• 한국음향학회지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.351-359
• /
• 2003

본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음향 반향제거 방법을 제안하였다. 음향반향제거기의 마이크로폰에 반향 이외의 잡음이 부가될 경우 반향제거기의 성능은 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 두 개의 마이크로폰을 이용하여 반향과 선형으로 섞인 잡음을 받은 후 독립성분 분석 기법을 통해 반향과 잡음을 분리하였다. 그리고 분리된 반향 신호를 반향제거기에 사용되는 적응 알고리듬의 기준 신호로 이용함으로서 반향제거기의 성능을 향상시켰다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제3권2호
• /
• pp.188-195
• /
• 1999

fMRI의 신호는 매우 다양한 종류의 선호들이 혼합된 상태이며 , 비록 몇 가지의 요소에 대해 모델링하여 그 선호 형태를 추측할 수 있으나 모든 신호를 정확하게 분리하여 뇌신경의 활성화를 반영하는 신호만을 선택적으로 알아 내기는 어려운 일이다. 또한 뇌와 신체의 생리적 현상으로 발생하는 잡음뿐아니라 움직임이나 계기의 잡음은 fMRl의 데이터 분석을더욱 어렵게 한다. 따라서 실제 뇌신경의 활성화를 정확히 나타내는 참고데이터(reference data)를 선택하는 것은 힘든 일이며, 뇌신경의 활성화를 반영하는 의미 있는 여러 신호 형태에 대한 분석은 현재 fMRl의 후처리 (post-processing) 분석 방법에서 하나의 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 prioriknow­-ledge 혹은 참고 데이터가 필요 없는 분석 방법인 Independent Component Analysis (lCA) 를 이용하여 fMRI선호를 분석하였다. ICA는 현재 많이 사용되고 있는 상관 분석 방법에 비해 신호의 형태를 분석하는 데에 보다 효과적일 수 있으며, 지연된 반응 형태를 갖는 신호나 움직임에 의한 신호의 패턴을 분리하여 분석할 수 있다. 한편, ICA만으후 fMRl의 신호에 따라 분석이 효과적이지 못한 경우 Principal Component Analysis(PCA) threshold, wavelet spatial f filtering, 부분적 영상 분석 방법들을 ICA전에 수행 함으로써 보다 효과적인 분석을 수행할 수 있다. ICA는 fMRl 신호의 형태 분석에 효과적인 방법이라고 생각하며, 데이터의 자유도를 감소 하기 위해서는 선 필터링 (pre-filtering) 방법들이 적용될 수 있다.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제35C권10호
• /
• pp.48-58
• /
• 1998

신호처리 분야에서 미지의 신호원 분리에 주로 응용되는 독립 성분 분석법을 이용하여 얼굴인식을 할 수 있는 한 방식을 제안하였다. 하나의 얼굴영상 자체가 통계적으로 서로 독립인 어떤 미지의 특징영상의 합으로 표현될 수 있다고 가정하고 이 특징영상을 독립성분분석을 이용하여 구한 후, 새로운 얼굴이나 변화된 얼굴을 특징영상의 공간에 투영시켜 투영된 성분을 기준 얼굴영상과 비교하는 방법으로 인식을 수행하였다. 변화가 심한 여러 얼굴영상으로 구성된 데이터베이스(한 사람 당 10개씩의 변화된 400개의 얼굴 영상)에 대해 얼굴인식 실험을 수행하였고 또한 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용한 인식률과 비교 분석하였다. 제안된 방식은 주성분 분석법에 비해 높은 인식률을 제공하며, 특히 입력 얼굴 영상에 첨가되는 랜덤 잡음에 대단히 강한 특성을 갖는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
• /
• pp.193-195
• /
• 2003

The analysis of EEG data is an important task in the domain of Brain Computer Interface (BCI). In general, this task is extremely difficult because EEG data is very noisy and contains many artifacts and consists of mixtures of several brain waves. The P300 component of the evoked potential is a relatively evident signal which has a large positive wave that occurs around 300 msec after a task-relevant stimulus. Thus automatic detection of P300 is useful in BCI. To this end, in this paper we employ a method of reference-based independent component analysis (ICA) which overcomes the ordering ambiguity in the conventional ICA. We show here. that ICA incorporating with prior knowledge is useful in the task of automatic P300 detection.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권10호
• /
• pp.4814-4834
• /
• 2018

This paper presents an architecture for wireless sensor networks (WSNs) with blind source separation (BSS) applied to retrieve the received mixing signals of the sink nodes first. The little-to-no need of prior knowledge about the source signals of the sink nodes in the BSS method is obviously advantageous for WSNs. The optimization problem of the BSS of multiple independent source signals with complex and noncircular distributions from observed sensor nodes is considered and addressed. This paper applies Castella's reference-based scheme to Novey's negentropy-based algorithms, and then proposes a novel fast fixed-point (FastICA) algorithm, defined as the reference-signal negentropy complex FastICA (RSNT-cFastICA) for complex-valued noncircular-distribution source signals. The proposed method for the sink nodes is substantially more efficient than Novey's quasi-Newton algorithm in terms of computational speed under large numbers of samples, can effectively improve the power consumption effeciency of the sink nodes, and is significantly beneficial for WSNs and wireless communication networks (WCNs). The effectiveness and performance of the proposed method are validated and compared with three related BSS algorithms through theoretical analysis and simulations.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제26권5_6호
• /
• pp.1149-1159
• /
• 2008

Blind source extraction (BSE) is a special class of blind source separation (BSS) methods, which only extracts one or a subset of the sources at a time. Based on the time delay of the desired signal, a simple but important extraction algorithm (simplified " BC algorithm")was presented by Barros and Cichocki. However, the performance of this method is not satisfying in some cases for which it only carries out the constrained minimization of the mean squared error. To overcome these drawbacks, ICA with reference (ICA-R) based approach, which considers the higher-order statistics of sources, is added as the second stage for further source extraction. Specifically, BC algorithm is exploited to roughly extract the desired signal. Then the extracted signal in the first stage, as the reference signal of ICA-R method, is further used to extract the desired sources as cleanly as possible. Simulations on synthetic data and real-world data show its validity and usefulness.

