홉필드 네트웍(Hopfield Network)은 존 홉필드(John J. Hopfield) 박사에 의해 제안된 이래 패턴인식과 최적화 문제에 활용되어 왔다. 특히 리(Jian-Hua Li)에 의해 제안된 방식은 SVD(singular value decomposition) 기법을 사용하여 입력패턴을 재구성함으로써 효율향상에 기여하였다. 본 논문은 리(Li)가 제안한 홉필드 네트웍에 사용할 패턴 집합의 선형 선처리 방식에 따른 성능 향상을 실험하였다. 선형 선처리 방식에 하다마드 방식과 랜덤 방식이 최대 30%, 하다마드 방식이 최대 15%의 성능이 향상되었다. 수렴시간 측면에서 보면 랜덤 방식이 최대 5 이터레이션, 하다마드 방식이 최대 2.5 이터레이션의 성능 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 송신단, 수신단, 중계 전송단에서 모두 다중 안테나를 가지고 양방향 중계 증폭 전송 방식으로 동작하는 통신 환경을 고려한다. 양방향 중계 전송에서 발생하는 자기 간섭을 한 쪽의 수신단에서는 제거할 수 있고, 다른 한 수신단에서는 제거할 수 없는 상황에서 최대 전송률을 보내기 위해 릴레이 구조를 최적화하는 것을 목표로 한다. 먼저 최대 전송률을 구하기 위하여 GD(gradient descent) 기반의 지역 최적화 알고리즘을 개발하고, 보다 간단한 구조를 가지는 특이값 분해(SVD: singular value decomposition) 기반의 블록 삼각화 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 양방향 기법들이 기존의 양방향 방법에 비해 자기간섭 제거 기능이 없는 기기가 상용될 때 향상된 성능을 얻는다는 것을 보여준다.
Moving force identification is a very important inverse problem in structural dynamics. Most of the identification methods are eventually converted to a linear algebraic equation set. Different ways to solve the equation set may lead to solutions with completely different levels of accuracy. Based on the measured bending moment responses of the bridge made in laboratory, this paper presented the time domain method (TDM) and frequency-time domain method (FTDM) for identifying the two moving wheel loads of a vehicle moving across a bridge. Directly calculating pseudo-inverse (PI) matrix and using the singular value decomposition (SVD) technique are adopted as means for solving the over-determined system equation in the TDM and FTDM. The effects of bridge and vehicle parameters on the TDM and FTDM are also investigated. Assessment results show that the SVD technique can effectively improve identification accuracy when using the TDM and FTDM, particularly in the case of the FTDM. This improved accuracy makes the TDM and FTDM more feasible and acceptable as methods for moving force identification.
이 논문에서는 LCD에 사용되는 편광필름 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 결함의 지엽적인 특징을 이용하는 것이 아니라 특이값 분해를 이용하여 영상의 전역적인 정보를 반영하는 방법이다. 편광필름 영상을 특이값 분해하고 특이값 중에서 첫 번째 특이값만을 사용하여 영상을 재구성하면 재구성한 영상에서 정상 부분의 화소값과 결함 부분의 화소값들은 서로 다른 특성을 나타낸다. 입력 영상과 재구성한 영상의 화소값 비를 구하고 확률론적 방법을 사용하여 결함을 검출하였다. 제안한 방법을 이용하여 여러 가지 결함을 갖는 편광필름 영상에서 결함을 검출한 결과 검출력이 매우 우수한 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1708-1727
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2021
In the advent of the twenty-first century, human beings began to closely interact with technology. Today, technology is developing, and as a result, the world wide web (www) has a very important place on the Internet and the significant task is fulfilled by Web services. A lot of Web services are available on the Internet and, therefore, it is difficult to find matching Web services among the available Web services. The recommendation systems can help in fixing this problem. In this paper, our observation was based on the recommended method such as the collaborative filtering (CF) technique which faces some failure from the data sparsity and the cold-start problems. To overcome these problems, we first applied an ontology-based clustering and then the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for each separate cluster group that effectively increased the data density using the past user interests. Then, user ratings were predicted based on the model-based approach, such as singular value decomposition (SVD) and the predictions used for the recommendation. The evaluation results showed that our proposed approach has a less prediction error rate with high accuracy after analyzing the existing recommendation methods.
본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.
배경잡음 측정은 전파환경 조사 및 주파수 점유율의 비교기준인 임계레벨을 산출하는데 반드시 수행되어야 하는 매우 중요한 과정이다. 배경잡음 측정은 측정대상 대역에서 가급적 잡음만으로 구성된 부대역을 선정하고, 선정된 표본 부대역에 대하여 잡음전력을 측정하여 대상대역에 대한 대표값으로 사용하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 배경잡음으로 백색가우시안 잡음을 가정하고, 잡음 측정의 첫 번째 단계에서 신호가 적고 대부분 잡음으로만 구성된 대역을 선별하는데 적용될 수 있는 특이값 분해 (singular value decomposition, SVD)를 이용한 잡음대역 선정 방법을 제안한다. 기존에 널리 쓰여지는 방법인 신호강도확률분포 (amplitude probability distribution, APD) 방법과의 성능비교를 통하여 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.
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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