• 제목/요약/키워드: Singular Decomposition

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협력적 여과에서 평가 행렬의 희소성 문제를 해결하기 위한 Singular Value Decomposition의 적용 방법에 관한 연구 (A Research for Appling Singular Value Decomposition to Collaborative Filtering for Coping With the Sparsity of Rating matrix)

  • 정준;정대진;김용환;이필규
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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    • pp.317-322
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    • 2000
  • 인터넷의 발달로 사용자들은 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 특히 주목받는 부분은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 관련된 전자상거래에 투자하고 있고, 현재 Amazon.com 등과 같은 세계적인 사이트들이 서비스를 실시하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해 주는 시스템이다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 사용되는 주요한 방법인 협력적 여과방법에서 초기 rating 행렬의 희소성 문제를 해결하기 위하여 Singular Value decompositon의 적용 방법을 제안하고 있다.

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GPGPU를 이용한 파데브-레브리어 알고리즘 구현 및 성능 분석 (Implementation and Performance Evaluation of the Faddev-Leverrier Algorithm using GPGPU)

  • 박용훈;김철홍;김종면
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.171-178
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    • 2013
  • In this paper, we implement the Faddev-Leverier algorithm using GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit) to accelerate singular value decomposition. In addition, we compare the performance of the algorithm using CPU and CPU plus GPGPU for eleven ${\times}n$ matrix sizes in order to decompose singular values, where =4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1,024, 2,048, and 4,096. Experimental results indicate that CPU achieves better performance than CPU plus GPGPU for $n{\leq}64$ because of a large number of read and write operations between CPU and GPGPU. However, CPU plus GPGPU outperforms CPU exponentially in the execution time for $n{\geq}64$.

Projection spectral analysis: A unified approach to PCA and ICA with incremental learning

  • Kang, Hoon;Lee, Hyun Su
    • ETRI Journal
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    • 제40권5호
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    • pp.634-642
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    • 2018
  • Projection spectral analysis is investigated and refined in this paper, in order to unify principal component analysis and independent component analysis. Singular value decomposition and spectral theorems are applied to nonsymmetric correlation or covariance matrices with multiplicities or singularities, where projections and nilpotents are obtained. Therefore, the suggested approach not only utilizes a sum-product of orthogonal projection operators and real distinct eigenvalues for squared singular values, but also reduces the dimension of correlation or covariance if there are multiple zero eigenvalues. Moreover, incremental learning strategies of projection spectral analysis are also suggested to improve the performance.

Robust singular perturbation control for 3D path following of underactuated AUVs

  • Lei, Ming;Li, Ye;Pang, Shuo
    • International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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    • 제13권1호
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    • pp.758-771
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    • 2021
  • This paper presents a novel control scheme for the three-dimensional (3D) path following of underactuated Autonomous Underwater Vehicle (AUVs) subject to unknown internal and external disturbances, in term of the time scale decomposition method. As illustration, two-time scale motions are first artificially forced into the closed-loop control system, by appropriately selecting the control gain of the integrator. Using the singular perturbation theory, the integrator is considered as a fast dynamical control law that designed to shape the space configuration of fast variable. And then the stabilizing controller is designed in the reduced model independently, based on the time scale decomposition method, leading to a relatively simple control law. The stability of the resultant closed-loop system is demonstrated by constructing a composite Lyapunov function. Finally, simulation results are provided to prove the efficacy of the proposed controller for path following of underactuated AUVs under internal and external disturbances.

웨이블릿 변환과 특이치 분해에 기반한 디지털 워터마킹 (Digital Watermarking based on Wavelet Transform and Singular Value Decomposition(SVD))

  • 김철기;차의영
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권6A호
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    • pp.602-609
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    • 2002
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환과 특이치 분해를 이용하여 영상의 소유권 보호론 위한 시각적으로 눈에 띄지 않는 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이를 위하여, 우선 웨이블릿 변환을 사용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최저주파수 대역에 해당하는 LL$_3$ 대역에 특이치 분해에 기반한 키 종속적인 워터마크를 삽입하는 방법을 사용하고 있다. 또한 워터마크의 검출과 강인성 검증을 위하여 DCT 변환을 이용하여 워터마크의 검출을 하였다. 실험에서 우리는 여러 가지 공격에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다. 특히, 노이즈의 공격과 JPEG 압축의 경우에도 매우 높은 추출률을 보였다. 그리고, Digimarc사의 방법을 통한 추출에서 JPEG 압축의 경우 압축률 80%에서는 삽입된 워터마크를 추출하지 못함을 알 수 있었으나 본 논문의 알고리즘에서는 80%의 압축에서도 삽입된 워터마크가 잘 추출됨을 볼 수 있었다.

