• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.293-296
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• 2004

본 논문에서는 잡음이 첨가된 선형적으로 혼합된 신호들을 대상으로 뉴우턴법과 할선법의 고정점 알고리즘 각각을 적용할 때 그 분리성능을 비교 검토하였다. 여기서 뉴우턴법은 기울기 변화에 따른 속성을 이용하며, 할선법은 접선의 변화를 이용하는 속성을 가진다. 실험에 이용된 신호는 512$\times$512 픽셀의 2개 2차원 영상이며, 가우스 분포와 라플라시안 분포의 잡음을 이용하였다. 실험 결과, 할선법의 알고리즘이 뉴우턴법보다 잡음에 강인한 특성을 가짐을 알 수 있었다. 한편, 잡음이 첨가되지 않은 경우보다 가우시안 잡음 및 라프라시안 잡음을 첨가한 경우, 절대합 오차값에서 각각 약 23% 및 약 9.7%정도 원영상과의 오차를 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.569-572
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 kurtosis를 추가한 독립성분의 군집화를 제안하였다. 여기서 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 엔트로피에 기초한 목적 함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 성분분석을 위함이고, kurtosis는 독립성분의 추출순서를 고려하지 않는 속성을 개선하기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 제안된 방법은 기존의 독립성분분석에서 분석순서를 고려치 않는 제약을 효과적으로 해결 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.320-324
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• 2002

본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.210-213
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제15권3호
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• pp.295-301
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• 1983

한국 재래식 밀국수와 냉면국수의 유체 변형성을 규명하기 위하여 실험실에서 제작한 tensile tester를 이용하여 creep test를 실시하였다. 국수를 삶는 시간과 삶은후 저장하는 시간에 따라 기계적 모델파라 메터의 크기가 변하는 정도를 측정하였다. 대부분의 삶은 국수 시료는 6-element Voigt 모델로 설명될 수 있었다. 밀국수의 경우 국수를 삶는 시간이 경과함에 따라 순간탄성(instantaneous elasticity)이 감소 되었으며, 지연탄성(retarded elasticity)과 지연점성(retarded viscosity)은 삶음 초기에 크게 감소되어다. 반면에 뉴우턴 점성은 삶음 시간에 크게 감소되었다. 반면에 뉴우턴 점성은 삶은 시간에 따라 서서히 감소되었다. 삶은 밀국수를 저장하는 시간에 따라 지연시간(retardation time)과 뉴우턴 점성이 급격히 감소되었다. 냉면국수와 삶음시간이 경과함에 따라 순간탄성과 지연탄성이 계속적으로 감소하는 반면 뉴우턴 점성은 최적 삶음시간에서 최고치를 나타내었다. 삶음시간이 경과함에 따라 냉면국수는 4-element Burger's모델로 그 기계적 성질을 표현할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.294-299
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• 2005

본 논문에서는 선형적으로 흔합된 영상신호에 잡음이 첨가된 영상을 대상으로 뉴우턴법과 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 적용하여 분리성능을 비교${\cdot}$검토하였다. 여기서 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 기울기 변화에 따른 속성을 이용하며, 할선법의 고정점 알고리즘은 접선의 변화를 이용하는 속성을 가진다. 실험에 이용된 신호는 2개의 $512\times512$ 픽셀 2차원 영상이며, 가우스 분포와 라플라스 분포의 잡음을 각각 이용하였다. 실험 결과, 원 영상을 분리하는 시간에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 독립성분분석이 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석보다 보다 빠르며, 복원성능에서는 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석이 더욱 우수한 특성이 있음을 알 수 있었다. 한편, 잡음이 많이 첨가될수록 뉴우턴법의 FP-ICA와 할선법의 FP-ICA사이의 추출속도와 분리성능은 더욱 더 큰 차이가 있음도 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.133-136
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• 2002

본 연구에서는 뉴우턴법과 모멘트를 이용한 수정된 고정점 알고리즘의 독립성분분석기법을 이용한 영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법은 엔트로피 최적화로부터 유도된 기법으로 그 계산을 간략화하여 역혼합행렬의 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화 계산에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 13개 자연영상들로부터 선택된 12×12 픽셀(pixel)의 10,000개 패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16×16픽셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 자연영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다. 또한 모멘트의 이용으로 개선된 특징추출을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.138-141
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.336-341
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• 2002

본 연구에서는 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법을 제안하였다. 이렇게 하면 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 더 우수한 학습성능의 독립성분분석이 가능하다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 512$\times$512의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상들을 실험하였다. 실험결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 설정되는 초기값에 덜 의존하는 학습성능이 있음도 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.397-402
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습 파라미터를 이용한 효율적인 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 엔트로피 최적화 함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 학습율과 모멘트를 역혼합행렬의 경신 상태에 따나 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문과 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문과 영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 특히 제안된 알고리즘은 문제의 규모가 클수록 분리성능과 분리속도의 개선 정도가 큼을 확인하였다.