• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.119-134
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• 2004

AHP기법에서는 의사결정 요소들의 중요도를 추정함에 있어 통상 쌍대비교행렬 그 자체에 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용한다. 본 연구에서는 왜대칭행렬의 고유분해를 통해 쌍대비교행렬을 조정한 후 조정된 쌍대비교행렬에 대해 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용하는 중요도 추정법을 제안한다. 그리고 이 추정법이 가지는 여러 가지 이점과 의미를 이론적 근거와 실제 사용 예를 통해 보이고자 한다. 본 연구결과는 불일치성이 높은 쌍대비교행렬이 주어진 경우 불일치성을 줄이는데 특히 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Steel and Composite Structures
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• 제46권6호
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• pp.719-729
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• 2023

This paper studies electro-magneto-mechanical bending studying of the cylindrical panels based on shear deformation theory. The cylindrical panel is constrained with two simply-supported edges at longitudinal direction and two clamped boundary conditions at circumferential direction. The governing equations are derived based on the principle of virtual work in cylindrical coordinate system. Levy-type solution of the governing equations is derived to reduce two dimensional PDEs to a 2D ODEs. The reduced ordinary differential equation is solved using the Eigen-value Eigen-vector method for the clamped-clamped boundary condition. The electro-magneto-mechanical bending results are obtained to show that every displacement, rotation and electromagnetic potentials how change with changes of initial electromagnetic potentials and mechanical loads along longitudinal and circumferential directions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.597-600
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• 2007

얼굴은 개인의 신원확인을 위하여 중요한 생체부분이다. 하지만 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제이다. 저해상도 얼굴영상 조차도 대단히 큰 특징공간을 생성한다. 고유공간기반 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제를 보다 낮은 차원으로 줄여서 얼굴인식을 하는 방법이다. 본 연구의 목적은 실시간 얼굴인식을 위하여 빠른 특징 추출방법을 제공하는 것이다. 먼저, 입력된 얼굴 영상에서 주성분분석을 수행하여 고유벡터와 고유값을 생성하고, 생성된 고유벡터의 특이점에 Gabor 필터를 적용하여 특징벡터를 구성한 후에 앞에서 구해진 고유값을 곱하여 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 ORL 데이터베이스를 이용하여 실험하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제52호
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• pp.145-160
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• 2004

In this paper, a new noise compensation method based on the eigenvoice framework in feature space is proposed to reduce the mismatch between training and testing environments. The difference between clean and noisy environments is represented by the linear combination of K eigenvectors that represent the variation among environments. In the proposed method, the performance improvement of speech recognition systems is largely affected by how to construct the noisy models and the bias vector set. In this paper, two methods, the one based on MAP adaptation method and the other using stereo DB, are proposed to construct the noisy models. In experiments using Aurora 2 DB, we obtained 44.86% relative improvement with eigen-environment method in comparison with baseline system. Especially, in clean condition training mode, our proposed method yielded 66.74% relative improvement, which is better performance than several methods previously proposed in Aurora project.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.986-991
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• 2002

본 논문에서는 고유벡터를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징공간상에서 최소거리기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 숫자의 특징을 구한다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 Concordia대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 96.2%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.142-148
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• 2014

3-차원 원통 구조의 공명관에 Krylov-Schur 순환 법을 적용하였다. 균질한 메질에서 공명파의 세기를 기술하는 벡터 Helmholtz 방정식을 FEM을 이용하여 분석하였다. 고유 방정식은 사면 배위 구조 요소의 변-접선 벡터에 기반을 두어 구성하였다. 이 방정식은 Helmholtz 작용자의 curl-curl과 연관된 정방형 행렬들로 이루어져 있다. 고유-값들과 고유-모드들은 이들에 대하여 Krylov-Schur 순환 법을 적용하고, Schur 행렬의 대각 성분들과 변환 행렬들로 부터 구하였다. 결과로써 이들 고유-값과 고유-모드 쌍들을 시각적으로 묘사하였다. 그리고 각각의 경계조건에 따른 고유-쌍들을 서로 비교하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.33-36
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• 2001

We introduce, in this paper, the face recognition method that improves recognition rate and training time in eigen system. To increase recognition rate we use Gabor filter. To reduce the increasing training time owing to use Gabor filtering, we extract new feature vectors that are made with average and standard deviation. In experimental results, we get higher recognition rate and shorter training time in improved system than it in original eigen system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.9-16
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• 2011

GPU는 저렴한 비용으로 쉽게 대규모 데이터 병렬성을 활용할 수 있는 장점을 갖고 있어 많은 고성능 컴퓨팅 응용 분야에서 사용되고 있는 추세다. 행렬의 고유벡터를 구하는 power method는 웹 페이지의 중요도를 계산하는 PageRank 알고리즘 등 여러 응용 분야에서 활용되고 있는 방법으로써, 본 연구에서는 power method를 GPU에서 병렬화하여 구현하였으며, 성능을 최적화하기 위한 개선 방법을 제시하였다. Power method는 행렬과 벡터의 곱셈 연산이 반복적으로 수행되며 GPU에서 쉽게 병렬화가 가능하다. 그러나, 고유벡터의 수렴 여부 판단을 위한 연산 등의 작업과 다음 곱셈을 위한 벡터 크기의 조정 등의 작업이 부가적으로 필요하며, 이러한 작업은 GPU 내의 커널 코드를 여러 차례 호출하고 불필요한 데이터 이동을 유발하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 커널 호출 회수를 줄이고 스레드 배치를 최적함과 동시에 수렴 여부 판단을 위한 연산을 최적함으로써 power method의 성능을 향상시켰다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권4호
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• pp.607-612
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• 2008

This paper proposes a robot visual servo approach based on image appearance and a wavelet function neural network. The inputs of the wavelet neural network are changes of image features or the elements of image appearance vector, and the outputs are changes of robot joint angles. Image appearance vector is calculated by using eigen subspace transform algorithm. The proposed approach does not need a priori knowledge of the robot kinematics, hand-eye geometry and camera models. The experiment results on a real robot system show that the proposed method is practical and simple.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.912-915
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• 2002

본 연구에서는 KL변환에 의한 고유벡터를 구하고, 이를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시하고자 한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징 공간상에서 최소거리 기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 필기체숫자의 특징을 구한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 캐나다 Concordia 대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하였으며, 실험한 결과 인식률은 96.2%이었다.