• Progress in Medical Physics
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• v.18 no.1
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• pp.20-26
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• 2007

It is expected that synaptic construction and electrical characteristics In degenerate retina might be different from those In normal retina. Therefore, we analyzed the retinal waveform recorded with multielectrode array in normal and degenerate retina using principal component analysis (PCA) and Independent component analysis (ICA) and compared the results. PCA Is a well established method for retinal waveform while ICA has not tried for retinal waveform analysis. We programmed ICA toolbox for spatiotemporal analysis of retinal waveform. In normal mouse, the MEA spatial map shows a single hot spot perfectly matched with PCA-derived ON or OFF ganglion cell response. However In rd/rd mouse, the MEA spatial map shows numerous hot and cold spots whose underlying interactions and mechanisms need further Investigation for better understanding.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.581-587
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• 2003

독립 요소 분석 (Independent Component Analysis: ICA)는 텍스처를 의미 있는 특징으로 변환하는 강인한 영상 필터를 생성하기 위한 확률적 방법이다. ICA는 고차통계적 특성을 사용하여 ICA 필터와 독립 요소를 동시에 학습한다. 제안한 분류 방법은 fast ICA 알고리즘을 사용하여 KOMPSAT 영상으로부터 ICA 필터를 생성한 다음, 필터에 의해 투영된 텍스처들의 특징들을 독립 평면상에서 무감독 방법으로 분류한다. KOMPSAT 영상은 텍스처 성분이 뚜렷하지 않는 영역이 존재하기 때문에 본 논문에서는 투영된 특징 값들과 윈도우 내의 정규화된 평균 화소값으로 특징 벡터를 재구성하였다. 분류 방법으로는 K-means 클러스터링을 적용하였다. 6.6m 해상도를 가진 KOMPSAT 흑백 영상에 대해 제안한 방법은 우수한 분류 성능을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.687-692
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• 2006

In a conventional ICA(Independent Component Analysis) based face recognition method, PCA(Principal Component Analysis) first is used for feature extraction, ICA learning method then is applied for feature enhancement in the reduced dimension. It is not considered that a necessary component can be located in the discarded feature space. In the new ICA(NICA), learning extracts features using the magnitude of kurtosis (4-th order central moment or cumulant). But, the pure ICA method can not discard noise effectively. The synergy effect of PCA and ICA can be achieved if PCA is used for noise reduction filter. Namely, PCA does whitening and noise filtering. ICA performs feature extraction. Experiment results show the effectiveness of the new ICA method compared to the conventional ICA approach.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.1
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• pp.35-46
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• 2002

The EEG is a time series of electrical potentials representing the sum of a very large number of neuronal dendrite potentials in the brain. The collective dynamic behavior of neural mass of different brain structures can be assessed from EEG with depth electrodes measurements at regular time intervals. In recent years, the theory of nonlinear dynamics has developed methods for quantitative analysis of brain function. In this paper, we considered it is reasonable or not for ICA apply to EEG analysis. Then we applied ICA to EEG for big toe movement and separated the independent components for 15 samples. The strength of each independent component can be represented on the topological map. We represented ICA can be applied for time and spatial analysis of EEG.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2012.04a
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• pp.66-69
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• 2012

