설계변수의 직교화와 SVD(singular value decomposition)를 최적화에 도입하고, 이를 double-Gauss형 사진렌즈계에 적용시켜 최적화의 수렴성과 안정성을 일반적인 최소자승법, 감쇠최소자승법의 경우와 비교하였다. 최적화에서 정규방정식의 조건수(고유값의 최대, 최소값의 비)가 최적화의 불안정성과 밀접한 관련이 있다는 것은 이미 알려져 있다. 본 연구에는 SVD를 도입하여 조건수를 제한하여 본 결과 최적화의 안정성이 매우 증진 되었으며, 감쇠최소자승법에서 적은 감쇠항을 주고 직교화와 SVD를 적용시킨 경우가 가장 빠르고 안정하게 수렴하였다. 이것은 변수의 직교화와 SVD가 감쇠최소자승법에서 적은 감쇠항을 줄 때 생기는 불안정성을 잘 극복하고 있음을 나타내고 있다.
본 논문에서는 역전파 신경망 알고리즘(BPNN: Back Propagation Neural Network)과 Singular Value Decomposition(SVD)를 이용하는 한글 문서 분류 시스템을 제안한다. BPNN은 학습을 통하여 만들어진 네트워크를 이용하여 문서분류를 수행한다. 이 방법의 어려움은 분류기에 입력되는 특징 공간이 너무 크다는 것이다. SVD를 이용하면 고차원의 벡터를 저차원으로 줄일 수 있고, 또한 의미있는 벡터 공간을 만들어 단어 사이의 중요한 관계성을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안한 BPNN의 성능 평가를 위하여 한국일보-2000/한국일보-40075 문서범주화 실험문서집합의 데이터 셋을 이용하였다. 실험결과를 통하여 BPNN과 SVD를 사용한 시스템이 한글 문서 분류에 탁월한 성능을 가지는 것을 보여준다.
본 논문은 특이값 분해에 기반하여 다양한 화질을 지원하는 3차원 메쉬 동영상의 SNR 계층 부호화 기법을 제안한다. SVD는 메쉬 동영상을 적은 수의 기저 벡터들과 특이값들로 표현하여 부호화 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 비트 평면 부호화를 적용한 후 각 이진화 단계와 화질 사이의 관계를 정량적으로 유도한다. 유도된 관계식을 이용하여 비트량-왜곡 측면에서 최적화된 부호화 순서를 정의한다. 또한 시공간 영역의 잉여 정보를 효율적으로 제거하는 예측 기법을 제시한다. 모의 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 다양한 SNR을 지원하며 기존의 기법에 비해 향상된 비트량-왜곡 성능을 발휘함을 보인다.
패턴인식 시스템은 일반적으로 데이터의 전처리, 특징 추출, 학습단계의 과정을 거쳐서 개발되어 진다. 그중에서도 특징 추출 과정은 다차원 공간을 가진 입력 데이터의 복잡도를 줄여서 다음 단계인 학습단계에서 계산 복잡도와 인식률을 향상시키는 역할을 한다. 패턴인식에서 특징 추출 기법으로써 principal component analysis, factor analysis, linear discriminant analysis 같은 방법들이 널리 사용되어져 왔다. 이 논문에서는 singular value decomposition (SVD) 방법이 패턴인식 시스템의 특징 추출과정에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 특징 추출단계에서 SVD 기법의 유용성을 검증하기 위하여 원격탐사 응용에 적용하였는데, 실험결과는 널리 쓰이는 PCA에 비해 약 25%의 인식률의 향상을 가져온다는 것을 알 수 있다.
SVD(Singular Value Decomposition) filter for the suppression of EMG in multi-lead stress ECG is studied. SVD filter consists of two parts. In the first part, the basis vectors were chosen from the averaged singular vectors obtained from the decomposed noise-free ECG. The singular vector is computed from the stress ECG and is compared itself with basis vectors to know whether the noise exist in stress ECG. In the second part, the existing elimination method is used, when one(or two) channels is(or are) contaminated by noise. But the proposed enhanced SVD filter is used in case of having the noise in the many channels. During signal decomposition and reconstruction, the noise-free channel or the least noisy channel have the weight of 1, the next less noisy channel has the weight of 0.8. In this way, every channel was weighted by decreased of 0.2 in proportion to the amount of the added noise. For the evaluation of the proposed enhanced SVD filter, we compared the SNR computed by the enhanced SVD filter with the standard average filter for the noise-free signal added with artificial noise and the patient data. The proposed SVD filter showed better in the SNR than the standard average filter. In conclusion, we could find that the enhanced SVD filter is more proper in processing multi-lead stress ECG.
In this paper, we proposed a robust watermark scheme for image based on SVD(Singular Value Transform) and Triplet. First, the original image is decomposed by using 3-level DWT, and then used the singular values changed for embedding and extracting of the watermark sequence in LL3 band. Since the matrix of singular values is not easily altered with various signal processing noises, the embedded watermark sequence has the ability to withstand various signal processing noise attacks. Nevertheless, this method does not guarantee geometric transformation(such as rotation, cropping, etc.) because the geometric transformation changes the matrix size. In this case, the watermark sequence cannot be extracted. To compensate for the above weaknesses, a method which uses the triplet for embedding a barcode image watermark in the middle of frequency band is proposed. In order to generate the barcode image watermark, the pattern of the watermark sequence embedded in a LL3 band is used. According to this method, the watermark information can be extracted from attacked images.
Spatial multiuser access is investigated for the reverse link of multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems. In particular, we consider two alternative a aches to spatial multiuser access that adopt the same detection algorithm at the base station: one is a closed-loop approach based on singular value decomposition (SVD) of the channel matrix, whereas the other is an open-loop approach based in space-time block coding (STBC). We develop multiuser detection algorithms for these two spatial multiuser access schemes based on the minimum mean square error (MMSE) criterion. Then, we compare the bit error rate (BER) performance of the two schemes and a single-user MIMO scheme. Interestingly, it is found that the STBC approach can provide much better BER performance than the SVD approach as well as than a single-user MIMO scheme.
DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
본 논문에서는 WT(Wavelet Transform)와 SVD(Singular Value Decomposition)기법을 결합한 WSVD(Wavelet Singular Value Decomposition)를 사용하여, 송전계통에서 부하 탈락 시 나타나는 특성 및 외란검출의 유효성을 분석하였다. WSVD 방식을 이용한 외란검출을 모의하기 위해 EMTP-RV를 이용하여 부산 및 경남 일부지역 345kV급 송전계통을 모델링하였고, 이 계통에서 부하 탈락을 모의하였다. WSVD의 계산은 MATLAB을 통해 수행하였으며, 이 결과를 바탕으로 전력계통에서 부하 탈략량의 변화에 따른 특징을 분석하였다
In this paper, the algorithm for detecting load shedding based on Wavelet Singular Value Decomposition(WSVD) is proposed. WSVD is method of signal processing which combine Wavelet Transform(WT) and Singular Value Decomposition(SVD) to analyze transients in power system. 345kV Busan transmission system is modeled by EMTP-RV and simulations according to successive change of load capability are conducted. This paper analyzes characteristics of WSVD by using simulation results and proposes algorithm for detecting load shedding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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