블라인드 소스 분리 (Blind Source Separation)
한 줄 정의: 원본 신호나 혼합 과정에 대한 사전 정보 없이 관측된 혼합 신호만으로 개별 원천 신호들을 분리해내는 기법입니다.
쉽게 풀면
블라인드 소스 분리는 여러 사람이 동시에 이야기하는 녹음 하나만 듣고, 각 사람의 목소리를 따로따로 분리해내는 것과 같은 문제입니다. 어떤 사람이 몇 명 있었는지, 마이크와 각 사람의 거리가 어땠는지 같은 사전 정보 없이, 오직 섞여 있는 신호만 가지고 원래의 소스들을 되찾아내야 하기 때문에 '블라인드(맹목적)'라는 표현이 붙습니다.
왜 중요한가
다중 마이크 음성 분리, 뇌파(EEG) 신호 분석, 무선통신의 다중 사용자 신호 분리 등 원천 신호에 대한 정보가 부족한 상황이 많아, 블라인드 소스 분리는 다양한 신호처리 응용에서 핵심 기법으로 다뤄집니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"독립성분분석(ICA) 기반 블라인드 소스 분리를 적용하여 혼합된 음성 신호에서 화자별 신호를 분리하였다."
음성 분리 문제에 블라인드 소스 분리가 적용된 예입니다.
"뇌파 신호에서 안구 운동으로 인한 잡음을 블라인드 소스 분리로 제거하고 순수 신경 신호를 추출하였다."
생체 신호 잡음 제거에 블라인드 소스 분리가 활용된 사례입니다.
조금 더 깊게 보면
대표적인 접근법으로는 신호들이 통계적으로 독립이라고 가정하는 독립성분분석(ICA)이 있으며, 신호가 비음수라는 제약을 활용하는 비음수 행렬 분해(NMF) 등도 사용됩니다. 마이크나 안테나 수가 원천 신호 수보다 많은지 적은지에 따라 적용 가능한 방법이 달라집니다.
주의할 점
원천 신호의 개수를 정확히 알기 어렵거나 신호 간 독립성 가정이 성립하지 않는 경우 분리 성능이 크게 저하될 수 있습니다.