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저자정보
권기현 (강원대학교) 최형진 (강원대학교) 황성호 (강원대학교) 주상렬 (강원대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제13권 제8호
발행연도
2009.8
수록면
1,679 - 1,686 (8page)

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후각 정보의 실감성을 높일 수 있는 멀티미디어 통신 시스템에서 후각정보 전달을 위한 오더(odor) 센싱 시스템 및 관련 신호 처리 기술 개발은 차세대 멀티미디어 산업을 위한 핵심 과제로 떠오르고 있다. 오더 센싱 시스템의 성능 측정에 전통적으로 많이 사용된 방법은 주성분분석(PCA)이다. PCA는 분산에 기반한 도구로서 많은 경우 잘 동작한다. 그러나 오더 센싱 측정 데이터에 대해서는 의미 있는 값을 표시하는 것에 한계가 있다. 이 논문은 독립성분분석(ICA)을 사용하여 오더 센싱 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. PCA와 ICA의 차이를 실질적인 측정데이터를 사용하여 비교하도록 한다. 실험을 통해 ICA가 개선된 변별력으로 센서의 경향 분석, 차원축소, 보다 적합한 데이터 표현 등에 있어 PCA보다 나은 결과를 도출함을 보인다.
#Multimedia Communication #Odor Sensing System #Independent Component Analysis #Gas Sensor Array

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. ICA 및 PCA
Ⅲ. 가스센서 어레이 측정데이터
Ⅳ. ICA 사용 가스센서어레이 데이터 분석
Ⅴ. 결론 및 향후연구
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [단행본] - M. Kendall / 1975 / Multivariate Analysis / Charles Griffin google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvärinen / 1999 / Survey on independent component analysis / Neural Comput. Surveys 2 : 94 ~ 128 google schola 3. [단행본] - A. Hyvärinen / 2001 / Independent Component Analysis / Wiley google schola 4. [학술지(정기간행물)] - P. Comon / 1994 / Independent component analysis – A new concept? / Signal Process. 36 : 287 ~ 314 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - A. Hyvärinen / 2000 / Independent component analysis: Algorithms and applications / Neural Networks 13 (4) : 411 ~ 430 google schola

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