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고정점 알고리즘과 시간적 상관성의 적응조정 견실 알고리즘을 조합한 독립성분분석
Hybrid ICA of Fixed-Point Algorithm and Robust Algorithm Using Adaptive Adaptation of Temporal Correlation

조용현   (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부UU0000343  ); 오정은   (㈜아바드 연구원  );
  • 초록

    본 논문에서는 고정점 알고리즘과 신호의 시간적 상관성을 적응 조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 기초한 방법으로 빠른 분석속도와 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 견실 알고리즘은 시간적 상호 의존성이나 낮은 쿠토시스를 가지는 신호도 효과적으로 분석하기 위함이다. 특히 견실 알고리즘에서 경험적으로 설정되던 최대지연시간을 신호상호간의 자기상관함수를 이용하여 적응 조정되도록 함으로써 그 성능을 더욱 더 개선하였다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가시는 4개의 신호와 $512\times512$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합신호와 혼합영상 각각의 분리에 적용한 결과, 고정점 알고리즘의 독립성분분석 및 고정점 알고리즘과 최대시간지연을 경험적으로 설정하는 기존의 견실 알고리즘을 단순히 조합한 독립성분분석에 비해 분리속도와 분리률에서 개선된 성능이 있음을 확인하였다. 특히 문제의 규모가 증가할수록 분석성능의 개선정도도 증가함을 확인하였다.


    This paper proposes a hybrid independent component analysis(ICA) of fixed-point(FP) algorithm and robust algorithm. The FP algorithm is applied for improving the analysis speed and performance, and the robust algorithm is applied for preventing performance degradations by means of very small kurtosis and temporal correlations between components. And the adaptive adaptation of temporal correlations has been proposed for solving limits of the conventional robust algorithm dependent on the maximum time delay. The proposed ICA has been applied to the problems for separating the 4-mixed signals of 500 samples and 10-mixed images of $512\times512$ pixels, respectively. The experimental results show that the proposed ICA has a characteristics of adaptively adapting the maximum time delay, and has a superior separation performances(speed, rate) to conventional FP-ICA and hybrid ICA of heuristic correlation. Especially, the proposed ICA gives the larger degree of improvement as the problem size increases.


  • 주제어

    독립성분분석 .   고정점 알고리즘 .   견실 알고리즘 .   쿠토시스 .   은닉신호분리.  

  • 참고문헌 (11)

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    3. K. Atkinson, 'Elementary Numerical Analysis', John Wiley & Sons, Inc., New York, 1993 
    4. A. K. Barros and A. Cichocki, 'RICA-Reliable and Robust Program for Independent Component Analysis,'Proc. ICA'2000, Helsinki, Finland, pp.19-22, June, 2000 
    5. A. Cichochi, R. Unbehauen, and E. Rummert, 'Robust Learning Algorithm for Blind Separation of Signlas,' Electronics Letters, Vol.30, No.17, pp.1386-1387, Aug., 1994 
    6. A. Cichochi and A. K. Barros, 'Robust Batch Algoritms for Sequential Blind Extraction of Noisy Biomedical Signals,' Proc. ISSPA'99, Australia, pp.224-230, Oct., 2000 
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    9. T. W. Lee, 'Independent Component Analysis: Theory and Applications,' Kluwer Academic Pub., Boston, Dec., 1998 
    10. A. Hyvarinen, J. Karhunen, and E. Oja, 'Independent Component Analysis,' John Wiley & Sons, Inc., New York, May, 2001 
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    1. 2000 "주요성분분석에 의한 일반회귀 신경망의 성능개선" 정보처리논문지 = The transactions of the Korea Information Processing Society 7 (11): 3408~3416    
    2. 2000 "독립변수의 차원 감소에 의한 일반회귀 신경망의 성능개선" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 10 (6): 533~541    
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    6. 2001 "회귀용 Support Vector Machine의 성능개선을 위한 조합형 학습알고리즘" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b8 (5): 477~484    
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    8. 2002 "신경망 기반 독립성분분석을 이용한 효율적인 복합영상분리" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 12 (3): 210~218    
    9. 2002 "조합형 고정점 알고리즘에 의한 신경망 기반 독립성분분석" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b9 (5): 643~652    
    10. 2002 "독립변수의 차원감소에 의한 Polynomial Adaline의 성능개선" 韓國産業應用學會誌 = Journal of Korea Society of Industrial Application 5 (1): 33~38    

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