• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.623-626
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.793-796
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• 2004

이 논문에서 제안한 ICA기반 피처추출 알고리즘은 다차원 영상에서 각 픽셀의 반사도 분광영역이 서로 다른 물체타입(목표피처와 배경피처)으로 이루어진 선형 혼합 분광영역으로 가정되는 픽셀에 대한 목표피처 탐지를 목적으로 한다. Landsat ETM+ 위성영상은 다차원 데이터구조로 이루어져 있으며, 영상에는 추출하고자하는 목표피처와 여러 종류의 배경피처들이 혼재한다. 이 논문에서는 목표피처(김양식장) 주변의 배경피처(갯뻘, 바닷물 등)들을 효과적으로 제거하기 위하여 목표피처의 픽셀 분광영역을 배경피처의 픽셀 분광영역으로 직교투영하게 된다. 픽셀내의 나머지 목표피처 분광영역의 양은 배경피처의 분광영역을 제거함으로써 추정하게 된다. 이 논문에서 제안한 ICA기반의 피처추출 방법의 우수성을 확인하기 위하여 Landsat ETM+ 위성영상에서 김양식장 피처를 추출하는데 적용하였다. 또한 피처추출 후 제거되지 않고 남아 있는 잡음(noise)정도와 피처추출 정확도 측면에서 전통적으로 가장 많이 사용되고 있는 최대우도 분류방법과 비교실험을 하였다. 결과적으로 이 논문에서 제안하는 방법이 목표피처 주변의 혼합분광영역에서 배경피처를 효과적으로 제거하여 추출하고자 하는 목표피처를 추출하는데 있어 우수한 탐지 성능을 보임을 알 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.1 s.104
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• pp.27-34
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• 2006

In this study, we propose this new algorithm that generates score function in ICA(Independent Component Analysis) using entropy theory. To generate score function, estimation of probability density function about original signals are certainly necessary and density function should be differentiated. Therefore, we used kernel density estimation method in order to derive differential equation of score function by original signal. After changing formula to convolution form to increase speed of density estimation, we used FFT algorithm that can calculate convolution faster. Proposed score function generation method reduces the errors, it is density difference of recovered signals and originals signals. In the result of computer simulation, we estimate density function more similar to original signals compared with Extended Infomax and Fixed Point ICA in blind source separation problem and get improved performance at the SNR(Signal to Noise Ratio) between recovered signals and original signal.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.8
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• pp.3666-3671
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• 2012

We evaluate the face detection and recognition of depth image that is obtained by infrared range sensor. and Face recognition was usually focused on accuracy aspect but it is not enough to evaluate the performance in testing for real world application. In this paper, we evaluate the overall performance like accuracy, training, test speed and memory use for the well known face recognition algorithm like PCA, LDA, ICA and SVM. This experiment evaluate the good results of depth and colored depth image compatible with the colored image although the file size of depth and colored depth image is 30%~40% less than the colored image. Whereas, LDA got the good accuracy performance next to the SVM and also shows the good performance in speed and the amount of memory.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.539-544
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• 2003

This paper describes how to reduce the effect of an occupation threshold by that the transform of mixture components of HMM parameters is controlled in hierarchical tree structure to prevent from over-adaptation. To reduce correlations between data elements and to remove elements with less variance, we employ PCA (Principal component analysis) and ICA (independent component analysis) that would give as good a representation as possible, and decline the effect of over-adaptation. When we set lower occupation threshold and increase the number of transformation function, ordinary MLLR adaptation algorithm represents lower recognition rate than SI models, whereas the proposed MLLR adaptation algorithm represents the improvement of over 2% for the word recognition rate as compared to performance of SI models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.387-389
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• 2012

초분광영상은 사람이 볼 있는 가시광선 영역부터 자외선 파장 대역까지 수십에서 수천 개의 데이터를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 그렇기 때문에 초분광영상을 이용한 연구에는 많은 저장 공간과 고사양의 성능을 필요로 한다. 따라서 초분광영상의 차원을 감소시켜 데이터용량을 줄이고, 처리속도를 향상시키기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 기존에 자주 사용되던 방법인 PCA와 ICA는 차원축소를 위하여 고유벡터를 계산하고 이를 이용하여 축을 변경하여 차원축소를 한다. 하지만 초분광영상에서는 이러한 방법으로 차원을 축소할 시 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문에서는 특징 밴드를 추출하고 이를 이용하여 차원축소를 하는 SPVD 알고리즘을 제안한다. SPVD(Spectral pair vector decomposition) 알고리즘은 d개의 그룹으로 나누고 각 그룹들의 양벡터 각과 음벡터 각을 계산한 후 이를 이용하여 차원축소를 한다. 실험 결과 PCA는 61차원에서 70.05%, ICA는 71차원에서 63.03% 정확도를 보이는데 비해 SPVD 알고리즘은 3차원에서 83% 정확도를 보였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2065-2068
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• 2003

본 논문은 복합적인 상황을 고려한 데이터를 이용하여 얼굴인식을 하는 연구로서, 이산 웨이블렛을 기반으로 하는 다 해상도 분석 방법을 사용하고, 각 해상도에서 얻어진 계수를 이용하여 LDA와 ICA기법을 융합하는 방법을 제안한다. 기존의 얼굴인식방법은 정면에서 바라본 임의의 얼굴영상을 이용하므로, 예상하지 못한 얼굴 로션 변화에 대한 고려와 빛의 변화에 대해 고려하지 못했었다. 그러나, 본 연구에서는 다양한 상황을 고려한 데이터를 취득하여 해상도 별로 분리된 대역에 FLD와 ICA를 선택적으로 융합한 알고리즘을 적용하므로서 인식율을 높일 수 있었다

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.3
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• pp.89-96
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• 2015

IT is widely used for biomechanics and AHRS sensor also be highlighted with small sized characteristics and price competitiveness in the field of motion measurement and analysis of sports. In this paper, we attach the AHRS to the figure skate shoes to measure the motion data like spin, forward/backward, jump, in/out edge and toe movement. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Madgwick complementary filtering and also use Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of figure skating from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. From the result, PCA, ICA have low accuracy, but LDA, SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of figure skating.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.8
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• pp.113-119
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• 2013

The requirement of rehabilitation is increasing from the stroke, spinal cord injury. One of the most difficult part is the upper limb rehabilitation because of its nervous complexity. A rehabilitation has effectiveness when a professional therapist treats in work at facility, but it has problems of an accessibility, a constant availability, a self-participation and taking lots of cost and time. In this paper, we test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the upper limb function from the 3D trajectory information which is gathered from stereo vision sensor(Kinect). From the result, PCA, ICA have low accuracy, but LDA, SVM have good accuracy to use for physical rehabilitation on the upper limb function.