• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.5
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• pp.317-331
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• 2012

In this paper, we develop a multichannel blind source separation algorithm based on a beamspace transform and the multichannel non-negative matrix factorization (NMF) method. The NMF algorithm is a famous algorithm which is used to solve the source separation problems. In this paper, we consider a beamspace-time-frequency domain data model for multichannel NMF method, and enhance the conventional method using a beamspace transform. Our decomposition algorithm is applied to audio source separation, using a dataset from the international Signal Separation Evaluation Campaign 2010 (SiSEC 2010) for evaluation.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.5
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• pp.347-352
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• 2009

Nonnegative matrix factorization (NMF) is a popular method for multivariate analysis of nonnegative data, the goal of which is decompose a data matrix into a product of two factor matrices with all entries in factor matrices restricted to be nonnegative. NMF was shown to be useful in a task of clustering (especially document clustering). In this paper we present an algorithm for orthogonal nonnegative matrix factorization, where an orthogonality constraint is imposed on the nonnegative decomposition of a term-document matrix. We develop multiplicative updates directly from true gradient on Stiefel manifold, whereas existing algorithms consider additive orthogonality constraints. Experiments on several different document data sets show our orthogonal NMF algorithms perform better in a task of clustering, compared to the standard NMF and an existing orthogonal NMF.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.83-96
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• 2008

본 연구는 Random Matrix Theory(RMT)방법에 의하여 분해된 상관행렬이 원래 주식간 상호작용을 충분히 반영하고 있는지 여부를 Mantegna(1999)에 의하여 제안된 주식 네트워크와 실증적으로 결합 검증하였다. 분석결과에 의하면, RMT 방법으로 분해된 상관행렬을 주식 네트워크와 결합하였을 때, 분해된 상관행렬은 주식간 상호작용에서 의미 있는 요인들의 속성을 적절히 반영하고 있다는 것을 실증적으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여, 주식간 상호작용을 계량화한 상관행렬을 RMT방법에 의하여 특정 속성을 갖는 상관행렬로 분해하여 재무이론과 결합 검증한다면, 주식간 상호작용을 보다 잘 이해하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.15-17
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• 2024

최근 다양한 연구 분야에서는 CUDA 프레임워크를 이용하여 병렬 처리를 통해 연산 시간을 단축하는데 성공하고 있다. 이 중 숄레스키 분해는 양의 정부호 행렬을 하삼각행렬로 분해하는 과정에서 많은 행렬 곱셈이 요구되어 GPU 의 구조적 특징을 활용하면 상당한 가속화가 가능하다. 따라서 이 논문에서는 CUDA 코어에 연산을 할당할 때, 핵심 요소인 블록의 개수와 블록 당 쓰레드 개수를 조절할 수 있는 병렬 숄레스키 분해 연산 프로그램을 구현하였다. 서로 다른 세 종류의 행렬 크기에 대해 다양한 블록 수-쓰레드 수 환경을 설정하여 가속화 정도를 측정한 결과, 각 행렬 별 최적 환경에서 동일 그룹 내 최장 시간 대비, 1000x1000 행렬에서는 약 1.80 배, 2000x2000 행렬에서는 약 2.94 배의 추가적인 가속화를 달성하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.6
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• pp.770-783
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• 2012

In this paper, we propose a novel structure recovery algorithm in the projective space using image feature points. We use normalized image feature coordinates for the numerical stability. To acquire an initial value of the structure and motion, we decompose the scaled measurement matrix using the singular value decomposition. When recovering structure and motion in projective space, we introduce matrix decomposition constraints. In the reconstruction procedure, a nonlinear iterative optimization technique is used. Experimental results showed that the proposed method provides proper accuracy and the error deviation is small.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.4C
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• pp.440-446
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• 2007

This paper addresses a new representation of DFT matrix via the Jacket transform based on the element inverse processing. We simply represent the inverse of the DFT matrix following on the factorization way of the Jacket transform, and the results show that the inverse of DFT matrix is only simply related to its sparse matrix and the permutations. The decomposed DFT matrix via Jacket matrix has a strong geometric structure that exhibits a block modulating property. This means that the DFT matrix decomposed via the Jacket matrix can be interpreted as a block modulating process.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.4
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• pp.255-264
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• 2008

This paper proposes a novel method using K-means and Non-negative matrix factorization (NMF) for topic -based multi-document summarization. NMF decomposes weighted term by sentence matrix into two sparse non-negative matrices: semantic feature matrix and semantic variable matrix. Obtained semantic features are comprehensible intuitively. Weighted similarity between topic and semantic features can prevent meaningless sentences that are similar to a topic from being selected. K-means clustering removes noises from sentences so that biased semantics of documents are not reflected to summaries. Besides, coherence of document summaries can be enhanced by arranging selected sentences in the order of their ranks. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than other methods.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.24 no.2
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• pp.93-98
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• 2018

Recommendation systems are used to provide items of interests for users to maximize a company's profit. Matrix factorization is frequently used by recommendation systems, based on an incomplete user-item rating matrix. However, as the number of items and users increase, it becomes difficult to make accurate recommendations due to the sparsity of data. To overcome this drawback, the use of text data related to items was recently suggested for matrix factorization algorithms. Furthermore, a word-level convolutional neural network was shown to be effective in the process of extracting the word-level features from the text data among these kinds of matrix factorization algorithms. However, it involves a large number of parameters to learn in the word-level convolutional neural network. Thus, we propose a matrix factorization algorithm which utilizes a character-level convolutional neural network with which to extract the character-level features from the text data. We also conducted a performance study with real-life datasets to show the effectiveness of the proposed matrix factorization algorithm.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.3-7
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• 2017

지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.