• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.325-329
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• 2002

본 연구에서는 할선법과 모멘트를 조합한 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 할선법과 모멘트에 기초를 둔 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이고, 모멘트는 최대화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀의 8개 지문영상에서 임의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합지문들을 각각 대상으로 시뮬레이션한 결과, 할선법만에 기초한 기법보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.520-522
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• 2001

본 논문은 기존의 객체지향 방식으로 작성된 프로그램에서 독립(isolated) 컴포넌트를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 독립 컴포넌트는 별도의 컴포넌트가 필요 없이 독자적으로 이용 가능한 컴포넌트를 말한다. 기존 프로그램에서 추출되는 독립 컴포넌트는 다른 응용프로그램 개발에 쉽게 사용될 수 있다. 본 논문에서 제시하는 추출 방법은 기존의 객체지향 프로그램을 분석하여 클래스 정보를 추출하고, 클래스 간의 의존 관계를 검사하여 상호의존성이 낮고 범용성이 높은 글래스 모듈을 선택하는 것이다. 대상 모듈의 범용성은 프로그램내에서 얼마나 많이 사공되는 가로 정의된다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하여 컴포넌트를 자동으로 추출하는 시스템을 구축하고자 한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.1
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• pp.24-29
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• 2003

In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing schemes, which represents the information from observations as a set of random variables in the from of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other. which can be utilized in linear projection.. However, it has been known that ICA does not establish good performance in source separation by itself. Thus, in order to overcome this limitation, there have been many techniques that are designed to reinforce the good properties of ICA, which improves the mixed image separation. Unfortunately, the innovation process still needs to be studied since it yields inconsistent innovation process that is attached to the ICA, the expectation and maximization process is added. The results presented in this paper show that the proposed improves the image separation as presented in experiments.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.889-899
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• 2017

Independent component analysis is a multivariate approach to separate mixed signals into original signals. It is the most widely used method of blind source separation technique. ICA uses linear transformations such as principal component analysis and factor analysis, but differs in that ICA requires statistical independence and non-Gaussian assumptions of original signals. PCA have a natural ordering based on cumulative proportion of explained variance; howerver, ICA algorithms cannot identify the unique optimal ordering of the components. It is meaningful to set order because major components can be used for further analysis such as clustering and low-dimensional graphs. In this paper, we compare the performance of several criteria to determine the order of the components. Kurtosis, absolute value of kurtosis, negentropy, Kolmogorov-Smirnov statistic and sum of squared coefficients are considered. The criteria are evaluated by their ability to classify known groups. Two types of data are analyzed for illustration.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.4
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• pp.104-114
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• 2013

The purpose of this study is to expand the access rights of audience by diversifying and specializing types of material of TV documentary produced by independent production. To achieve this, we classified according to materials of . This research suggested that almost the whole independent production produced this documentary in the way of complete posting system, especially small production. Also as the result, to analysis nine types of materials, types of current affairs and human sources have the most to produce occupied 51.9% and independent production have maximized profits through a series of works. The research value of this study is that this study analyzed the types of material selection of TV documentary produced by independent production systematically.

• Korean Journal of Heritage: History & Science
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• v.45 no.4
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• pp.160-173
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• 2012

