인공지능_독립 성분 분석을 이용하여 노이즈 제거를 수행한 연구를 조사하고 어느 분야에 응용되고 있는지 사례를 들어 조사하시오
분야
hwp2. 독립 성분 분석의 응용분야
(1) 음향/음원 분야
(2) 의학분야
3. 출처 및 참고문헌
독립 성분 분석은 다양한 정보들이 서로 혼합된 데이터에서 필요한 부분만 선택적으로 추출하는 통계적 기법의 하나로, 독립된 정보와 다른 정보 간의 상관관계를 변환하는 기술이라고 할 수 있다. 즉, 특징이 서로 다른 둘 이상의 신호가 선형적으로 혼합된 확률 변수를 통계적 방법에 의해 상호 독립적 신호로 분리하는 것을 말한다.
독립 성분 분석을 적용하여 혼합된 신호에서 원신호를 분리하려면 다음과 같은 세 가지 조건이 필요하다. 첫 번째로, 원신호는 혼합된 신호 내에서 반드시 상호 영향을 미치지 않고 독립적으로 존재해야 한다. 두 번째로, 원신호의 히스토그램은 반드시 가우스 분포가 아니더라도 혼합된 신호의 히스토그램은 가우스 분포의 형태를 유지해야 한다. 세 번째로, 원신호들의 복잡성보다 혼합된 신호의 복잡성이 항상 커야 한다.
- 김병남 외(2014), 「독립성분 분석기법에 의한 집중 상태 뇌파의 주파수 요소 특성」, 한국산학기술학회논문지 15(4), pp.2170-2178.
- 김정환 외(2013), 「독립성분 분석기법에 의한 심전도 신호의 왜곡 보정」, 전기학회논문지 62(6), pp.825-832.
- 심용수 외(2001), 「독립성분분석에 의한 뇌파 안구운동 제거」, 대한임상신경생리학회지 3(1), pp.26-30.
- 임형규 외(2004), 「독립성분 분석을 이용한 강인한 음성인식」, 컴퓨터산업교육학회지 5(2), pp.269-274.
- 최재승(2020), 「음원신호 추출을 위한 주파수영역 응용모델에 기초한 독립성분분석」, 한국전자통신학회논문지 15(5), pp.807-812.