본 논문은 선형 및 비선형 주성분 분석(PCA)을 단일 레이어 오토인코더 형태의 통합 신경망 모델인 σ-PCA를 제안한다. σ-PCA는 분산 최대화와 통계적 독립성 최대화를 모두 고려하여 차원 축소와 분산 순서화를 수행할 수 있으며, 기존 선형 PCA의 회전 불확정성 문제를 해결할 수 있다.
