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NTIS 바로가기韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.19 no.9, 2014년, pp.21 - 31
박용훈 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학과) , 김철홍 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) , 김종면 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학과)
Singular value decomposition (SVD) has been widely used to identify unique features from a data set in various fields. However, a complex matrix calculation of SVD requires tremendous computation time. This paper improves the performance of a representative one-sided block Jacoby algorithm using a t...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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특이치 분해는 어떤 특징을 가지는가? | 특이치 분해는 특이치 값의 특징인 유일성, 행렬의 일부분이 변해도 특이치는 크게 변하지 않는 시스템의 안정성, 그리고 행렬의 계수가 작은 근사 행렬로 쉽게 변환 할 수 있는 근사화의 특징을 가지고 있어[1-9] 다양한 분야의 특징 추출 연구에 많이 활용 되고 있다. 특이치 분해가 많이 활용되고 있는 분야로는 전력 전달, 영상 처리, 오디오 및 음성 처리, 패턴 인식, 머신 지능, 의학 영상 등이 있다[10]-[20]. | |
특이치 분해에 상당한 처리 시간이 요구되는 문제를 해결하기 위해 어떻게 하였는가? | 이를 해결하기 위해 선형 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE) 구조를 이용하여 one-sided Jacobi 알고리즘의 2개 열 단위를 각각의 PE에 맵핑해 병렬 처리가 가능하게 함으로써 성능을 향상시켰다[21]. 하지만 one-sided block Jacobi 알고리즘의 행렬 크기에 비해 사용가능한 PE 개수가 제한적이라는 단점이 있다. | |
특이치 분해가 많이 활용되는 분야는? | 특이치 분해는 특이치 값의 특징인 유일성, 행렬의 일부분이 변해도 특이치는 크게 변하지 않는 시스템의 안정성, 그리고 행렬의 계수가 작은 근사 행렬로 쉽게 변환 할 수 있는 근사화의 특징을 가지고 있어[1-9] 다양한 분야의 특징 추출 연구에 많이 활용 되고 있다. 특이치 분해가 많이 활용되고 있는 분야로는 전력 전달, 영상 처리, 오디오 및 음성 처리, 패턴 인식, 머신 지능, 의학 영상 등이 있다[10]-[20]. 하지만 특이치 분해는 행렬식이나 고차 방정식 해법과 같은 복잡 행렬 연산을 요구하기 때문에 상당한 처리 시간이 요구된다. |
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