Field Model에 의한 화재해석방법은 화재현상을 지배하는 망정식윤 직접 해석하기 때문에 Zone model에 비해 공간내의 상세 정보를 제공함과 동시에 다양한 화재형태에 내해 보편적인 적용이 가능하다. Field model은 해석영역을 구성하는 격자점에 대해 이산화된 지배 방정식을 해석하는 과정에서 차분방법이나 격자의 크기에 따라 수치오류가 발생할 수 있다. 특히 격자수는 계산시간에 영향을 미치는 가장 중요한 인자이기 때문에 효율적인 계산을 위해서는 격자크기의 최적화가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 구획공간 화재의 최적 격자크기 선정을 위해 격자해상도(Grid Resolution)에 따른 해석결과의 독립성을 비교분석하고 이를 통해 구획공간화재에 대한 격자 최적화 방법에 대해 논의하고자 한다. 화재크기 및 특성 길이에 따른 격자의존성을 파악하기 위해 ISO-9705 표준화재실에 내해 적용된 격자크기는 최소 3 cm에서 최대 30 cm까지 총 7 종류의 격자크기에 대해 FDS 해석이 수행되었다. 해석결과, 환기량이 충분한 화재에 대해서도 격자해상도가 16보다 작은 경우 출입구의 유동은 격자에 따른 독립성을 확보하지 못하는 것으로 나타났으며 화재발열량이 증가함에 따라 독립적인 해석해를 얻기 위해서는 더 큰 격자해상도를 요구하는 것으로 나타났다. 따라서 현재 실무에서 격자최적화를 위해 사용되고 있는 격자선정법에 대한 재검토가 필요하며 화재특성 및 구획공간 조건에 따른 최적격자 조건을 도출하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.265-265
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• 2016

호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.42-49
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• 1998

본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.47-47
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• 2017

급격한 산업화와 도시화는 인구, 산업시설, 교통 등의 증가를 가져왔고, 점차 부족해지는 지상공간의 효율적 활용을 위해 건물이 고도화되고 건물의 공간 배치 계획이 수립되었다. 그럼에도 불구하고 확장하는 도시화에 따른 지상공간의 부족은 공간이용의 고도화를 위해 지하도로, 지하상가, 지하철, 지하공동구, 변전소와 같은 다양한 형태의 지하공간 개발로 이어져 도시는 지상공간과 지하공간이 혼재하는 매우 복잡한 구조를 가지게 되었다. 최근 기후변화와 국지성 집중호우로 인해 도시 배수시스템의 설계용량을 초과하는 유효강우량의 발생빈도가 증가하고 있고, 이것은 지상의 침수뿐만 아니라 지하공간에서의 침수로 이어지고 있다. 하지만, 도시홍수 모델링 연구는 주로 지상에서의 홍수류가 지하공간으로 유입되는 것을 고려하지 않거나, 지상과 지하공간의 침수를 독립적으로 구분하거나, 두 공간의 연계를 고려하더라도 지상과 지하공간의 침수 해석을 모두 수행하는 방향으로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 도시침수해석에서 지상과 지하공간을 간단한 연계를 위한 2가지 방법 (경계조건형과 폰드형)을 제안하고, 지하공간이 도시침수해석에 미치는 영향을 분석하였다. 제안한 방법을 2010년 9월 21일 발생한 집중호우로 인하여 큰 침수피해가 발생한 효자배수분구의 광화문 일대에 적용하기 위해, 1차원 SWMM으로 계산된 맨홀의 월류량으로 2차원 도시침수모형에 경계조건으로 이용하였으며, 지하공간을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우(경계형, 폰드형)에 대한 해석을 수행하고 실측된 홍수범람범위와 침수심을 실측치와 비교하여 계산의 정확성과 효율성을 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.10
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• pp.48-58
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• 1998

We present a method that can recognize face images using independent component analysis that is used mainly for blind sources separation in signal processing. We assumed that a face image can be expressed as the sum of a set of statistically independent feature images, which was obtained by using independent component analysis. Face recognition was peformed by projecting the input image to the feature image space and then by comparing its projection components with those of stored reference images. We carried out face recognition experiments with a database that consists of various varied face images (total 400 varied facial images collected from 10 per person) and compared the performance of our method with that of the eigenface method based on principal component analysis. The presented method gave better results of recognition rate than the eigenface method did, and showed robustness to the random noise added in the input facial images.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.5
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• pp.417-422
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• 2000

In this paper, an efficient fuzzy rule generation scheme for adaptive neuro-fuzzy system modeling using the Independent Component Analysis(ICA) as a preprocessing is proposed. Correlation between inputs was not considered in the conventional neuro- fuzzy modeling schemes, such that enormous number of rules and large amount of error were unavoidable. The correlation between inputs is weakened by employing ICA so that the number of rules and the amount of error are reduced. In simulation, the Box-Jenkins furnace data is used to verify the effectiveness of the proposed method.