This paper addresses a new statistical method, IFSAcycle, which is an unsupervised learning method of analyzing cell cycle-related gene expression data. The IFSAcycle is based on the independent feature subspace analysis (IFAS) [3], which generalizes the independent component analysis (ICA). Experimental results show the usefulness of IFAS: (1) the ability of assigning genes to multiple coexpression pattern groups; (2) the capability of clustering key genes that determine each critical point of cell cycle.
The performance of face recognition methods using subspace projection is directly related to the characteristics of their basis images, especially in the cases of local distortion or partial occlusion. In order for a subspace projection method to be robust to local distortion and partial occlusion, the basis images generated by the method should exhibit a part-based local representation. We propose an effective part-based local representation method named locally salient ICA (LS-ICA) method for face recognition that is robust to local distortion and partial occlusion. The LS-ICA method only employs locally salient information from important facial parts in order to maximize the benefit of applying the idea of 'recognition by parts.' It creates part-based local basis images by imposing additional localization constraint in the process of computing ICA architecture I basis images. We have contrasted the LS-ICA method with other part-based representations such as LNMF (Localized Non-negative Matrix Factorization)and LFA (Local Feature Analysis). Experimental results show that the LS-ICA method performs better than PCA, ICA architecture I, ICA architecture II, LFA, and LNMF methods, especially in the cases of partial occlusions and local distortion
본 논문에서는 M. Bilginer 등이 제안한 CVEM(common vector extraction method)을 이용하여 한국어 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. CVEM은 학습용 음성신호들로부터 공통된 특징의 추출이 비교적 간단하고, 많은 계산 량을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 인식 결과를 보여주는 알고리즘이다. 그러나 학습 음성의 개수를 일정 한도 이상으로 늘릴 수 없고, 추출된 공통벡터들 간의 구별정보(discriminant information)를 가지고 있지 않다는 문제점을 가지고 있다. 임의의 음성군으로부터 최적의 공통벡터를 추출하기 위해서는 다양한 음성들을 학습에 사용해야만 하는데 CVEM은 학습용 음성 개수에 제한이 있으므로 지속적인 인식률 향상을 기대하기 어렵다. 또한 공통벡터들 간의 구별정보 부재는 단어 결정에 있어서 치명적인 오류의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 CVEM이 가지고 있는 이러한 문제점들을 보완하면서 인식률을 향상시킬 수 있는 새로운 방법인 KSCM(k-clustering subspace method)과 DCVEM(discriminant common vector extraction method)을 제안하였고 이 방법을 사용하여 고립단어를 인식하였다. 그리고 제안한 방법들의 우수성을 입증하기 위해 ETRI에서 제작한 음성 데이터베이스를 사용, 다양한 방법으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 기존 방법의 문제점들을 모두 극복할 수 있었을 뿐 아니라 기존에 비해 계산량의 큰 증가 없이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
We study a class of KMS-symmetric quantum Markovian semigroups on a quantum spin system ($\mathcal{A},{\tau},{\omega}$), where $\mathcal{A}$ is a quasi-local algebra, $\tau$ is a strongly continuous one parameter group of *-automorphisms of $\mathcal{A}$ and $\omega$ is a Gibbs state on $\mathcal{A}$. The semigroups can be considered as the extension of semi groups on the nontrivial abelian subalgebra. Let $\mathcal{H}$ be a Hilbert space corresponding to the GNS representation con structed from $\omega$. Using the general construction method of Dirichlet form developed in [8], we construct the symmetric Markovian semigroup $\{T_t\}{_t_\geq_0}$ on $\mathcal{H}$. The semigroup $\{T_t\}{_t_\geq_0}$ acts separately on two subspaces $\mathcal{H}_d$ and $\mathcal{H}_{od}$ of $\mathcal{H}$, where $\mathcal{H}_d$ is the diagonal subspace and $\mathcal{H}_{od}$ is the off-diagonal subspace, $\mathcal{H}=\mathcal{H}_d\;{\bigoplus}\;\mathcal{H}_{od}$. The restriction of the semigroup $\{T_t\}{_t_\geq_0}$ on $\mathcal{H}_d$ is Glauber dynamics, and for any ${\eta}{\in}\mathcal{H}_{od}$, $T_t{\eta}$, decays to zero exponentially fast as t approaches to the infinity.
