 논문에서는 무게중심 좌표계에서 공간벡터 PWM의 듀티비를 정하는 원리에 대하여 설명한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.14 no.5 s.59
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• pp.145-146
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• 1999

국책기술 개발사업 연구성과와 국가 GIS 구축 기술개발사업 연구성과로 약 4억 원의 순수 연구개발비를 투입하여 개발한 순수자바 컴퓨팅 기술의 벡터형 공간정보 입출력 기능, 복합 공간분석 기능, 공간 데이터베이스 연동에 의한 저장, 관리, 색인, 질의 기능 등을 수행할 수 있는 웹 기반 GIS 공간 엔진 기술이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.6
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• pp.67-76
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• 2008

Reliable face recognition under various illumination environments is essential for successful commercialization. Feature-based face recognition relies on a good choice of feature vectors. Gabor feature vectors are known to be more robust to variations of pose and illumination than any other feature vectors so that they are popularly adopted for face recognition. However, they are not completely independent of illuminations. In this paper, we propose an illumination-robust face recognition method based on the Gabor feature vector illumination PCA model. We first construct the Gabor feature vector illumination PCA model where Gator feature vector space is rendered to be decomposed into two orthogonal illumination subspace and face identity subspace. Since the Gabor feature vectors obtained by projection into the face identity subspace are separated from illumination, the face recognition utilizing them becomes more robust to illumination. Through experiments, it is shown that the proposed face recognition based on Gabor feature vector illumination PCA model performs more reliably under various illumination and Pose environments.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.2
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• pp.136-144
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• 1999

정규 순환 방정식형태로 표현된 문제로부터 시스톨릭 어레이를 유도하기 위하여 일반적으로 공간-시간 사상 기법이 널리 이용되고 있다. 이 기법에서 공간 행렬은 주어진 문제 공간을 시스톨릭 어레이로 사상시키는 역할을 한다. 이러한 공간 행렬에 의해 유도되는 시시톨릭 어레이가 유효한 것이 되기 위해서 몇 가지의 제약 조건을 필요로 한다. 본 논문에서는 지역 의존 제약 조건을 기초로 하여 3차원의 문제 공간으로부터 2차원의 시스톨릭 어레이를 유도하는 공간 행렬의 계산 방법을 제시하고자한다. 먼저, 지역 의존 조건을 만족시키기위해 공간 행렬의 요소들이 가져야 하는 조건을 찾고 이 조건으로부터 가능한 트사 벡터들을 선정한다. 다음으로, 필요조건으로서 이러한 투사 벡터들로부터 지역 의존 조건을 만족시키는 공간 행렬을 가지는 투사 벡터들을 선별함으로써, 유효한 시스톨릭 어레이를 유도할 수 있는 모든 가능한 공간 행렬들을 구한다. 이렇게 구해진 가능한 모든 공간 행렬은 시스톨릭 어레이를 위한 캐드도구 또는 시뮬레이터에서 유용하게 이용될 수 있다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.12 no.2
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• pp.179-194
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• 2009

The spatial distribution of crime incidences in urban neighborhoods is a reflection of their socio-economic environment and spatial inter-relations. Spatial interactions between offenders and victims lead to spatial autocorrelation of the crime incidences. The spatial autocorrelation among the incidences biases the interpretation of the ecological model in OLS framework. This research investigates residential crimes using residential burglaries and robberies occurred in the city of Columbus, Ohio, for 2000. In particular, the spatial distribution of incidence rates of residential crimes are accounted in OLS framework using eigenvectors, which reflect spatial dependence in crime patterns. Result presents that handling spatial autocorrelation enhanced model estimation, and both economic deprivation and crime opportunity are turned out significant in estimating residential crime rates.