• 한국해양공학회지
• /
• 제36권5호
• /
• pp.340-352
• /
• 2022

This article presents a modeling method for the uncorrelated measurement error of the ultra-short baseline (USBL) acoustic positioning system for aiding navigation of underwater vehicles. The Mahalanobis distance (MD) and principal component analysis are applied to decorrelate the errors of USBL measurements, which are correlated in the x- and y-directions and vary according to the relative direction and distance between a reference station and the underwater vehicles. The proposed method can decouple the radial-direction error and angular direction error from each USBL measurement, where the former and latter are independent and dependent, respectively, of the distance between the reference station and the vehicle. With the decorrelation of the USBL errors along the trajectory of the vehicles in every time step, the proposed method can reduce the threshold of the outlier decision level. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, simulation studies were performed with motion data obtained from a field experiment involving an autonomous underwater vehicle and USBL signals generated numerically by matching the specifications of a specific USBL with the data of a global positioning system. The simulations indicated that the navigation system is more robust in rejecting outliers of the USBL measurements than conventional ones. In addition, it was shown that the erroneous estimation of the navigation system after a long USBL blackout can converge to the true states using the MD of the USBL measurements. The navigation systems using the uncorrelated error model of the USBL, therefore, can effectively eliminate USBL outliers without loss of uncontaminated signals.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.12-17
• /
• 2005

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 쿵 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제14권2호
• /
• pp.115-120
• /
• 2010

목적 : 활성자극 파라다임을 사용한 기능적 자기공명영상 데이터에서 자발적 요동에 해당하는 저주파 BOLD 신호의 존재여부를 규명해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 20명의 여자 양궁선수들과 양궁 경험이 없는 23명의 여자들을 대상으로 finger-tapping 파라다임은 30초간의 운동기와 휴지기를 3회 반복하였다. 혈액산소수준의존(BOLD) fMRI 영상은 3.0 T MR 기기에서 경사자장 반향 EPI 영상을 해부학적 영상은 3차원 T1 강조영상을 사용하였다. 뇌활성화 차이는 SPM-5를 사용하여 분석하였고 저주파 요동성분을 찾기 위해 GIFT 프로그램을 사용하였다. 결과 : 두군 모두에서 finger-tapping에 따라 대뇌좌측의 주운동영역과 보조운동영역 그리고 우측 소뇌에서의 활성화가 관찰되었다. GIFT를 사용한 ICA 분석에서 피검자들의 반측 감각운동망, 동측 감각운동망 그리고 인지기능과 연관된 신경망에 해당하는 독립적인 성분들이 구별되었다. 결론 : Finger-tapping fMRI 데이터에서 BOLD 신호의 자발적 요동에 해당하는 저주파 신호 성분들을 ICA 기법을 사용하여 분리해 낼수 있었고 이러한 독립성분들이 일차운동감각 신경망 그리고 운동 인지기능을 담당하는 신경망의 휴지기 신경활동을 나타낸다는 사실을 규명할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제9권1호
• /
• pp.73-85
• /
• 2006

상시진동의 수직 성분에 대한 배열 관측은 상시진동이 대부분 레일리파의 기본 모드로 이루어졌다는 가정하에 지하 층서구조를 추정하기 위해 자주 수행된다. 자료획득, 처리 및 분석의 유용한 도구로서 공간 자기상관(SPAC) 방법이 많이 사용되는데 이는 실제로 M개의 원형 수진기 배열과 중앙의 하나 측점으로 이루어진다 (M 측점 원형 배열). 이 논문에서는 분석 효율 및 현장 노력의 관점에서 효율적인 자료획득을 위한 원형 배열에 필요한 측점의 최소 수에 대해 연구하였다. 이 연구에서는 먼저 M 무한대의 원형 배열을 위한 SPAC 계수들이 단지 Bessel 함수 J0(rk)(r은 반지름, k는 파수)로서 표현되는 SPAC 알고리듬의 이론적 배경을 재정리하였다. 두번째로 M 측점 원형 배열에 대해 상시진동 에너지장과 무관한 오차항을 포함하는 SPAC 계수들을 배열을 가로지르는 파의 방향에 한해 해석적으로 유도해 내고 수치적으로 이들 오차항들에 대해서 평가하였다. 주요 평가 결과들은: 1) 만약 SPAC 계수들이, 계수가 첫번째 최소값을 갖는 주파수까지 이용되면 다른 4-, 5-, 9-측점 배열들에 비교했을 때 3-측점 원형배열이 상시진동의 관측에 효율적이고 유리하다. 2) 나이퀴스트 파수가 유효한 SPAC 계수가 평가될 수 있는 주파수의 상한선을 결정하는데 가장 영향을 끼치는 요소이다.