• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.780-785
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• 1998

In this paper, it is shown that the conventional methods for dealing with the singularity problem of a manipulator can be generalized as a local minimization problem with differently weighted objective functions. A new damping method proposed in this article automatically determines the damping amounts for singular values, which are inversely proportional to the magnitude of the singular values. Furthermore, this can be done without explicitly computing the singular values. The proposed method can be applied to all the manipulators with revolute joints.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권1호
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• pp.97-109
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• 2001

This article is devoted to “forgotten” and rarely used technique of matrix analysis, introduced in 60-70th and enhanced by authors. We will study the matrix trace operator and it’s differentiability. This idea generalizes the notion of scalar derivative for matrix computations. The list of the most common derivatives is given at the end of the article. Additionally we point out a close connection of this technique with a least square problem in it’s classical and generalized case.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.91-98
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• 2017

전기 임피던스 단층촬영 기법은 도메인의 표면에 부착된 전극들을 통해 주입된 전류와 측정된 전압 데이터를 기반으로, 미지의 도전율 분포를 복원하는 비파괴 기술이다. 이 논문에서는 전기 임피던스 단층촬영법에서 일반적 Tikhonov 조정을 갖는 역문제를 풀고 도전율 분포를 복원하기 위해 절단된 특이값 분해 기반의 역문제 해법을 제안하였다. 역문제 계산시간을 줄이기 위해 일반 조정행렬을 역행렬 항목에서 분리시키고 절단된 특이값 분해 방법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 모의실험과 팬텀실험을 수행하고 복원결과를 비교하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.39-49
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• 2015

Jacket Matrices: Construction and Its Application for Fast Cooperative Wireless signal Processing[27]에 소개된 Jacket 행렬로부터 일반화된 의사 Jacket 행렬에 대한 특성과 생성에 관한 정리가 발표됐다. 본 논문에서는 MIMO 채널과 같이 $2{\times}4$, $3{\times}6$ 같은 비정방 행렬에서의 의사 Jacket 역행렬에 대한 예제를 제안했다. 또한 의사 MIMO 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition) channel을 추론하여 적용하였으며 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 SVD를 활용하는데 적용하였다. 이것은 MIMO 채널 및 고유값 분해 (EVD, Eigen Value decomposition) 등에 사용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권11호
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• pp.53-59
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• 2011

본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 채널에서 실제 사용하는 BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM 변조방식을 적용하였을 때 얻을 수 있는 데이터 전송량을 최대화하기 위하여 generalized triangular decomposition (GTD) 기반의 적응적 자원할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 할당 시 데이터 전송량 뿐 아니라 부가적으로 에러확률을 고려하여 시스템의 에러확률 성능도 향상 시킨다. 모의실험을 통해 제안하는 기법은 이론적인 채널 전송량 대비 2bit 정도 차이까지 도달할 수 있고, 에러확률은 모든 신호 대 잡음비에서 singular-value decomposition (SVD) 기반 자원 할당 기법에 비해 우수함을 확인한다.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.510-517
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• 2016

Recent developments in the field of separation of mixed signals into music/voice components have attracted the attention of many researchers. Recently, iterative kernel back-fitting, also known as kernel additive modeling, was proposed to achieve good results for music/voice separation. To obtain minimum mean square error (MMSE) estimates of short-time Fourier transforms of sources, generalized spatial Wiener filtering (GW) is typically used. In this paper, we propose an advanced music/voice separation method that utilizes a generalized weighted ${\beta}$-order MMSE estimation (WbE) based on iterative kernel back-fitting (KBF). In the proposed method, WbE is used for the step of mixed music signal separation, while KBF permits kernel spectrogram model fitting at each iteration. Experimental results show that the proposed method achieves better separation performance than GW and existing Bayesian estimators.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.49-56
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• 2024

There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권8호
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• pp.41-46
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• 2006

충격응답함수와 조정법(regularization methods)을 이용하여 항공기 날개의 충격하중 복원 가능성을 검토하였다. 충격하중에 대한 구조의 응답을 내타낼 수 있는 충격응답함수를 날개 유한요소모델의 강성과 질량 자료로 유도하였다. 일반적으로 부적합(ill-posed) 특성을 지닌 충격응답함수의 역행렬은 반복 Tikhonov 조종법(Iterative Tikhonov Regularization Method)과 일반화 특이치 분해법(Generalized Singular Value Decomposition Method)을 사용하여 구하였다. 수치적 입증을 위하여 전투기급 주익을 사용하였다. 해당 주익의 유한요소해석을 통하여 임의의 충격하중에 대한 변위와 변형률을 계산하였으며, 이를 충격응답함수로 계산한 결과와 비교하였다. 또한, 유한요소해석에서 계산된 변형률을 사용하여 충격하중을 복원하였다. 수치적 입증 결과 항공기 구조의 충격하중 모니터링이 본 방법으로 가능할 수 있음을 보여주었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 2012

Control Theory for continuous-time system has been well developed. Due to the development of computer technology, digital control scheme are employed in many areas. When delays are in control systems, it is hard to control the system efficiently. Delays by controller-to-actuator and sensor-to-controller deteriorate control performance and could possibly destabilize the overall system. In this paper, a new approximated discretization method and digital design for control systems with multiple state, input and output delays and a generalized bilinear transformation method with a tunable parameter are also provided, which can re-transform the integer time-delayed discrete-time model to its continuous-time model. Illustrative examples are given to demonstrate the effectiveness of the developed method.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.563-570
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• 2002

본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.