• 한국항해항만학회지
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• 제27권2호
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• pp.163-170
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• 2003

본 연구는 한중정기항로에서 국적선사 활성화 방안에 관한 실증연구이다. 본 연구를 위하여 한중항로의 국적정기선사, 중국적 정기선사, 3국적 정기선사 등의 종사자에 실문지 500매를 배포하여 290매 회수하였으며, 한중정기항로 국적선사 활성화 요인과 물동량 증대효과의 관련성을 검증하기 위하여 먼저, 설문문항의 신뢰성(Reliability)은 크론바하 알파(Cronbach's Alpha)에 의한 내적 일관성 검사법을 통하여 검정하였고, 독립변수의 구성타당성(Construct Validity)을 검정하기 위해서 변수들이 선형결합이라는 가정 하에 요인을 추출하는 주성분 법(Principal Components)을 이용한 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였다. 그리고 연구가설을 검증하기 위하여 다변량 회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 실시하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제47권3호
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• pp.300-306
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• 2004

양이온 및 음이온 반응성의 고분자막 8종을 casting 법에 의하여 제조한 후 이온전극에 장착하여 다채널 맛 평가시스템의 비선택성 센서 어레이를 구성하였다. 맛 센서 어레이에 의한 전기화학계측은 전위법에 의하여 행하였으며, 이 때 센서 어레이를 구성하는 각각의 맛 센서로 측정한 전위간을 막 전위 증폭기를 거쳐 증폭한 후 다채널 A/D converter를 통하여 PC에 접속하였다. 식혜, 수정과, 감귤쥬스 등 6종 24점의 시판음료를 다채널 맛 평가시스템으로 분석한 후 각 센서의 계측신호에 대한 정규화를 행하고 주성분 분석을 행하였을 때 5종 음료군의 조합에서는 제1 주성분 및 제2 주성분의 합이 전체 데이터 변이의 $70.73{\sim}85.32%$를 설명하는 것으로 나타났으며 6종 음료군의 경우에는 제1 주성분 및 제2 주성분의 합과 제1 주성분, 제2 주성분 및 제3 주성분의 합이 전체데이터 변이의 81.46%와 89.56%를 각각 설명하는 것으로 나타났다. 3차원 공간상에 6종 음료군에 대한 계측결과를 맵핑하였을 때 이들의 구분이 가능하였으며, 5종 음료군의 조합에서는 2가지 경우에 있어 2차원 평면상에서 구분되었다.

• 농약정보
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• 제20권3호통권150호
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• pp.16-19
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• 1999

• 분석과학
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• 제24권6호
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• pp.519-526
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• 2011

본 연구에서는 위장관에 작용하는 트리메부틴말레인산염을 주성분으로 하는 서방정의 제조 과정 중 혼합과정의 혼합 진행 정도의 확인에 근적외분광분석법과 라만분광분석법을 적용하였다. 서방정의 제조의 혼합 과정에서 소량의 부형제로 콜로이달실리콘디옥사이드, 탈크, 스테아르산, 스페타르산마그네슘을 넣어 혼합하는 과정에서, 각 혼합 시간 별, 혼합기 내에서 구역 별 혼합물 시료를 채취한 후 주성분(active ingredient)인 트리메부틴말레인산염의 양을 HPLC로 분석하였고, 동시에 채취한 시료의 근적외스펙트럼과 라만스펙트럼을 측정하여 PCA (Principal Component Analysis)를 수행하였다. 혼합기로는 U자형 혼합기를 사용하였고, 상, 중, 하와 좌, 우 각각 6개의 영역에서 시료를 채취하여 주성분과 부형제의 분포에 따른 혼합물의 균일도를 확인하고자 하였다. HPLC법으로는 소량의 부형제의 혼합을 주성분을 분석하는 것으로 시간에 따른 혼합도를 확인할 수 없는 반면, 근적외스펙트럼과 라만 스펙트럼에서는 주성분과 각각의 부형제의 특징적인 피크들을 확인할 수 있었고, 이러한 특징적인 흡광도를 가진 영역을 이용하여 전체 혼합물에서의 부형제 영향에 의한 변화를 PCA를 수행하여 혼합의 진행 정도를 성공적으로 확인하였다. 산란의 영향에 의한 바탕선의 변이를 제거하기 위해 전처리 방법으로는 미분을 사용하였고, 근적외스펙트럼에서는 5000-7500 $cm^{-1}$를 사용하였고, 라만스펙트럼에서는 1000-1500 $cm^{-1}$를 이용하여, PCA를 수행하였을 때 효과적으로 혼합의 진행정도를 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.12-18
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• 2010

