• 제목/요약/키워드: 주성분분석

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주성분 분석 방법을 이용한 유방암의 임상적 특징과 관련된 유전자 분석 (Molecular Profiling of Clinical Features in Breast Cancer Using Principal Component Analysis)

  • Han, Mi-Ryung;Lee, Seok-Ho;Han, Won-Shik;Kim, Mi-Hyeon;Noh, Dong-Young;Kim, Ju-Han
    • 한국생물정보학회:학술대회논문집
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    • 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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    • pp.29-35
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    • 2004
  • 유방암 환자의 임상정보(clinical features)와 cDNA microarray 기술을 이용하여 얻은 유전자 발현 프로파일은 유방암 예후 인자를 찾는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 임상정보와 유전자 발현 정보를 접목해서 분석하는 방법으로써 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하였다. 이 방법은 다변량 자료의 차원을 줄이는 방법으로써, 대용량 실험 데이터로 인해 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 많이 쓰이고 있다. 본 연구에서는 주성분 분석을 이용하여 먼저 한국인 유방암 환자 73명의 cDNA microarray 데이터 차원을 줄이고, 이를 통해 얻어진 주성분(Principal Components)과 임상정보 데이터와의 상관관계를 보았다. One-way ANOVA를 이용한 상관관계 분석 결과의 P-value는 permutation test를 통해 검증하였다. 동일한 방법을 estrogen receptor(ER)(+) 환자 20명과 ER(-) 환자 31명에 적용해본 결과, ER(-) 환자 중에서 재발과 관련된 유전자를 찾을 수 있었다. 주성분 분석을 molecular phenotypic profiles of clinical features에 이용한 결과 발견된 유전자는 유방암의 재발과 관련된 예후 인자로서 의미가 있다.

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수치분석의 도식화를 통한 제사기 화분자료의 분대 및 대비 (Application of Numerical Methods in the Zonation and Correlation of Four Late Quaternary Pollen Data from lows)

  • Hyung Keun Kim
    • 한국제4기학회지
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    • 제3권1호
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    • pp.55-68
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    • 1989
  • 본 논문은 네 지점에서의 제4기 지층의 화분분석 자료들을 대상으로 각각의 자료를 보다 객관적으로 적절하게 분대하고(zone) 대비하기(Correlate) 위하여 컴퓨터를 이용한 수치분석과 도식화의 몇 가지 방법을 제시한다. 그 하나는 두 가지의 수치분석방법을 종합하여 분대하는 것으로, 즉 스피어맨의 순위 상관계수의 도표와 주성분분석에서 얻어진 제1, 제2, 제3, 제4 주성분의 그래프를 비교함으로서 서로 공통적인 그룹과 각각 특징적인 그룹을 종합하여 분대한다. 둘째는 대비의 방법인데, 네 지점의 자료들을 일단 하나로 합하여 이를 근거로 한 주성분분석을 실시하고. 그 결과 얻어진 제1, 제2 주성분을 각 지점에 해당하는 네 개의 그룹으로 다시 나누어 도식화하면. 이들 네 개의 그룹은 공통적인 변화추이를 보여주므로 서로간의 대비가 매우 용이해 진다. 그러나 제3, 제4 주성분들은 각 지점에 대해 고유의 양상과 변화를 보여 주는데 이는 각 지점이 가지는 특성을 나타내는 것으로, 이들 성분들은 대비에는 사용될 수 없다.

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주성분분석 및 독립성분분석을 이용한 이차원 영상에서의 다중해상도 거리 측정 (A Multi-Resolution Distance Measure for Two Dimensional Images Using Principal Component Analysis and Independent Component Analysis)

  • 홍준식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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    • pp.247-249
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    • 2002
  • 본 논문에서는 주성분 분석(principal component analysis; 이하 PCA) 및 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)을 이용, 이차원 영상을 분류하여 다중해상도에서 영상간의 거리를 측정하여 PCA 와 ICA 중에서 어느 것이 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하는지 모의 실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의 실험 결과로부터, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별이 용이하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

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최근 5년간 국내 연근해에서 발생한 해양사고에 대한 주성분분석 (Principal Component Analysis on Marine Casualties Occurred at Korean Littoral Sea in Recent 5 Years)

  • 김영식
    • 수산해양교육연구
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    • 제28권2호
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    • pp.465-472
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    • 2016
  • 본 연구에서는 2010년부터 2014년까지 최근 5년간 우리 나라 주변해역에서 발생하여 중앙해양안전심판원의 재결을 마친 1417건의 해양사고에 대해 이를 25개 요인별로 분류하고, SPSS 통계 프로그램에 의한 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 행하여 이들 각 요인들의 상관성 및 주요 해양원인을 분석 고찰하였다. 얻어진 주요한 결과들을 요약하면 다음과 같다. 1. 해양사고의 주된 원인은 기관설비취급불량, 화기취급불량, 항행법규소홀, 침로선정유지불량, 경계소홀 등 기관실 및 조타실 관련 인적요인에 의해 발생한다. 2. 조타실 관련 인적요인에 의해 발생하는 사고는 충돌과 좌초 등이 큰 비중을 차지하며, 기관실 관련 인적요인에 의해 발생하는 사고유형은 주로 기관손상이나 화재폭발 등이다. 3. 주성분분석의 결과 제1주성분은 해양사고의 출현율을, 제2주성분은 해양사고의 원인을, 제3주 성분은 해양사고의 유형을 나타낸다.

