A study of forest vegetation in Mt. $T\v{o}kyu$ National Park was investigated by ordination technique. By TWINSPAN(Two-Way Indicator Species Analysis) method, 10 groups were recognized as follows: pinus densiflora, Quercus variabilis, Quercus serrata, Quercus mongolica-Rhododendron schlippenbachii, Quercus mongolica-Abies koreana, Quercus mongolica-Acer pseudo-sieboldi-amum, Quercus mongolica-Symplocos chinensis for. pilosa, Carpinus laxiflora, Fraxinus mandshurica and Taxus cuspidata groups. The floristic composition of these groups showed high correlation to soil moisture(r=0.831), altitude(r=0.784), topography(r=-0.722), organic matter(r=0.642), and pH(r=-0.509) among various environmental factors. According to the results of CCA(Canonical Correspondence Analysis) Pinus densiflora group and Quercus variabilis group were situated in a xeric area at a lower altitude where soil nutrients were poor compared with the other groups. Fraxinus mandshurica group was distributed throughout the valley with high soil moisture and good nutrients, Quercus serrata group and Carpinus laxiflora group were found in the low altitude region with good nutrients, Quercus mongolica group, at the high altitude region with good nutrients, and Quercus mongolica-Acer koreana and Taxus cuspidata at higher altitudes(1, 400-1600 m).
CCA (Canonical Correspondence Analysis) was used so as to analyze the relation between vegetation and soil environment of Mankyeong river located in Jeollabuk-do. Vegetation survey consulted 1:5,000 topographical map, set up 30 plot and analyzed from June, 2001, to september, 2001. Plant communities of Mankyeong river was investigated by phytosocialogical method. The species composition of plant communities showed high correlation to soil pH, soil organic matter, $P_2$$O_5$, total nitrogen, EC, when they were analyed by CCA. According to the results of CCA hydrophyte communities were distributed in the region that high pH. But the vegetation of disturbed site and wetland plants were distributed in a good nutrients.
음성 신호와 함께 섞인 자동차 배기 소음을 서로 분리해 내는 기술은 점점 음성을 중심으로 발전해가는 인터페이스를 현실화하는데 실질적으로 필요한 기술이다. 따라서 자동차 배기음이 섞인 음성신호를 두 신호간의 독립성이 보장되지 않고 두 신호에 대한 사전 정보가 없는 상태에서 분리해 내기 위해 정준 상관 분석을 사용하여 두 신호를 분리해 내는 연구를 진행하였다. 정준 상관 분석을 이용하여 음성을 분리해 내기 위해서는 분석에 쓰이는 신호의 구성이 중요하다. 정준 상관 분석에 대해 알아보고 음성과 자동차 배기 소음이 섞인 두 개의 신호를 받아서 이를 재구성하여 정준 상관분석을 이용하여 자동차 소음과 음성을 분리해 내었다. Blind Source Separation에 쓰이는 다른 방법과 비교했을 때 독립성이 보장되지 않는 신호에 대해서도 분리가 가능하므로 응용 대상이 상대적으로 넓어 실용적 응용이 가능하다고 할 수 있다.
Transcription factors regulate gene expression by binding to gene upstream region. Each transcription factor has the specific binding site in promoter region. So the analysis of gene upstream sequence is necessary for understanding regulatory mechanism of genes, under a plausible idea that assumption that DNA sequence motif profiles are closely related to gene expression behaviors of the corresponding genes. Here, we present an effective approach to the analysis of the relation between gene expression profiles and gene upstream sequences on the basis of kernel canonical correlation analysis (kernel CCA). Kernel CCA is a useful method for finding relationships underlying between two different data sets. In the application to a yeast cell cycle data set, it is shown that gene upstream sequence profile is closely related to gene expression patterns in terms of canonical correlation scores. By the further analysis of the contributing values or weights of sequence motifs in the construction of a pair of sequence motif profiles and expression profiles, we show that the proposed method can identify significant DNA sequence motifs involved with some specific gene expression patterns, including some well known motifs and those putative, in the process of the yeast cell cycle.
