• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1412-1417
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• 2004

전체관적인 표현방법인 희소 코딩 또는 독릴 성분 분해(ICA)는 이전의 청각의 처리와 소리 분류의 작업을 해명하는데 성공적으로 적용되었다. 반대로 부분 기반 표현법은 뇌에서 물체를 인식하는 방법을 이해하는 또 다른 방법이다. 이 논문에서, 우리는 소리 분류의 작업에 부분기반 표현법을 학습시키는 비음수화 행렬 분해(NMF)(1) 방법을 적용하였다. 잡음이 존재할 때와 존재하지 않을 때 두 가지 상황에서, NMF를 이용하여 주파수-시간영역의 소리로부터 특징을 추출하는 방법을 설명한다. 실험결과에서는 NMF에 기반을 둔 특징이 ICA에 기반을 두어 추출한 특징보다 소리 분류의 성능을 향상시킴을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.581-587
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• 2005

본 논문에서는 1차 모멘트와 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 조합한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것이며, 이는 얼굴을 중심 이동하여 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 통계적으로 독립인 얼굴특징들의 집합인 기저영상을 빠르게 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 전처리과정을 거치지 않는 단순히 독립기저영상만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.7-15
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• 2009

본 논문에서는 표정을 매개변수 공간에서 표현하고 응용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 복잡한 얼굴 표정을 보다 간단하게 표현하기 위해 표정을 매개변수화 하기 위한 다양한 연구들이 이루어졌다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 표정을 포착한 데이터를 이용하여 표정을 구성하는 간단한 몇 개의 주요 움직임을 분석한다. 이를 위해 먼저 표정 매개 변수화를 애니메이션에 효과적으로 적용하기 위해 필요한 요구사항을 정리하고, 기존 연구들의 제한점을 파악한다. 본 논문에서는 많은 양의 표정 데이터에 독립 요소 분석(independent component analysis)기법을 적응함으로써 사람의 표정을 나타내는 독립적인 움직임을 추출하고 표정의 매개변수 공간을 구성한다. 또한 얼굴의 비선형적 움직임을 보다 정확하게 근사하기 위한 변형 모델과 데이터를 기반으로 변형 모델을 학습하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 과정을 통하여 직관적으로 일반 사용자도 쉽게 표정을 제어할수 있는 매개변수 집합과 변형 모델을 얻을 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권1E호
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• pp.30-34
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• 2008

An improvement to the existing blind signal separation (BSS) method has been made in this paper. The proposed method models the inherent signal dependency observed in acoustic object to separate the real-world convolutive sound mixtures. The frequency domain approach requires solving the well known permutation problem, and the problem had been successfully solved by a vector representation of the sources whose multidimensional joint densities have a certain amount of dependency expressed by non-spherical distributions. Especially for speech signals, we observe strong dependencies across neighboring frequency bins and the decrease of those dependencies as the bins become far apart. The non-spherical joint density model proposed in this paper reflects this property of real-world speech signals. Experimental results show the improved performances over the spherical joint density representations.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.739-742
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• 2002

This paper addresses a new statistical method, IFSAcycle, which is an unsupervised learning method of analyzing cell cycle-related gene expression data. The IFSAcycle is based on the independent feature subspace analysis (IFAS) [3], which generalizes the independent component analysis (ICA). Experimental results show the usefulness of IFAS: (1) the ability of assigning genes to multiple coexpression pattern groups; (2) the capability of clustering key genes that determine each critical point of cell cycle.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5A호
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• pp.475-483
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• 2006

MIMO-OFDM 방식에서 추정된 채널 계수에 추정 오차가 있다면, 시스템의 성능 저하가 발생하게 된다. MIMO-OFDM 방식의 성능을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 다중 경로 페이딩 환경에서 정확하게 채널을 추정 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다중 경로 시변 페이딩 채널하에서의 modified ICA (Independent Component Analysis)을 이용하여 수신된 신호로부터 각 송신 안테나의 송신 신호를 분리한 후, 채널을 추정하여 검파하는 새로운 채널 추정 방식인 Modified ICA 알고리즘을 소개하고, 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 Modified ICA를 이용한 MIMO-OFDM 시스템에서의 채널 추정에 대한 모의실험 결과, perfect hewn channel 대해 Uncoded QPSK,16-QAM, 64-QAM의 SER과 BER 성능 비교 곡선이 매우 근접함을 알 수 있다. 따라서 제안된 알고리즘이 MIMO-OFDM 시스템에서 우수한 성능을 지니고 있음을 보여 주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.192-197
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• 2020

대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.33-40
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• 2005

위성영상에서 실제 지표면의 형태와 지상물체를 구분하여 분류하는 것은 원격탐사의 중요한 목적중의 하나이다. 다중분광영상을 이용한 분류는 일반적인 토지피복도의 제작에 이용되어지고 있으며 영상분류의 방법에는 많은 이론들이 사용되어지고 있다. 본 연구는 대구 달성군 지역의 IKONOS 영상을 MLC(Maximum Likelihood Classification), ANN(Artificial neural network), SVM(Support Vector Machine), Naive Bayes 분류기법들을 이용하여 각각의 분류정확도를 비교 분석하였다. 또한 PCA/ICA 전처리 과정을 거친 분류기법들 결과와, Boosting 알고리즘 과정을 거친 후의 결과를 비교하였다. 본 연구의 목적은 적절한 전처리과정과 분류기법을 수행함으로써 가장 효율적인 지형분류 방법을 획득하는데 그 목적이 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권1호
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• pp.1-10
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• 2021

Heart Rate is a crucial physiological parameter that provides basic information about the state of the human body in the cardiovascular system, as well as in medical diagnostics and fitness assessments. At present day, it has been demonstrated that facial video-based photoplethysmographic signal captured using a low-cost RGB camera is possible to retrieve remote heart rate. Traditional heart rate measurement is mostly obtained by direct contact with the human body, therefore, it can result inconvenient for long-term measurement due to the discomfort that it causes to the subject. In this paper, we propose a non-contact-based remote heart rate measuring approach of the subject which depends on the color intensity variation of the subject's facial skin. The proposed method is applied in two regions of the subject's face, forehead and cheeks. For this, three different algorithms are used to measure the heart rate. i.e., Fast Fourier Transform (FFT), Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA). The average accuracy for the three algorithms utilizing the proposed method was 89.25% in both regions. It is also noteworthy that the FastICA algorithm showed a higher average accuracy of more than 92% in both regions. The proposed method obtained 1.94% higher average accuracy than the traditional method based on average color value.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.297-300
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• 2001

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌의 자발적 전기활동을 두피에서 측정한 것이다. 그 동안 뇌질환과 관련된 임상에서 주로 사용되어져 왔으며, 비선형 동역학 연구를 통해 결정론적인 동역학 신호임이 밝혀짐에 따라 뇌 기능연구 분야에서 그 응용범위가 넓어지고 있다. 우리는 뇌파 신호에 대하여 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)을 통하여 그 결과를 알아보았다. 즉, 뇌파의 독립성분 분석 적용 타당성을 알아본 다음 이를 적용하여 독립 소스들을 분리해 내었다. 또한 Topological Mapping을 이용하여 각각의 독립 소스들이 뇌의 어느 위치에서 발생하는지도 알아보았다. 이를 통하여 EEG에 독립성분분석을 적용함으로써 뇌 활동의 시간적, 공간적 분석이 가능하고 유용함을 나타내었다.