• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회
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• pp.123-131
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• 2006

Multi-criteria decision making is deducing the relative importance in the criterion of decision making and each alternative which is able to making a variety of choices measures the preferred degree in the series of low-raking criterions. Moreover, this is possible by synthesizing them systematically. In general, a fundamental problem decision maker solve for multi-criteria decision making is evaluating a set of activities which are considered as the target logically, and this kind of work is evaluated and synthesized by various criterions of the value which a chain of activities usually hold in common. In this paper, we are the eigenvector methods in weights calculating. For the purpose of making optimal decision, the data of five different car models are used. For computing, we used Visual Numerica Version 1.0 software package.

• 한국음향학회지
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• 제23권4호
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• pp.282-287
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• 2004

본 논문에서는 참조 신호에 대한 근거리 신호 모델링 기반의 어레이 형상 추정 기법인 근거리 고유벡터 기법을 제안한다. 수중 음원의 방향을 탐지하기 위한 기법들은 일반적으로 참조 신호를 평면파로 가정하고 있다. 그러나 참조 신호가 근거리에 존재하는 경우 평면파 가정으로는 어레이 형상 추정이 불가능하다. 본 논문에서는 참조 신호가 근거리에 존재하는 경우를 위하여 근거리 신호를 모델링하고 이를 기반으로 근거리 고유벡터 기법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 제안된 기법이 참조 신호의 거리에 관계없이 우수한 형상 추정 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.515-523
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• 1997

A high resolution algorithm is presented for resolving multiple coherent spread spectrum signals that are incident on an equispaced linear array. Unlike the conventional noise-eigenvector based methods, this algorithm makes use of the signal eigenvectors of the array spectral density matrix that are associates with eigenvalues that are larger than the sensor noise level. Simulation results are shown to demonstate the high performance of the proposed approach in comparison with MUSIC in which coherent signal subspace method (CSM) is employed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.25-31
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• 2016

There are many methods to describe the importance of a node, centrality, in a graph. In this paper, we focus on the eigenvector centrality. In this paper, an analytical method to estimate the difference of centrality with an additional edge in a graph is proposed. In order to validate the analytical method to estimate the centrality, two problems, to decide an additional edge that maximizes the difference of all centralities of all nodes in the graph and to decide an additional edge that maximizes the centrality of a specific node, are solved using three kinds of random graphs and the results of the estimated edge and observed edge are compared. Though the estimated centrality difference is slightly different from the observed real centrality in some cases, it is shown that the proposed method is effective to estimate the centrality difference with a short running time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-40
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권1호
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• pp.69-73
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• 2009

This paper proposes an efficient global covariance-based principal component analysis (GCPCA) for speaker identification. Principal component analysis (PCA) is a feature extraction method which reduces the dimension of the feature vectors and the correlation among the feature vectors by projecting the original feature space into a small subspace through a transformation. However, it requires a larger amount of training data when performing PCA to find the eigenvalue and eigenvector matrix using the full covariance matrix by each speaker. The proposed method first calculates the global covariance matrix using training data of all speakers. It then finds the eigenvalue matrix and the corresponding eigenvector matrix from the global covariance matrix. Compared to conventional PCA and Gaussian mixture model (GMM) methods, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity in speaker identification.

• 한국음향학회지
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• 제27권5호
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• pp.221-228
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• 2008

소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2006년도 추계공동학술대회
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• pp.427-435
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• 2006

We study on the consistency of AHP. It is research that extend of SAW methods by [1]. For tools that measure judgment of inconsistency eigenvector methods, we research consistency that introduced consistency ratio by Saaty. in general, the higher consistence of compare matrix the bigger error within matrix. In this paper, we use the AHP for the optimal decision making. By this method, we have optimal decision making numenical example which three models of any domestic motors companies.

• 전산구조공학
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• 제9권4호
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• pp.219-228
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• 1996

힌지가 발생하는 철근콘크리트 골조구조물의 비선형해석시에 부재강성값을 사용하는 새로운 방법에 대한 연구이다. 본 연구에서는 부재의 비선형상태에서 힌지영역의 접선강성을 평가하고 효율적으로 이용하는 방법을 제시하였다. 비선형응답을 얻기위해 고유벡터를 이용하는 해석법은 비선형범위에서 시각증분에 따라 강성이 변하고 따라서 고유벡터군도 그 변하는 수만큼 재산정 하여야 하기 때문에 일반적인 해석방법이 아니다. 그러나 부재의 비선형상태를 나타내는 강성값, 즉 고유벡터의 산정횟수를 줄이며 산정된 기존값을 적절하게 재사용하여 해석의 효율성을 입증하였다. 지진하중을 받는 철근콘크리트 골조구조물의 비선형 해석의 경제성은 고유벡터의 산정횟수에 의존되기 때문에 고유벡터의 산정횟수를 감소시키며 신뢰성있는 응답을 구하여 본 해석법의 효율성을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.515-522
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• 2001

A simplified method is presented for the computation of eigenvalue and eigenvector derivatives associated with repeated eigenvalues. In the proposed method, adjacent eigenvectors and orthonormal conditions are used to compose an algebraic equation whose order is (n+m)x(n+m), where n is the number of coordinates and m is the number of multiplicity of the repeated eigenvalue. One algebraic equation developed can be computed eigenvalue and eigenvector derivatives simultaneously. Since the coefficient matrix of the proposed equation is symmetric and based on N-space, this method is very efficient compared to previous methods. Moreover the numerical stability of the method is guaranteed because the coefficient matrix of the proposed equation is non-singular, This method can be consistently applied to both structural systems with structural design parameters and mechanical systems with lumped design parameters. To verify the effectiveness of the proposed method, the finite element model of the cantilever beam and a 5-DOF mechanical system in the case of a non-proportionally damped system are considered as numerical examples. The design parameter of the cantilever beam is its width, and that of the 5-DOF mechanical system is a spring.