다중모드 주성분분석에 기반한 천연가스 액화플랜트의 성분 분리공정 감시 시스템 개발 (Development of Monitoring System for the LNG plant fractionation process based on Multi-mode Principal Component Analysis)

  • 편하형;이철진;이원보
    • 한국가스학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.19-27
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    • 2019
  • 세계 환경규제가 강화되면서 액화천연가스의 사용량이 지속해서 증가하고 있다. 안정적이고 효율적인 액화천연가스 생산을 위해서는 운전 조건을 세분화하여 감시하는 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 천연가스 액화플랜트 성분 분리공정을 해석하여 구축한 동적 모델 데이터를 대상으로 다중 모드 감시시스템 개발 방법을 제안하였다. 먼저 전체 정상 데이터를 주성분분석과 k-평균 군집화 방법론을 사용하여 다중 정상 운전 모델로 구분하였다. 그 다음, 새로운 데이터 값을 k-최근접 알고리즘으로 구축된 다중 정상 모드와 매칭하였다. 마지막으로, 다중 모드 주성분분석 감시 기법을 통해 공정 데이터의 이상 여부를 판별하였다. 제시된 방법론은 45가지 이상경우에 적용하였고, 기본 주성분분석 방법론과 단변수 감시 방법론과의 비교를 통해 속도와 정확도 지표에서 평균 약 5~10%이상 우수함을 입증하였다.

주성분분석에 의한 결손 자료의 영향값 검출에 대한 연구 (Detecting Influential Observations in Multivariate Statistical Analysis of Incomplete Data by PCA)

  • 김현정;문승호;신재경
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.383-392
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    • 2000
  • 1970년대 후반부터 영향력이 있는 관측값을 검출하기 위해서 회귀분석을 포함한 다양한 다변량 해석법에서의 영향분석 및 감도분석에 대한 연구가 진행되어 왔다. 결손 값이 포함된 불완전한 자료에 관해서도 이러한 연구가 필요하다. 이와 관련하여 Kim et al.(1998)등은 평균벡터와 분산공분산행렬에 대한 최우추정값에 초점을 두고 불완전한 자료에 대한 다변량 해석법에서의 감도분석에 관한 방법적 연구를 다루었다. Kim et al.(1998)에서는 Cook’s D 통계량을 이용하였으나, 본 논문에서는 결손값이 있는 다변량 자료에 대해서 주성분을 이용하여 영향력이 있는 관측값을 검출하는 방법에 대해서 살펴보았다. 이 때, 결손값은 EM알고리즘에 의해 대치하여 PCA 통계량을 유도하였다.

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주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 요약 (Text Summarization using PCA and SVD)

  • 이창범;김민수;백장선;박혁로
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권7호
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    • pp.725-734
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    • 2003
  • 본 논문에서는 통계적 분석 기법인 주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서내의 주제어를 추출한 후, 추출된 주제어와 문장간의 거리가 가장 짧은 문장들을 중요 문장으로 추출하여 요약으로 제시한다. 주제어를 추출하기 위해서는 주성분 분석을 이용하였으며, 이는 문서 자체내의 빈도 정보와 단어간의 연관 정보를 이용한 것이다. 그리고, 중요 문장을 추출하기 위해 비정칙치 분해를 시행하여 문장 벡터와 주제어 벡터론 획득한 후, 두 벡터간의 유클리디언 거리를 계산하였다. 신문 기사를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 출현 빈도만을 이용한 방법과 주성분 분석만을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.

주성분분석을 이용한 토끼 망막 신경절세포의 활동전위 파형 분류 (PCA­based Waveform Classification of Rabbit Retinal Ganglion Cell Activity)

  • 진계환;조현숙;이태수;구용숙
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제14권4호
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    • pp.211-217
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    • 2003
  • 주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.

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FPCA를 통한 고빈도 시계열 변동성 분석: R함수 소개와 응용 (FPCA for volatility from high-frequency time series via R-function)

  • 윤재은;김종민;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제33권6호
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    • pp.805-812
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    • 2020
  • 본 논문은 최근 금융시계열 분야에서 자주 등장하는 고빈도 시계열 변동성 분석을 다루고 있다. 고빈도 시계열 변동성 분석을 위해 차원 축소를 목적으로 하는 함수형 주성분분석을 적용하였으며 이를 수행하는 R의 두 함수를 비교하고 있다. 응용으로서, KOSPI 고빈도 자료에 적용해 보았다.

중성자방사화분석을 활용한 경상남도 백자의 산지 및 특성 분류 (The Provenance and Characteristic Classification of the White Porcelain in the Gyeongsangnam-do by Neutron Activation Analysis)

  • 김나영;김규호
    • 보존과학회지
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    • 제21권
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    • pp.89-100
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    • 2007
  • 경상도지역의 두동리, 백련리, 사촌리 가마터 출토 백자편 총 47점에 대하연 중성자방사화분석으로 태토의 미량성분 함량을 측정하고 주성분분석(PCA)과 판별분석(LDA)으로 통계처리하여 가마터별 산지 및 특성을 분류해보았다. 주성분분석과 판별분석에서 이용한 미량성분은 17개(Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Dy, Eu, Hf, La, Lu, Rb, Sc, Sm, Ta, Th, V, Yb) 원소이며, 분류에 기여한 원소는 6개(Dy, Sm, La, Ce, Lu, Sc) 원소로 확인된다. 가시적 특징에 따라 구분되는 연질과 경질백자는 미량성분의 화학적 조성이 유사하여 원료의 조성 차이가 없는 것으로 확인되나, 양질(I)과 조질백자(II)는 화학적 조성에 차이가 나타남에 따라 원료의 채취 장소나 수비와 첨가제 사용의 제작 과정에 차이가 있었을 것으로 판단된다.

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