일본 문화청 소속의 정부조직이었던 나라국립문화재연구소가 국가조직의 행정개혁에 따라 현재의 독립행정법인 나라문화재연구소로 변혁하면서 나타나고 있는 여러가지 상황에 대해서 살펴보고자 한다. 나분켄은 동아시아에서도 잘 알려진 국보 호류지금당벽화의 소실이 문화재 분야의 큰 문제로 부각되면서 종합적이고 학술적인 문화재의 연구 보호 종합기관의 설립 필요성에 의해 만들어진 기관이었다. 연구분야에서 보면 초기에는 역사, 건축, 미술공예, 정원, 유적 등 다양한 분야에서 출발했으나 나라지역의 헤이조큐 유적보존 문제가 주요 이슈로 떠오르면서 매장문화재의 발굴 중심으로 그 역할이 강화되는 변화를 겪에 되었다. 그러나 선사고고학이 아닌 역사고고학이 중심이었기 때문에 건축사나 정원사, 보존과학 등 서로 다른 학문이 융합하여 연구할 수 있는 강점이 강화되어 설립목적은 견지하면서 변모하였다. 독립행정법인으로의 변화는 1999년의 제145차 통상국회에서 "독립행정법인통칙법"이 성립되면서 부터였다. 독립행정법인의 취지는 독립 운영하는 쪽이 효율적인 부분을 분리시켜 법인격을 가진 기관으로 바꾸면서 운영교부금을 주무관청으로부터 받아 사용처를 독자적 재량에 맡기면서 이윤을 올릴 수도 있게 한 것이다. 또한 조직과 인사의 자율성을 보장받는 장점도 있으나 평가시스템이 되입되는 정신적 부담도 공존하게 된다. 즉, 민간 방법의 도입에 따라 국가의 부담을 경감하고자하는 의미가 내재되어있다. 나분켄의 독립행정법인화는 동시에 도쿄문화재연구소의 통합을 수반하게 되었다. 도분켄은 원래 미술공예품을 중심으로한 동산문화재 연구와 보존과학부분에 충실한 조직이었으므로 부동산문화재 중심의 나분켄과 통합에 우려의 목소리가 있었다. 그러나 불행중 다행으로 다카마쓰즈카 고분벽화의 열화문제와 키토라 고분 벽화의 보존문제로 인하여 전무후무한 협업연구가 진행되고 양 연구소의 역량을 결집할 수 있는 계기가 되었다. 결론적으로 말하자면, 독립행정법인화는 매년 예산을 중기계획이나 연도계획과 정합성을 유지하면서 독자적인 판단을 통해 편성하는 등 극히 유연한 대응이 가능하다는 장점을 가지고 있는 반면, 문화재 보존을 위한 연구라는 공공적인 목적을 가진 조직이 정부의 의도대로 독자적으로 이윤을 올리는 사업을 확립하여 국가의 부담을 경감하는 방향으로 나아갈 수 있는가라는 부분에서는 의심할 여지가 남아 있다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.83
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• pp.12-12
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• 1991

민족운동사의 골간을 이루는 항일독립운동을 보다 폭넓게 규명하기 위한 이 책은 서북간도와 만주, 연해주, 미주지역을 중심한 나라 밖 독립운동에 연구의 초점을 맞추고 있다. 해외한인사회의 성립과 이를 거점으로 한 조국광복항쟁의 의의를 정립, 민족독립운동사연구를 집적했다는 점에서 의미가 깊은 저작이다.

• Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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• 2000.05a
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• pp.33-40
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• 2000

IGA는 1926년 시카고의 회계사인 T Frank Grimes의 주도로 William W. Thompson, Louis G. Groebe, H.V. Swenson 등 독립자영 슈퍼마켓 사업자들이 체인상점으로서의 독립성을 기르고, 동맹을 통한 공동의 이익을 추구하기 위해 설립되었으며, 이후, 독립자영 소매점의 계속되는 성공에 많은 일익을 담당하게 된 IGA는 이제 미국 유통산업에서 핵심적인 위치를 차지하게 되었습니다. (중략)

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.5
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• pp.583-592
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• 2000

This paper proposes feature parameter transformation method using independent component analysis (ICA) for speaker identification. The proposed method assumes that the cepstral vectors from various channel-conditioned speech are constructed by a linear combination of some characteristic functions with random channel noise added, and transforms them into new vectors using ICA. The resultant vector space can give emphasis to the repetitive speaker information and suppress the random channel distortions. Experimental results show that the transformation method is effective for the improvement of speaker identification system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.73-76
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• 2002

간질은 대뇌 신경세포의 순간적인 제어되지 않는 과도한 전기방출로 인하여, 발작적으로 몸의 경련이나, 기타 신경증상 등이 몸으로 표출되는 현상으로 이것이 반복되어 나타나는 현상이다. 간질 진단에 필수적으로 사용되는 뇌파에 혼합된 미지의 성분들로부터 각각의 독립적인 성분으로 분리하는 독립성분분석(ICA)을 적용하여 간질 발작파를 분리하고, 발생위치를 추정하였다. 본 연구에서는 부분발작 환자를 대상으로 간질 발작파가 나타나는 뇌파 신호(18개 채널)에 독립성분분석을 적용하여 18개의 독립성분으로 분리하였다. 또한 발작파(예파(sharp), 극파(spike), 예파와 서파를 동반한 극서파(sharp and slow complexes))가 나오는 간질 발작파의 유형을 분리하였다. 2차원 topological map을 이용하여 발작파의 발생위치를 나타내어 간질 진단에 독립성분분석이 적용될 수 있음을 나타내었다.