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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한희일 (한국외국어대학교 정보통신공학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제16권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
291 - 299 (9page)

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본 논문에서는 임의의 주기적인 현상이나 특성은 위상구조와 밀접한 관련이 있음을 추론하고 이를 실험적으로 확인한다. 실험대상으로 주기적 특성이 있는 다양한 악기음을 선택하여 이를 유클리드 공간에 임베딩하고 이로부터 호몰로지 군을 계산하여 위상특성을 분석한다. 이를 위하여, 파형신호에서 추출한 패치모음을 패치 그래프로 구성한 다음, 대표적인 다양체 학습 방식인 통근시간 임베딩 기법을 이용하여 기하구조로 변환한다. 스펙트럼이 시간에 따라 가변적인 파형신호를 통근시간 임베딩할 때, 그에 따라 생성되는 기하구조는 변화하지만 그 신호 고유의 내재된 위상구조는 거의 변하지 않는다. 본 논문에서는 임베딩 데이터의 일부를 표본화하여 단순 복합체를 구성한 다음 이로부터 호몰로지를 계산하여 임베딩 기하구조의 위상특성을 분석하고, 이의 활용방안을 논의한다.
#Manifold learning #Commute time embedding #Topological analysis #Persistent homology

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참고문헌 (12)

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M. Belkin / 2003 / Laplacian eigenmaps for dimensionality reduction and data representation / Neural Computation 15(6):1373~1396 google schola G. Carlsson / 2004 / On the local behavior of spaces of natural images / International Journal on Computer Vision google schola H. Chintakunta / 2014 / Distributed localization of coverage holes using topological persistence / IEEE Trans. Signal Processing 62(10):2531~2541 google schola H. Edelsbrunner / 2002 / Topological persistence and simplification / Discrete Computational Geometry 28:511~533 google schola 한희일 / 2014 / 컴뮤트 타임 기반의 다양체 임베딩을 이용한 파형 신호 인식에 관한 연구 / 전자공학회논문지 51(2):148~155 dbpia

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