• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.4
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• pp.468-479
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• 2022

To detect targets with active sonar system in the underwater environments, the targets are localized by receiving the echoes of the transmitted sounds reflected from the targets. In this case, reverberation from the scatterers is also generated, which prevents detection of the target echo. To detect the target effectively, reverberation suppression techniques such as pre-whitening based on autoregressive model and principal component inversion have been studied, and recently a Non-negative Matrix Factorization (NMF)-based technique has been also devised. The NMF-based reverberation suppression technique shows improved performance compared to the conventional methods, but the geometry of the transducer and receiver and attenuation by distance have not been considered. In this paper, the performance is improved through preprocessing such as the directionality of the receiver, Doppler related thereto, and attenuation for distance, in the case of using a continuous wave with a bistatic sonar. In order to evaluate the performance of the proposed system, simulation with a reverberation model was performed. The results show that the detection probability performance improved by 10 % to 40 % at a low false alarm probability of 1 % relative to the conventional non-negative matrix factorization.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.5-8
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• 2014

본 논문에서는 비음수 행렬 분해 (NMF) 기법을 이용하여 단일 채널에서 배경음 성분을 추출하는 알고리즘에 대해 서술한다. 이러한 배경음 성분 추출은 오디오 업믹싱 시스템을 고려하여 개발되었으며, 기존의 연구를 통하여 분리된 배경음 신호가 서라운드 채널 혹은 상방향 채널에 적용될 경우 청취자의 공간감을 향상시킬 수 있다는 사실이 이미 확인된 바 있다. 다만 기존의 기법은 음향 신호를 모두 축적하여 일괄적으로 처리해야 한다는 단점이 있어, 스트리밍 시스템이나 디지털 신호 프로세서 등을 이용한 시스템에서 사용될 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위하여 실시간 비음수 행렬 분해 기법을 이용한 배경음 추출 시스템을 고안하여 실험하였다. 실험 결과 실시간 배경음 추출 기법이 신호의 후반부에서는 원하는 대로 동작하나, 초중반에 기저가 과도하게 설정되는 문제점이 있음을 확인할 수 있었으며, 이에 대한 해결이 향후 연구 과제가 될 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.224-229
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• 2001

컴퓨터나 데이터베이스에 대한 지식이 없는 사용자들도 데이터베이스에 저장되어 있는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줄 수 있도록 하는 것이 데이터베이스 시스템을 위한 자연어 인터페이스이다. 이 논문은 이 자연어 인터페이스를 고려한 차세대 데이타베이스, 객체 지향 데이타베이스를 바탕으로 질의어 처리를 OQL(Object Query Language)명령문으로 구축 기법을 연구하고자 한다. 여기서 질의어 처리는 한국어 인터페이스를 바탕으로 하며, 질의를 패턴별로 분해, 프레임 변환, 객체 지향 데이타베이스를 위한 OQL 명령문으로 구축한다. 질의의 효과적인 변환을 위해 프레임 기반 질의 분해 기법을 제안하였으며, 이 기법은 분해된 질의구 별로 변환과정을 수행하여, 질의 처리의 성능을 향상시킨다. 질의 프레임을 생성하기 위해 변환규칙을 사용하여 규칙 베이스를 구축하는 기법을 연구하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.32 no.12
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• pp.427-434
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• 1983

Singular Value Decomposition of 2-D Finite Impulse Response was used to design a variable cutoff 2-D FIR filters. Basically this approach allows to use 1-D techniques while dealing with 2-D filters. In this paper, our aim is to provide away of easily tuning 2-D FIR filters. For example, one would like to adjust interactively the cutoff frequency of a 2-D Circular Symmetric low-pass filter on an image processing system. The decomposition of 2-D FIR filters along with techniques available for tuning 1-D FIR filters allows such adjustment. Several design examples are shown.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.473-477
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• 2002

