• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.525-530
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• 2006

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 적응분할의 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 할선법에 기반을 둔 방법으로 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 적응분할의 상호정보 추정은 입력변수의 확률밀도함수 계산에서 동일한 량의 샘플분할을 가능하게 하여 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 구하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 7개의 신호와 특정지역을 대상으로 측정된 각 55개의 샘플을 가진 24개의 환경오염신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.220-225
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• 2007

본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성에 기반을 둔 기법으로 입력변수 간의 종속성을 빠르게 제거하여 과추정을 방지하기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 각 500개 샘플의 7개 신호를 가지는 인위적인 문제와 각 55개 샘플의 24개의 신호를 가지는 환경오염신호를 대상으로 각각 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 주요성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 제안된 방법은 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.