인공지능_독립 성분 분석을 이용하여 노이즈 제거를 수행한 연구를 조사하고 어느 분야에 응용되고 있는지 사례를 들어 조사하시오

목차

1. 독립 성분 분석

2. 독립 성분 분석의 응용분야
(1) 음향/음원 분야
(2) 의학분야

3. 출처 및 참고문헌

본문내용

1. 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA)
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.

참고자료

· 구교식 외(2010), 「독립 성분 분석과 지각 필터를 이용한 음질 개선」, 한국음향학회지 29(4), pp.270-277.
· 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.