주로 열상(FLIR: Forward-Looking Imfra-Red)을 이용하여 표적을 탐지하는 자동표적탐지(ATD: Automatic Target Detection)장비는 전처리단계, 잠재적 표적탐지 및 클러터 제거 등 3단계를 적용하여 표적을 탐지한다. 열상영상의 전처리단계 및 잠재적 표적탐지단계를 통해 열상영상의 모든 표적후보를 구한다. 이때, 표적후보군에는 표적 및 클러터가 공존하게 되는데, 클러터 제거 단계에서 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하여 표적을 분류함으로서 오경보(False Alarm)를 줄이는 기능을 한다. 본 논문은 표적탐지단계 중 클러터 제거방법에 대한 연구내용에 대해 기술하였으며, 연구의 특징은 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하기 위하여 표적후보영상의 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)을 이용한 형태적 특징 및 외곽선 영상(Edge Image)의 통계적 특징을 이용한 표적제거기법을 제시하였다. 주성분분석법 특징값은 미리 선정한 대표표적에 대해 차원축소 고유벡터를 구한 후 표적후보군 영상을 고유벡터에 투영한 유클리드 거리를 이용하였으며, 통계적 특징은 표적후보군의 외곽선영상에 대해 분산 및 표준편차를 이용한 통계적 특징을 적용하였다. 주성분 특징과 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하기 위해 선형판별법(LDA: Linear Discriminant Analysis)을 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능확인을 위해 수행한 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘이 주성분분석법 특징 또는 통계적 특징 등 단일특징을 적용하였을 때 보다 좋은 결과를 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제15권1호
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• pp.101-108
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• 1997

손상된 터어빈 로터강의 보수 용접에 있어서 용접부의 크립 파단 수명과 탄화물간의 관계가 연구되었다. 탄화물은 탄화물 추출 복제법을 이용하여 확인되었으며 로터강에는 Molybdenum 주성분의$M_2C$, Vanadium 주성분의 $M_4C_3$, 및 Chromium 주성분의 $M_{23}C_6$와 $M_7C_3$ 탄화물이 존재하였다. 한편 ICHAZ에서 파단된 시험편의 파단면에서는 구상의 조대한 Molybdenum 주성분의 $M_6C$ 탄화물이 발견되었다. 조대한 Molybdenum 주성분의 $M_6C$ 탄화물의 석출은 탄화물 주위에 고용경화 원소인 Molybdenum 농도를 떨어뜨려 기공 발생 원인을 제공하였다. CGHAZ에서 파단된 용접부의 파단면에서는 조대한 $M_6C$ 와 $M_{23}C_6$가 발견되었다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.61-74
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• 2020

심볼릭 자료 중 하나인 구간형 자료는 모든 관측값에서 단일 값이 아닌 구간을 값으로 취하며, 관측값 내에 변동이 존재한다는 특징을 갖는다. 주성분 분석은 자료의 분산을 최대로 설명하여 자료의 차원을 축소하는 방법이므로 구간형 자료의 주성분 분석은 관측값 간의 분산 뿐만 아니라 관측값 내의 분산 역시 설명하여야 한다. 본 논문에서는 구간형 자료의 세 가지 주성분 분석법을 소개하고자 한다. 또한 기존의 분위수 방법에서 균일분포를 사용하는 것이 아니라 구간의 중심점 부근이 좀 더 많은 정보를 가지고 있는 것으로 보고 절단정규분포를 사용하는 방법을 제안하였다. 모의실험과 OECD 관련 실제 통계 자료를 통하여 각 방법의 결과를 비교해 보았다. 마지막으로 분위수 방법의 경우 화살표 표현법을 통해 주성분 산점도를 그리고 분위수들의 위치와 분포를 확인하였다.

• 대한화학회지
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• 제36권1호
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• pp.113-124
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• 1992

Chemometrics의 한 분야인 패턴인지(pattern recognition)법을 한국산 고대 유리시료 94종의 중성자방사화분석으로부터 얻은 다변수데이타에 적용하였다. unsupervised learning의 방법인 주성분분석과 비선형도시법으로 시료를 분류한 결과 유리시료는 6개의 군을 형성하였다. 6개의 참조시료셋트와 시험시료셋트에 supervised learning의 SIMCA법을 적용시켰다. 그 결과 참조시료셋트는 주성분분석법 및 비선형도시법의 결과와 일치하였고 시험시료셋트에서 33개의 시료 중 17개 시료에 대해 시료가 속한 군을 판정할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.501-514
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• 2023

텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.