세포내에서 특정 단백질이 합성되어 이용되는 것을 단백질의 발현이라 한다. 이러한 단백질의발현을 조사하는 작업은 세포내 대사과정을 밝혀내는 데 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 단백질의 발현을 조사하기 위해서는 세포로부터 추출하여 정제한 단백질이 어떤 단백질인지를 확인하는 작업이 필요한데 현재로써는 확인하고자 하는 단백질 효소로 분해하여 분해된 조각들의 질량을 측정하여 기존에 알려진 단백질들을 분해했을 때 이론상 나을 수 있는 조각들의 무게와 비교하여 가장 근접한 단백질을 찾아내는 질량분석기법(mass Spectrometry)이 널리 사용된다. 그러나 이 방법은 확인하고자 하는 단백질의 아미노산 서열이 알려져 있을 경우에만 사용할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 계산적인 방법으로 극복하고자 동일단백질을 여러가지 효소로 분해하여 나오는 조각들의 질량을 측정하고 이들을 조합하여 원래 단백질의 아미노산 서열을 알아낼 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.5 no.1
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• pp.33-45
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• 2002

It was necessary to devise new techniques to overcome and enhance the resolution limits of traveltime tomography. Waveform inversion has been one of the methods for giving very high resolution result. High resolution image could be acquired because waveform inversion used not only phase but amplitude. But waveform inversion was much time consuming Job because forward and backward modeling was needed at each iteration step. Velocity-stress method was used for effective modeling. Resolution limits of imaging methods such as travel time inversion, acoustic and elastic waveform inversion were investigated with numerical models. it was investigated that Resolution limit of waveform inversion was similar tn resolution limit of migration derived by Schuster. Horizontal resolution limit could be improved with increased coverage by adding VSP data in cross hole that had insufficient coverage. Also, waveform inversion was applied to realistic models to evaluate applicability and using initial guess of travel time tomograms to reduce non-linearity of waveform inversion showed that the better reconstructed image could be acquired.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.3
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• pp.55-62
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• 2017

Non-negative matrix factorization (NMF) is one of the typical parts-based representation in which images are expressed as a linear combination of basis vectors that show the lcoal features or objects in the images. In this paper, we represent face images using various NMF methods and recognize their face identities based on extracted features using a learning vector quantization. We analyzed the various NMF methods by comparing extracted basis vectors. Also we confirmed the availability of NMF to the face recognition by verification of recognition rate of the various NMF methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.110-112
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• 2000

최근 몇 년간 시계열 데이터의 저장 및 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 시계열 데이터베이스에서 유사패턴(similarity pattern)을 탐색하는 기법이 광범위한 응용분야에서 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 회귀분석방법을 바탕으로 한 분해 시계열 방법을 이용함으로써 기존의 유사성의 개념을 확장시켰다. 즉, 시계열 데이터가 가지고 있는 패턴을 여러 성분으로 분해하여 각기 다른 저장 공간에 저장하고, 이를 이용하여 유사성을 탐색할 때에도 분리된 각 성분 중 특정 변동특성이 유사한 데이터를 추가적으로 요구되는 시간없이 검색할 수 있다. 이는 전체 시계열 데이터를 이해하는데 뿐만 아니라 데이터를 예측하는 방법에도 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.125-131
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• 2021

In recent years, Convolutional Neural Networks (CNNs) have achieved outstanding performance in the fields of computer vision such as image classification, object detection, visual quality enhancement, etc. However, as huge amount of computation and memory are required in CNN models, there is a limitation in the application of CNN to low-power environments such as mobile or IoT devices. Therefore, the need for neural network compression to reduce the model size while keeping the task performance as much as possible has been emerging. In this paper, we propose a method to compress CNN models by combining matrix decomposition methods of LR (Low-Rank) approximation and CP (Canonical Polyadic) decomposition. Unlike conventional methods that apply one matrix decomposition method to CNN models, we selectively apply two decomposition methods depending on the layer types of CNN to enhance the compression performance. To evaluate the performance of the proposed method, we use the models for image classification such as VGG-16, RestNet50 and MobileNetV2 models. The experimental results show that the proposed method gives improved classification performance at the same range of 1.5 to 12.1 times compression ratio than the existing method that applies only the LR approximation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.1
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• pp.89-96
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• 2013

This paper presents an improved clutter signal removal algorithm using Singular Value Decomposition(SVD). For indoor positioning system using IR-UWB Radar, the target signal is extracted from received signal. We use clutter signal removal algorithm using SVD for target signal extraction. Clutter signal removal algorithm using SVD has the advantage of operation but the disadvantage of high computational complexity. In this paper, we propose a method to improve computational complexity. As the experimental results, it is confirmed that the method presented in this paper improve the computational complexity of clutter removal algorithm using SVD.