본 연구에서는 행렬 분해 (Matrix Factorization)를 이용하여 음성 스펙트럼의 부분적 특정을 나타낼 수 있는 새로운 음성 파라마터를 제안한다. 제안된 파라미터는 행렬내의 모든 원소가 음수가 아니라는 조건에서 행렬분해 과정을 거치게 되고 고차원의 데이터가 효과적으로 축소되어 나타남을 알 수 있다. 차원 축소된 데이터는 입력 데이터의 부분적인 특성을 표현한다. 음성 특징 추출 과정에서 일반적으로 사용되는 멜 필터뱅크 (Mel-Filter Bank)의 출력 을 Non-Negative 행렬 분해(NMF:Non-Negative Matrix Factorization) 알고리즘의 입 력으로 사용하고, 알고리즘을 통해 차원 축소된 데이터를 음성인식기의 입력으로 사용하여 멜 주파수 캡스트럼 계수 (MFCC: Mel Frequency Cepstral Coefficient)의 인식결과와 비교해 보았다. 인식결과를 통하여 일반적으로 음성인식기의 성능평가를 위해 사용되는 MFCC에 비하여 제안된 특정 파라미터가 인식 성능이 뛰어남을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1207-1212
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2009
Basic objective in cluster analysis is to discover natural groupings of items or variables. In general, clustering is conducted based on some similarity (or dissimilarity) matrix or the original input text data. Various measures of similarities (or dissimilarities) between objects (or variables) are developed. We introduce a real application problem of clustering procedure in SPSS when the distance matrix of the objects (or variables) is only given as an input data. It will be very helpful for the cluster analysis of huge data set which leads the size of the proximity matrix greater than 1000, particularly. Syntax command for matrix input data in SPSS for clustering is given with numerical examples.
In this paper we propose a new watermarking scheme using a data matrix and a cryptograph key. The data matrix of two-dimensional bar codes is a new technology capable of holding relatively large amounts of data compared to the conventional one-dimensional bar code. And a cryptograph key is used to prevent a watermark from malicious attacks. We encoded the copyright information into a data matrix bar code, and it was spread as a pseudo random pattern using the owner key. The experimental results show that the proposed scheme has good quality and is robust to various attacks, such as JPEG compression, filtering and resizing. Also the performance of the proposed scheme is verified by comparing the copyright information with the information which is extracted from the watermark.
For a scalar rational function, the spectral data consisting of zeros and poles with their respective multiplicities uniquely determines the function up to a nonzero multiplicative factor. But due to the richness of the spectral structure of a rational matrix function, reconstruction of a rational matrix function from a given spectral data is not that simple.
Khos-Ochir, Tsogvoo;Munkhbaatar, Purevdorj;Yang, Byung Kwan;Kim, Hyun Woo;Kim, Jin Seung;Kim, Myung-Whun
Journal of the Optical Society of Korea
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제16권4호
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pp.443-448
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2012
A polarimetric experimental method was developed to determine the Jones matrix elements of transparent optical materials without sign ambiguity. A set of polarization dependent transmittance data of the samples was measured with polarizer - sample - analyzer system and another set of data was measured with polarizer - sample - quarter-wave plate - analyzer. Two data sets were compared and mathematically analyzed to obtain the correct signs of the elements of the matrix. The Jones matrix elements of a quarter-wave plate were determined to check the validity of the method. The experimentally obtained matrix elements of the quarter-wave plate were consistent with the theoretical expectations. The same method was applied to obtain the Jones matrix elements of a twisted nematic liquid crystal panel.
