• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.353-356
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• 2000

본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.130-136
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• 2001

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.4
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• pp.600-610
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• 2001

The effects of group delay and non-linear characteristics on high data rate(HDR) satellite channel are presented in this paper Based on the modeling of group delay and non-linear characteristics the system performances which provide various data rate services were analyzed in Ka-band satellite channel. As the transmission data rate is increased, the degradation due to these channel characteristics is severely increased. The linear component of group delay and the AM-AM component of non-linear characteristics severely affect the system performance. To efficiently provide the various service via the same transmission system it is necessary to equalize the primary impairment factors. The optimum operating points of HDR satellite transmission system are implemented by considering the analyzed results on channel characteristics.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.1113-1116
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• 2005

Using COMSAT which provides multi-beam switching function, the optimal transmission channel environment which provides the high data rate communication are proposed in this paper. Also the link budget for communication transponder of COMSAT is designed. Based on the channel modeling for group delay, non-linear and gain flatness characteristics, the system performances which provide various data rate services were analyzed in Ka-band satellite channel. As the transmission data rate is increased, the degradation due to these channel characteristics is severely increased. The linear component of group delay and the AM-AM component of non-linear characteristics severely affect the system performance. To efficiently provide the various service via the same transmission system it is necessary to equalize the primary impairment factors. The optimum operating points of HDR satellite transmission system are implemented and operated by considering the analyzed results on channel characteristics.

• 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.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.3 no.4
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• pp.361-367
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• 2000

This paper proposes an efficient feature extraction of the image data using nonlinear principal component analysis neural networks of a new learning algorithm. The proposed method is a learning algorithm with momentum for reflecting the past trends. It is to get the better performance by restraining an oscillation due to converge the global optimum. The proposed algorithm has been applied to the cancer image of $256{\times}256$ pixels and the coin image of $128{\times}128$ pixels respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the convergence and the nonlinear feature extraction, in comparison with those using the backpropagation and the conventional nonlinear PCA neural networks.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.10 no.6
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• pp.273-278
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• 2001

Absorption spectra of blood components have been measured for the purpose of predicting the total hemoglobin concentration. We obtained absorption spectra of major blood components from the visible to near-infrared of $400{\sim}2500nm$ region. In the near-infrared, water is the main absorbing constituent. The amount of water in the sample cell varies depending on the volume of solute concentration(water displacement). We acquired water-compensated spectra by considering the variation of water volume depending on the variation of analyze concentration. Those spectra show inherent absorption peaks of analyzes and linearity with respect to concentration. We selected wavelengths for non-invasive measurement of hemoglobin concentration considering the scattering effect of tissue and the interference of other blood components.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1465-1469
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• 2006

수문순환 과정은 기상현상과 밀접한 관련을 가지고 서로 연관되어 있다. 이러한 연관성을 규명하여 수자원관리에 위험도를 감소시키려는 노력은 많은 분야에서 이루어지고 있으며, 주요 연구 주제가 되고 있다. 이러한 기상현상 중에서 가뭄은 여러 가지 요소가 복합되어 발생되는 것으로 알려지고 있으나 이를 설명하기에는 여전히 부족한 면이 존재한다. 가뭄을 발생시키는 몇 가지 가능한 원인으로는 E1 Nino-Southern Oscillation(ENSO)현상으로 잘 알려져 있는 비정상적인 해수면 온도의 변화나 기후 시스템의 비선형적 거동을 들 수 있다. 특히, 기후 시스템은 대개 경년 변화(inter-annual variability) 및 10년 이상의 주기(decadal variability) 특성을 가지고 있으며 가뭄 또한 경년변화의 주기 특성을 나타내고 있는 것으로 알려지고 있다. 이러한 관점에서 수문시계열을 특정 주파수(frequency)에서 고립시킨 후, 분석이 가능한 분해방법(decomposition method)을 통해 보다 해석적으로 접근하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 Wavelet Transform분석을 도입하였으며 통계적으로 유의한 성분을 시계열로부터 추출하여 가뭄과 기상인자와의 변동성 분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2001.09a
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• pp.199-203
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• 2001

온양온천지구의 13개 온천공에서 채취한 온천수의 수질 자료를 이용하여 심부 온천수와 천부 지하수의 혼합비를 추정하였다. 온천수의 pH, EC, 및 주요 이온의 농도는 40~54$^{\circ}C$의 범위를 나타내는 온천수의 온도와 뚜렷한 선형의 비례관계를 나타내며, 수온이 낮아질수록 천부 지하수의 수질 특성에 가까워지는 특성을 보인다. pH, $K^{+}$, F$^{-}$, 및 Si는 온도와 정(+)의 비례관계를, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, Cl$^{-}$, HCO$_3$$^{-}$, SO$_4$$^{2-}$ , NO$_3$$^{-}$ 및 EC는 부(-)의 비례관계를 나타낸다. 온천수의 온도와 수질과의 이러한 상관성은 수질 특성이 상이한 고온의 심부 온천수와 저온의 천부 지하수가 각 온천공에서 서로 다른 비율로 혼합되어 나타난 결과로 해석된다. 최고 온도를 나타내는 온천수와 온천지구 내 지하수의 수질을 끝 성분(end member)으로 가정하고 혼합비를 계산한 결과, 온천지구에서 현재 채수되는 온천수에는 20% 내외의 천부 지하수가 혼합되고 있는 것으로 나타났다. 온천수와 지하수의 수질 자료를 파이퍼 다이어그램에 도시한 결과 $Na^{+}$-HCO$_3$$^{-}$의 유형을 나타내는 13개 온천수는 전체적으로 직선 상에 분포하는 경향을 보였으며, $Ca^{2+}$-HCO$_3$$^{-}$의 유형을 나타내는 지하수는 직선의 연장선상에 분포하여 온천수와 지하수의 혼합이 일어나고 있음을 보여준다. 온천공 수질 검층 결과, 심도 145m를 경계로 지하수와 온천수가 상하부에 부존되어 있으며, 경계부에서 혼합이 발생하고 있는 것으로 추정된다.