일반적으로 수중표적 인식에서는 표적의 형상/재질에 따른 수신 표적신호의 공간적인 정보를 특징인자로 추출하여 식별하고자 하는 특징을 추출하였다. 또한, 표적신호의 수신 위치에 덜 민감한 특징파라미터 추출을 위해 다양한 신호처리 기법을 적용하는 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 표적신호의 수신위치에 상대적으로 민감하지 않은 정준상관분석(Canonical correlation Analysis; CCA)을 사용하여 합성된 수중물체의 특징을 분석하였다. 다중각도 환경에서 특징추출을 위해 정준산관분석기법이 적용되었으며, 각각 다른 각도에서 수중물체에 반사되어 되돌아오는 연속적인 두개의 소나신호를 대상으로 정준상관분석을 수행하여 두 신호의 상관성을 분석하였다.
A canonical correlation analysis(CCA)-based method is proposed for prediction of future climate change which combines information from ensembles of atmosphere-ocean general circulation models(AOGCMs) and observed climate values. This paper focuses on predictions of future climate on a regional scale which are of potential economic values. The proposed method is obtained by coupling the classical CCA with empirical orthogonal functions(EOF) for dimension reduction. Furthermore, we generate a distribution of climate responses, so that extreme events as well as a general feature such as long tails and unimodality can be revealed through the distribution. Results from real data examples demonstrate the promising empirical properties of the proposed approaches.
생명현상의 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 융합분석의 중요성이 점점 커지고 있다. 하나의 연구대상을 다양한 관점에서 관찰하여 얻게 되는 여러 데이터의 융합분석은 통해 좀 더 대상에 대한 깊은 이해를 가능하게 한다. 본 연구에서는 그중에서도 특히 하나의 샘플에서 두개의 고차원 데이터가 생성된 경우 다룰 수 있는 분석인 공관성분석과 정준상관분석을 비교하였다. 정준상관분석의 경우 고차원 데이터를 다룰 수 없는 단점이 있기에, 해당 문제를 극복하기 위하여 능형상수를 이용하는 방법(CCA-ridge)과 각 데이터의 공분산행렬을 항등행렬로 가정하여 벌점화 특이값분해를 이용한 방법(CCA-PMD) 두 가지를 고려하였으며 각 방법을 NCI60 세포주 패널에서 얻은 RNA 시퀀싱 데이터와 단백질 시퀀싱 데이터 분석에 적용하였다. 그 결과 정준상관분석의 경우 두 정준변수간의 상관관계에 좀 더 집중하는 반면 공관성분석은 각 데이터의 선형조합간의 상관관계뿐 아니라 각 선형조합의 변동성을 함께 고려함을 확인할 수 있었다. 또한 공관성분석의 경우 여러가지의 가중치행렬을 고려하여 그 결과값을 비교하고 중요 시사점을 도출하였다.
본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.297-306
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2004
It is usual that multivariate data analysis produces related (small number of) artificial variates for data reduction. Among them, refer to MDS(multidimensional scaling), MDPREF(multidimensional preference analysis), CDA(canonical discriminant analysis), CCA(canonical correlation analysis) and FA(factor analysis). Varimax rotation of artificial variables which is originally invented in FA for easy interpretations is applied to diverse multivariate techniques mentioned above. Real data analysisis is performed in order to manifest that rotation improves interpretations of artificial variables.
2010년 진해만의 춘계와 하계를 중심으로 환경요인 변화와 식물플랑크톤의 군집구조의 상관관계에 대한 생태학적 연구를 수행하였다. 식물플랑크톤의 생물량과 환경요인과의 상관관계를 조사하기 위해 수행한 다중상관분석과 CCA (Canonical Correspondance Analysis) 결과, 하계에 우점한 Chaetoceros spp., Skeletonema costatumlike spp., Pseudo-nitzschia delicatissima는 생물량 변화에 영향을 미치는 주요 요인을 선정할 수는 없었다. 반면, 춘계의 Cryptomonas spp.와 Pseudo-nitzschia multistriata 는 질산염과의 양(+)의 상관관계(p<0.05)가 있을 것으로 판단되었다. 하계에 나타난 식물플랑크톤과 환경요인간의 유의한 양 (+) 상관관계가 나타나지 않는 것은 강우에 의해 유입된 탁도 물질등에 의한 저층의 광합성 활성의 저하와 우점종의 구성과 생물량 차이에 의해 나타난 결과로 판단되었다. 또한 환경에 적응한 우점종의 분포특성은 진해만 광역해역을 부분적으로 구분할 수 있는 생물학적 요인으로 판단되었다. 결과적으로 식물플랑크톤과 환경요인과의 상관관계는 주요 우점종의 분포와 관련이 있었고, 특히 성층화된 하계에 우점한 식물플랑크톤 분포는 해역 구분에 중요한 인자로 활용 될 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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