• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.5
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• pp.447-454
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• 2007

TFT-LCD(Thin Film transistor liquid crystal display) has become actively used front panel display technology with increasing market. Intrinsically there is region of non uniformity with low contrast that to human eye is perceived as defect. As the gray level difference between the defect and the background is hardly distinguishable, conventional thresholding and edge detection techniques cannot be applied to detect the defect. Between the patterned and un-patterned LCD defects, this paper deals with un-patterned LCD defects by using independent component analysis, adaptive thresholding and skewness. Our method showed strong results even on noised LCD images and worked successfully on the manufacturing line.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.285-288
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• 2001

In this paper, we proposed new method of speech feature extraction using ICA(Independent Component Analysis) which minimized the dependency and correlation among speech signals on purpose to separate each component in the speech signal. ICA removes the repeating of data after finding the axis direction which has the greatest variance in input dimension. We verified improvement of speech recognition ability with training and recognition experiments when ICA compared with conventional mel-cepstrum features using HMM. Also, we can see that ICA dealt with the situation of recognition ability decline that is caused by environmental noise.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2810-2812
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• 2001

본 논문에서는 독립성분해석을 이용한 영상분리에 있어서의 잡음에 대한 강인성에 대한 주성분해석과 비교 연구를 함으로써, 독립성분해석(Independent Component Analysis, ICA)기법의 효율성을 고찰하고 분석하고자 한다. 원래의 인식 시스템 모델에 잡음을 주었을 때, ICA를 이용한 영상 분리의 잡음에 대한 강인성은 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)기법에서 보다 더 잡음에 강인한 성질을 내포하고 있는데, 이는 PCA 보다 ICA가 분리하려는 영상정보의 상호관계를 더 약화시키는 작용을 하기 때문이다. 이러한 특성은 모의실험을 통해 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.797-800
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• 2005

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용하여 얼굴영상의 인수부호를 찾아 얼굴을 인식하는 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출을 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 계수로 구성된 인수부호를 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $324{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 기저영상의 개수에 따른 압축성능과 L1- 및 L2-norm의 거리척도에 따른 분류에서 우수한 인식성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.26 no.4
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• pp.70-76
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• 2012

The independent component analysis (ICA) technique is a source identification method that uses statistical independence to separate source signals from measured signals. It has been successfully applied to various fields such as medical care and communication. In this study, the ICA technique was adopted to analyze the vibration source contribution of plate structures. The theory of the ICA technique is introduced and the procedure of the vibration source contribution analysis based on the ICA technique is proposed. To investigate the applicability of the proposed method to plate structures, numerical examples are presented for a rectangular plate under harmonic force excitations. The results show that the proposed method could become an effective tool for the vibration source contribution analysis of a plate structure.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.365-367
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• 2000

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.809-812
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• 2004

본 논문에서는 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey block distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하기 위한 새로운 GBD 알고리즘 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 예로서 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA)기법과 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)기법을 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 k가 감소할 때 편차는 줄어들어 좋은 영상 분류 특징을 보였으며, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.36 no.11
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• pp.41-51
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• 2009

• Computational Structural Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.43-48
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• 2012

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.367-367
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• 2012

기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.