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초록· 키워드
UBSS (under-determined blind source separation)는 BMMR (blind mixing matrix recovery) 과정과 BSR (blind source recovery) 과정으로 구분된다. 일반적으로 이 두 과정은 취득된 데이터의 sparseness를 이용하여 수행되는데, 얼마나 sparseness를 정확히 측정하느냐에 따라 그 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 Gini 계수를 이용한 sparseness의 측정 방법을 BSR 과정에 도입하여, $l_1$-노름, $l_q$-노름과 쌍곡탄젠트 (hyperbolic tangent)를 이용하는 측정 방법들과 비교하였으며, 보다 정확한 sparseness 측정과 향상된 BSR 성능을 획득하였다. 이는 컴퓨터 모의 실험을 통하여 검증되었다.
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