특이값 분해와 고유치해석을 이용한 유한요소모델의 개선 (Updating Algorithms of Finite Element Model Using Singular Value Decomposition and Eigenanalysis)

  • 김홍준;박영필
    • 소음진동
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    • 제9권1호
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    • pp.163-173
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    • 1999
  • Precise and reasonable modelling is necessary and indispensable to the analysis of dynamic characteristics of mechanical structures. Also. the effective prediction of the change of modal properties due to the variation of design parameters is required especially for the application of finite element method to the structural dynamics problems. To meet those necessity and requirement, three model updating algorithms are proposed for finite element methods. Those algorithms are based on sensitivity analysis of the modal data obtained from experimental modal analysis(EMA) and analytical modal analysis(AMA). The adapted sensitivity analysis methods of the algorithms are 1)eigensensitivity(EGNS) method. 2)frequency response function sensitivity(FRFS) method. 3)sensitivity based element-by-element method (SBEEM), Singular value decomposition(SVD) is used for performing eigenanalysis and parameter estimation in the updating process. Those algorithms are applied to finite element of a plate and the updating capability of each algorithm is compared in terms of accuracy. reliability and stability of the updating process. It is shown that the model updating method using frequency response function is superior to the other methods in view of various updating capabilities.

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해부학적 계측점을 이용한 PC-기반3차원 치과수술 시스템 (3-Dimensional Dental Surgery System based on PC using anatomical landmarks)

  • 이경상;유선국;김형돈;배현수;김남현
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.139-148
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    • 1999
  • 본 논문에서는 PC기반의 치과 수술 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 수술 후의 3차원 영상을 예측할 수 있다. 따라서 환자는 수술 후에 CT를 다시 촬영하지 않아도 되며 방사선에 노출시킬 필용가 없다. 수술 전, 후의 두부(Cephalometry) X-ray 정보와 수술 전의 CT 데이터로부터 수술 후의 환자의 두개골을 예측한다. X-ray 필름과 수술 전의 CT를 해부학적 불변 계측점(anatomical landmarks) 방법을 기반으로 한 특이값 분해(SVD: singular value decomposition) 로 레지스트레이션(registration)을 하였으며, 이를 표면 재구성 영상화 시스템으로 설계하였다. 설계된 시스템의 유용성을 검증하기 위하여 건조 두개골 모델 실험과 실제 임상환자에 대한 임상실험을 시행하였으며 유의수준 0.05에서 유의차가 없는 것으로 나타났다.

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낮은 계수 근사법을 이용한 표준 잔향음 신호 획득 및 제거 기법 (Reverberation Characterization and Suppression by Means of Low Rank Approximation)

  • 윤관섭;최지웅;나정열
    • 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.

특이치 분해와 Fuzzy C-Mean(FCM) 군집화를 이용한 벡터양자화에 기반한 워터마킹 방법 (An Watermarking Method Based on Singular Vector Decomposition and Vector Quantization Using Fuzzy C-Mean Clustering)

  • 이병희;장우석;강환일
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.964-969
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    • 2007
  • 본 논문은 원본 영상과 은닉 영상의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 영상 은닉의 한 방법을 제안한다. 이 워터마킹 방법은 특이치 분해와 퍼지 군집화 기반 벡터양자화를 이용한다. 실험에서는 은닉된 영상의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다. 이 워터마킹기법의 장점은 워터마크된 영상이 이미 압축되어 있으므로 압축과정과 동시에 저작권 보호에 이용할 수 있다는 장점이 있다.

NMR Solvent Peak Suppression by Piecewise Polynomial Truncated Singular Value Decomposition Methods

  • Kim, Dae-Sung;Lee, Hye-Kyoung;Won, Young-Do;Kim, Dai-Gyoung;Lee, Young-Woo;Won, Ho-Shik
    • Bulletin of the Korean Chemical Society
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    • 제24권7호
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    • pp.967-970
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    • 2003
  • A new modified singular value decomposition method, piecewise polynomial truncated SVD (PPTSVD), which was originally developed to identify discontinuity of the earth's radial density function, has been used for large solvent peak suppression and noise elimination in nuclear magnetic resonance (NMR) signal processing. PPTSVD consists of two algorithms of truncated SVD (TSVD) and L₁ problems. In TSVD, some unwanted large solvent peaks and noise are suppressed with a certain soft threshold value, whereas signal and noise in raw data are resolved and eliminated in L₁ problems. These two algorithms were systematically programmed to produce high quality of NMR spectra, including a better solvent peak suppression with good spectral line shapes and better noise suppression with a higher signal to noise ratio value up to 27% spectral enhancement, which is applicable to multidimensional NMR data processing.