System identification is a fundamental step towards the application of structural health monitoring and damage detection techniques. On this respect, the development of evolved identification strategies is a priority for obtaining reliable and repeatable baseline modal parameters of an undamaged structure to be adopted as references for future structural health assessments. The paper presents the identification of the modal parameters of the Guangzhou New Television Tower, China, using a data-driven stochastic subspace identification (SSI-data) approach complemented with an appropriate automatic mode selection strategy which proved to be successful in previous literature studies. This well-known approach is based on a clustering technique which is adopted to discriminate structural modes from spurious noise ones. The method is applied to the acceleration measurements made available within the task I of the ANCRiSST benchmark problem, which cover 24 hours of continuous monitoring of the structural response under ambient excitation. These records are then subdivided into a convenient number of data sets and the variability of modal parameter estimates with ambient temperature and mean wind velocity are pointed out. Both 10 minutes and 1 hour long records are considered for this purpose. A comparison with finite element model predictions is finally carried out, using the structural matrices provided within the benchmark, in order to check that all the structural modes contained in the considered frequency interval are effectively identified via SSI-data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제6권4호
/
pp.1063-1075
/
2012
To locate an object accurately in the wireless sensor networks, the distance measure based on time-delay plays an important role. In this paper, we propose a maximum likelihood (ML) time-delay estimation algorithm in multi-path wireless propagation channel. We get the joint probability density function after sampling the frequency domain response of the multi-path channel, which could be obtained by the vector network analyzer. Based on the ML criterion, the time-delay values of different paths are estimated. Considering the ML function is non-linear with respect to the multi-path time-delays, we first obtain the coarse values of different paths using the subspace fitting algorithm, then take them as an initial point, and finally get the ML time-delay estimation values with the pattern searching optimization method. The simulation results show that although the ML estimation variance could not reach the Cramer-Rao lower bounds (CRLB), its performance is superior to that of subspace fitting algorithm, and could be seen as a fine algorithm.
이 논문에서는 마이크로어레이 데이터에 대한 분석 문제로서 부공간 대조집단 식별 문제를 소개하고, 이를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부공간에서 속성값이 대조적인 집단의 쌍들을 식별하기 위해, 먼저 각 속성에 대해서 분석자가 지정한 대조영역의 값을 갖는 두 개의 샘플집단을 선택한 다음, 연관규칙 마이닝과 유사한 형태의 방법으로 부공간의 차원을 점진적으로 확대해 가면서 대조집단을 추출한다. 마이크로어레이 데이터는 수천개 이상의 유전자에 대한 발현정보를 포함할 수 있는 다차원 데이터이기 때문에, 대조적인 발현특성을 갖는 유전자집합에 대한 샘플집단의 쌍을 모두 부차원에 대해서 질의를 통해 식별하는 것은 부담이 되지만, 제안한 방법을 사용하면 분석자가 지정한 대조영역 값의 범위를 기준으로 하여 모든 가능한 부공간에서의 대조집단을 효과적으로 추출할 수 있다.
센서 배열을 이용하여 모르는 신호 매개변수들을 추정하는 것에 대한 연구가 광범위하게 진행되어 왔다. 또한 최근에는 셀룰러 시스템의 이동통신 이용자 수가 폭발적으로 증가되어, 다중 사용자로 인한 간섭이 매우 커지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 채널 용량을 더 증가시키기 위한 안테나 배열기술의 응용이 연구되고 있다. 이 논문에서는 이동국 근처의 국소적 산란 신호의 새로운 모형을 평균 조정 벡터를 이용하여 만들고, 몇 가지 분포에 대한 수학적 유도를 하였다. 이 모델에서 신호 도래각의 추정은 weighted subspace fitting(WSF) 기법에 바탕을 두었고, 통계적 분석과 모의실험을 통해 성능을 보였다.
본 논문에서는 MIMO 시스템에서 최적의 수신 성능을 제공하면서 낮은 복잡도를 요구하는 부분 검색 공간 기반의 검파 기법이 제안된다. 최적의 최대 우도 검파기는 신호의 전체 검색 공간을 활용하기 때문에 많은 복잡도를 요구하게 되는 데, 이에 대한 해결 방안으로 신호의 부분 검색 공간에 기반한 부분 후보 심볼 벡터 생성 기법이 제안된다. 또한, 최적의 수신 성능을 제공하기 위해서 전체 검색 공간에 기반한 전체 후보 심볼 벡터 생성 기법이 제안된다. 결론적으로 제안하는 부분 검색 공간 기반의 검파 기법은 MIMO 시스템에서 낮은 복잡도를 필요하면서 최적의 수신 성능을 제공하는 검파기법으로 사용될 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.