• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.494-502
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• 2002

본 연구는 실측 잔향음 자료에서 나타나는 단주기적 시변동성 신호 간섭 (interference)을 억제하기 위해 Ecart-Young 이론을 토대로 자료 행렬로부터 낮은 계수를 추출하여 근사화하는 낮은 계수 근사법 (LRA: Low Rank Approximation) 기법을 제안하였다. 이 기법을 실측 자료에 적용한 결과, 잔향음 신호와 시변동성 신호가 분리되었으며 이때 적절한 낮은 계수를 추출키 위해서 특이치 분해법 (SVD: Singular Value Decomposition)이 사용되었다. 잔향음 신호의 억제는 LRA를 통해 얻어진 근사치와 실측치 사이의 잔차를 계산함으로써 수행하였으며 결과적으로 LRA을 이용하여 시간적으로 안정적인 잔향음 신호를 획득함으로써 능동 소오나 시스템 운용 및 잔향음 모델링시 적용 가능성을 제시하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권1호
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• pp.27-44
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• 2001

A fast Poisson solver on irregular domains, based on bound-ary methods, is presented. The harmonic polynomial approximation of the solution of the associated homogeneous problem provides a good practical boundary method which allows a trivial parallel processing for solution evaluation or straightfoward computations of the interface values for domain decomposition/embedding. AMS Mathematics Subject Classification : 65N35, 65N55, 65Y05.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1346-1353
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• 2001

본 논문에서는 2차원 분모분리형 디지털 필터의 선계에 대한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 진폭 특성과 위상특성으로 주어진 2차원 디지털 필터의 주파수 영역 설계명세조건을 특이치 분해를 이용하여 1차원 디지털 필터의 설계명세조건으로 분해한다. 따라서, 2차원 디지털 필터 설계문제는 1차원 디지털 필터의 설계 문제로 귀착되며 이는 계산적으로 유효하며 수치적으로 안정한 설계법으로 고려되며 설계 예로부터 유효성을 확인한다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2000년도 종합학술발표회 논문집 Vol.10 No.1
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• pp.29-33
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• 2000

Stripmap SAR 시스템에서 레이더는 Slant range-domain에서 고정된 Strip상에 Data acquisition period 동안 계속해서 같은 Broadside 방사 패턴을 유지하며, Range domain에서 고정돈 Strip내의 지형의 지도를 제공하는 SAR 영상 시스템이다. Stripmap SAR를 위한 고전적인 영상 복원을 Synthetic aperture (slow-time) domain에서 Deramping 또는 Chirp deconvolution을 이용하는 Fresnel approximaptio에 의존하였다. 또 다른 Stripmap SAR 영상화의 접근방법으로 SAR wavefront reconstruction이론과 레이더 방사형태에 대한 spherical wave Fourier decomposition을 통하여 slow-time domain에서의 SAR 신호의 분석에 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 생성된 Stripmap SAR 데이터를 이용하여 Fresnel approximation 기법과 Wavefront Reconstruction 기법을 비교 분석한다.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제13권1호
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• pp.113-122
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• 2005

We consider the iterative schemes for the large sparse linear system to solve partial differential equations. Using spectral radius of iteration matrices, the optimal relaxation parameters and good parameters can be obtained. With those parameters we compare the effectiveness of the SOR and SSOR algorithms. Applying Crank-Nicolson approximation, we observe the error distribution according to domain decomposition. The number of processors due to domain decomposition affects time and error. Numerical experiments show that effectiveness of SOR and SSOR can be reversed as time size varies, which is not the usual case. Finally, these phenomena suggest conjectures about equilibrium time grid for SOR and SSOR.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권3호
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• pp.1035-1045
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• 2001

We present two decomposition approximations for the mean sojourn times in open single class queing networks. If there is a single bottleneck station, the approximations are asymptotically exact in both light and heavy traffic. When applied to a Jackson network or an M/G/1 queue, these approximations are exact for all values of the traffic intensity.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제23권1_2호
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• pp.25-42
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• 2007

A direct solver for the Legendre tau approximation for the two-dimensional Poisson problem is proposed. Using the factorization of symmetric eigenvalue problem, the algorithm overcomes the weak points of the Schur decomposition and the conventional diagonalization techniques for the Legendre tau approximation. The convergence of the method is proved and numerical results are presented.

• 한국물환경학회지
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• 제23권4호
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• pp.551-560
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• 2007

The present study analyzed noise reduction and long/short-term components for discharge, TOC concentration, and TOC load data in order to understand the data characteristics better. For the purpose, wavelet transform which can reduce noise from raw data and has flexible resolution in time and frequency domain was applied and the theory of nonlinear dynamics was also used to determine the last decomposition level for wavelet transform. Wavelet function of 'db10' and the 7th level for the last decomposition of wavelet transform were applied for the all data in the present study. Also the results revealed that the energy ratios of approximation components with 187-hour periodicity decomposed from 7th level of wavelet transform were 94.71% (discharge), 99.00% (TOC concentration), and 93.84% (TOC load), respectively. In addition, the energy ratios of detail components showed the range between 1.00% and 6.17%, which were extremely small comparing to the energy ratios of approximation components, therefore, the first and second detail components might be considered as noise components included in the raw data.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.695-700
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• 2008

Artificial neural network (ANN) has been extensively used in areas of nonlinear system modeling, analysis and design applications. Basically, ANN has its distinct capabilities of implementing system identification and/or function approximation using a number of input/output patterns that can be obtained via numerical and/or experimental manners. The paper describes a role of ANN, especially a back-propagation neural network (BPN) in the context of engineering analysis, design and optimization. Fundamental mechanism of BPN is briefly summarized in terms of training procedure and function approximation. The BPN based causality analysis (CA) is further discussed to realize the problem decomposition in the context of multidisciplinary design optimization. Such CA is also applied to quantitatively evaluate the uncoupled or decoupled design matrix in the context of axiomatic design with the independence axiom.