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논문 기본 정보

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저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2004.6
수록면
336 - 341 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2004

할선법의 고정점 알고리즘과 첨도에 의한 군집성의 독립성분분석
조용현 한국지능시스템학회 논문지 2004.06 학술저널

2003

학습파라미터를 이용한 고정점 알고리즘의 독립성분분석
조용현 ,  민성재 ,  오정은 외 2명 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2003.05 학술대회자료

2002

할선법에 기초한 고정점 학습알고리즘의 독립성분분석을 이용한 영상의 특징추출
조용현 ,  민성재 ,  김아람 외 1명 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2002.11 학술대회자료
수정된 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용한 영상의 특징추출
조용현 ,  민성재 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2002.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 할선법의 고정점 알고리즘과 첨도를 조합한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 할선법의 고정점 알고리즘은 기존 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 함으로써 성분의 빠른 분석과 좀 더 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 첨도는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 512×512 픽셀을 가지는 8개의 혼합영상의 분리에 각각 적용하여 실험한 결과, 제안된 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 기존 할선법의 고정점 알고리즘에서 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
#할선법(Secant Method) #고정점 알고리즘(Fixed-Point Algorithm) #독립성분분석(Independent Component Analysis) #첨도(Kurtosis) #군집화(Clustering)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 할선법의 고정점 알고리즘과 첨도를 조합한 독립성분분석
3. 실험 및 결과분석
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

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[학술지(정기간행물)] - / 1996 / Principal Component Neural Networks google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999 / 'Neural Networks google schola [학술지(정기간행물)] - / apr.1994 / Independent Component Analysis - A New Concept? 36 (3) : 287 ~ 314 google schola [학술지(정기간행물)] - / apr.1999. / Survey on Independent Component Analysis 2 : 94 ~ 128 google schola [학술지(정기간행물)] - / May2001. / Independent Component Analysis google schola

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