초록
독립성분분석은 차원이 높은 다변량데이타로부터 기저구조를 형성하는 독립성분을 분리하는데 사용되는 기법으로서 패턴인식, 예측 등 2차적 분석을 위한 1차 분석단계에서 사용할 수 있다. 본 연구에서는 독립성분분석을 이용하여 여러 혼합물 데이터로부터 독립성분을 분리한 다음 각 구성성분의 혼합비율을 예측하는 절차를 제안한다. 적용예로서 도금강판의 엑스선 회절강도값으로부터 여러가지 상을 분리한 다음 비음최소자승법을 이용하여 각 상의 분율을 예측하였으며, 이러한 제안방안의 타당성 평가를 위하여 모의 실험을 실시하였다.
Independent component analysis (ICA) is a statistical method for transforming an observed high-dimensional multivariate data into statistically independent components. ICA has been applied increasingly in wide fields of spectrum application since ICA is able to extract unknown components of a mixture from spectra. We focus on application of ICA for separating independent sources and predicting each composition using extracted components. The theory of ICA is introduced and an application to a metal surface spectra data will be described, where subsequent analysis using non-negative least square method is performed to predict composition ratio of each sample. Furthermore, some simulation experiments are performed to demonstrate the performance of the proposed approach.