Two different issues, design of reduced-order robust model predictive control and input signal design for identification of a MIMO system, are addressed and design techniques based on singular value decomposition(SVD) of the pulse response circulant matrix(PRCM) are proposed. For this, we investigate the properties of the PRCM, which is a periodic approximation of a linear discrete-time system, and show its SVD represents the directional as well as the frequency decomposition of the system. Usefulness of the PRCM and effectiveness of the proposed design techniques are demonstrated through numerical examples.
Most of engine control systems for helicopter turboshaft engines are equipped with dual sensors. For the system with dual redundancy, analytic methods are used to detect faults based on the system dynamical model. Helicopter engine dynamics are affected by aerodynamic torque induced from the dynamics of the main rotor. In this paper an engine model including the rotor dynamics is constructed for the T700-GE-700 turboshaft engine powering UH-60 helicopter. The singular value decomposition(SVD) method is applied to the developed model in order to detect sensor faults. The SVD method which do not need an additional computation to generate residual uses the characteristics that the system outputs in direction of the left singular vector if an input is applied in direction of the right singular vector. Simulations show that the SVD method works well in detecting and isolating the sensor faults.
In multibody dynamics, DAE(Differential Algebraic Equations) that combine differential equations of motion and kinematic constraint equations should be solved. To solve these equations, either coordinate partitioning method or constraint stabilization method is commonly used. The most typical coordinate partitioning methods are LU decomposition, QR decomposition, and SVD(singular value decomposition). The objective of this research is to suggest a hybrid coordinate partitioning method in the dynamic analysis of multibody systems containing singular configurations. Two coordinate partitioning methods, i.e. LU decomposition and QR decomposition for constrained multibody systems, are combined for a new hybrid coordinate partitioning method. The proposed hybrid method reduces the simulation time while keeping accuracy of the solution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.705-712
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2005
Biplot is a graphical display of the rows and columns of an n${\times}$p data matrix. In particular, Gabriel (1995) suggested the MANOVA biplot using singular value decomposition (SVD) with the averages of response variables according to treatment groups. But his biplot may cause wrong results by disregarding them when there exist covariate effects. In this paper, we will provide the MANCOA biplot based on the SVD with the parameter estimates for MANCOVA model when there exist covariate effects.
Biplot is a graphical display of the rows and columns an $n{\time}p$ data matrix. In particular, Gabriel(1981) suggested The MANOVA BIPLOT using singular value decomposition (SVD) with the averages of response variables according to treatment groups. But his biplot may cause wrong results by disregarding them when there exists covariate effects. In this paper, we will provide the MANCOVA BIPLOT based on the SVD with the parameter estimates for MANCOVA model when there exist covariate effects.
Singular Value Decomposition (SVD) 기반의 디콘볼루션 방식은 CT 관류 영상 해석에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 이 방식에서는 잡음의 영향을 줄이기 위해 SVD 계수를 임계화하는 과정이 사용된다. 이 때 임계화 경계치로 고정된 값을 사용하거나 미리 정해진 진동 지수(Oscillation Index)에 따른 경계치가 사용된다. 이들 두 임계화 방식은 계산량과 정확도 측면에서 서로 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 임계화 방식의 정확도를 비교하기 위한 몬테 칼로 모의 실험 방식을 제안한다. 또한 관류 해석시 사용하는 평활화 과정이 알고리즘의 정확도에 미치는 영향을 측정하기 위해 이 실험 방식을 확장하였다. 본 논문에서는 이와 같은 성능 비교를 위한 모의 실험 방식을 제시하고, 모의 데이터와 실제 CT 영상에 대한 실험 결과를 소개한다.
This paper explores the application of matrix factorization, specifically CUR decomposition, in the clustering of Korean language documents by topic. It addresses the unique challenges of Natural Language Processing (NLP) in dealing with the Korean language's distinctive features, such as agglutinative words and morphological ambiguity. The study compares the effectiveness of Latent Semantic Analysis (LSA) using CUR decomposition with the classical Singular Value Decomposition (SVD) method in the context of Korean text. Experiments are conducted using Korean Wikipedia documents and newspaper data, providing insight into the accuracy and efficiency of these techniques. The findings demonstrate the potential of CUR decomposition to improve the accuracy of document clustering in Korean, offering a valuable approach to text mining and information retrieval in agglutinative languages.
협업필터링은 사용자의 선호도 평가자료를 이용하여 특정 사용자의 특정 상품에 대한 선호도를 예측하고 이를 이용하여 유사한 사용자에게 상품을 추천한다. 협업필터링은 전자상거래에서의 정보 과잉현상을 줄여 주기에 가장 인기 있는 개인화 기법이다. 그러나 협업필터링은 희소성과 확장성 문제 등을 가지고 있다. 본 연구에서는 희소성과 확장성 문제와 같은 협업필터링의 주요 한계점을 보완하고 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영하도록 하기 위하여 사회연결망 정보와 협업필터링을 접목하는 방안을 이용한다. 본 논문에서는 특이값 분해에 내재적인 정보를 반영할 수 있도록 확장한 SVD++에 사회연결망 정보를 고려할 수 있도록 한 Social SVD++ 알고리듬을 협업필터링에 접목한 새로운 추천 알고리듬을 이용한다. 특히, 본 연구는 추천과정에 실제 사용자의 사회연결망 정보를 반영하여 모형의 성과를 평가할 것이다.
멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권1호
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pp.33-41
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2004
Knowledge of partial discharge (PD) is important to accurately diagnose and predict the condition of insulation. The PD phenomenon is highly complex and seems to be random in its occurrence. This paper indicates the possible use of chaos theory for the recognition and distinction concerning PD signals. Chaos refers to a state where the predictive abilities of a systems future are lost and the system is rendered aperiodic. The analysis of PD using deterministic chaos comprises of the study of the basic system dynamics of the PD phenomenon. This involves the construction of the PD attractor in state space. The simulation results show that the variance of an orthogonal axis in an attractor of chaos theory increases according to the magnitude and the number of PDs. However, it is difficult to clearly identify the characteristics of the PDs. Thus, we calculated the magnitude on an orthogonal axis in an attractor using singular value decomposition (SVD) and principal component analysis (PCA) to extract the numerical characteristics. In this paper, we proposed the condition monitoring method for gas insulated switchgear (GIS) using SVD for efficient calculation of the variance. Thousands of simulations have proven the accuracy and effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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