fMRI 데이터에 적용한 인디언 뷔페 프로세스 닮은 성분 분석법 = Indian Buffet Process Inspired Component Analysis for fMRI Data

국문 초록 (Abstract)

문서를 이루는 단어들의 빈도수가 지수법칙(power law)를 따른다는 지프의 법칩(Zipf’s law)이 있다. 이러한 단어분포를 고려하여 문서의 토픽을 찾아내는 기계학습법이 디리쉴레 프로세스(Dirichlet process) 이다. 이를 발전시켜서 데이터의 잠재 요인(latent factor)들을 베이즈 확률모델에 기반한 샘플링 바탕으로 찾는 방법이 인디언 뷔페 과정(Indian buffet process) 이다. 우리는 25가지의 특징(feature)들에 대한 점수(rating)들이 볼드(blood oxygen dependent level) 신호와 함께 주어지는 PBAIC 2007 데이터에 주성분 분석법(principal component analysis)를 적용했다. PBAIC 2007 데이터는 비디오 게임을 수행하며 기능적뇌영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 촬영을 하여 얻어진 공개데이터이다. 우리의 연구에서는 주성분 분석법을 이용하여 10개의 독립 성분(independent component)들을 찾았다. 그리고 1.75초 마다 촬영된 BOLD 신호와 10개의 고유벡터(eigenvector)들간의 내적을 취하여 가중치(weight)를 구하였다. 성분들의 가중치를 낮은 순서로 정렬함으로써 각 시간마다 주도적으로 영향을 미치는 성분들을 알아낼 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 이론
• 3. 연구 방법
• 4. 연구 결과
• 5. 논의
• 6. 감사의 글
• 참고문헌