A probability identification matrix of acidophilic Streptomyces was constructed. The phenetic data of the strains were derived from numerical classification described by Seong et al. The minimum number of diagnostic characters was determined using computer programs for calculation of different separation indices. The resulting matrix consisted of 25 clusters versus 53 characters. Theoretical evaluation of this matrix was achieved by estimating the chuster overlap and the identification scores for the Hypothetical Median Organisms (HMO) and for the representatives of each cluster. Cluster overlap was found to be relatively small. Identification scores for the HMO and the randomly selected representatives of each cluster were satisfactory. The matrix was assessed practically by applying the matrix to the identification of unknown isolates. Of the unknown isolates, 71.9% were clearly identified to one of eight clusters. The numerical classification data was also used to design a selective isolation medium for antibiotic-producing organisms. Four chemical substances including 2 antibiotics were determined by the DLACHAR program as diagnostic for the isolation of target organisms which have antimicrobial activity against Micrococcus luteus. It was possible to detect the increased rate of selective isolation on the synthesized medium. Theresults show that the numerical phenetic data can be applied to a variety of purposes, such as construction of identification matrix and selective isolation medium for acidophilic antinomycetes.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.727-733
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2011
주식수익률간의 상관행렬 분석을 통해 유의미한 정보를 추출 활용하는 것은 주식시장을 이해하는데 매우 중요하다. 최근 확률행렬이론을 이용 상관행렬을 분석하는 연구들이 많이 진행되어 왔는데, 본 논문에서는 단일 요인 모형을 확률행렬이론에 적용 한국주식시장에서 주식수익률간의 상관행렬에 관한 유의미한 정보를 추출하였다. 특히 단일 요인을 도입 상관행렬을 분석한 결과가 실제 데이터를 잘 설명함을 관찰하였고, 단일 요인 모형의 유용성을 확인하였다.
본 논문은 DWT(Discrete Wavelet Transform)기반의 블라인드 워터마킹 기법을 제안 하였다. DWT를 하였을 때, 두 개의 서브밴드들의 계수 값을 변환하여 워터마크를 삽입한다. 기존에는 워터마크를 로고나 signature등을 많이 사용 하였으나, 여기서는 이차원 바코드인 Data Matrix를 워터마크로 사용 하였다. Data Matrix자체가 오류 검출 및 복원 알고리즘을 가지고 있어, 워터마크 추출 시 비교적 작은 에러는 Data Matrix의 복원 알고리즘에 의해 Data Matrix의 암호화된 정보를 복원 할 수 있다.
통계학과 기계학습의 다양한 기법을 이용하여 문서집합을 군집화하기 위해서는 우선 군집화분석에 적합한 데이터구조로 대상 문서집합을 변환해야 한다. 문서군집화를 위한 대표적인 구조가 문서-단어행렬이다. 각 문서에서 발생한 특정단어의 빈도값을 갖는 문서-단어행렬은 상당부분의 빈도값이 0인 희소성문제를 갖는다. 이 문제는 문서군집화의 성능에 직접적인 영향을 주어 군집화결과의 성능감소를 초래한다. 본 논문에서는 문서-단어행렬의 희소성문제를 해결하기 위하여 인자분석을 통한 인자점수를 이용하였다. 즉, 문서-단어행렬을 문서-인자점수행렬로 바꾸어 문서군집화의 입력데이터로 사용하였다. 대표적인 문서군집화 알고리즘인 자기조직화지도에 적용하여 문서-단어행렬과 문서-인자점수행렬에 대한 문서군집화의 결과들을 비교하였다.
비즈니스 데이터란 회사 업무 진행 과정 중에 생성, 저장, 이용, 전달되는 모든 온오프라인 형태의 문서 및 전자적 데이터를 의미하며, 영업, 조직, 매출, 마케팅, 배송 관련된 모든 데이터를 의미한다. 대부분의 회사에는 사내 문서 생성 및 보안 관리 가이드에 의거하여 비밀, 대외비의 등급은 이미 존재하나, 실제 사용하고 있는 비즈니스 데이터를 상세히 분석하여 반영할 수 있는 의사결정 기준 수립이 미흡하다. 본 논문에서는 비즈니스 데이터를 분류할 수 있는 정성적, 정량적인 기준(평가 지표)을 수립하기 위한 비즈니스 데이터 decision matrix를 설계할 수 있는 방안을 제시하고, 각 등급별로 보호할 수 있는 기준을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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