• 한국항공우주학회지
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• 제46권9호
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• pp.767-773
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• 2018

최신 항공기에는 항공기의 건전성을 확인하기 위한 진동데이터 수집 장비가 장착되는 경우가 많다. 이러한 장비를 통해 수집되는 진동 데이터의 분석은 항공기 설계에 정통한 전문가에 의존하는 것이 일반적이며, 설계 분석을 통해 일반 사용자를 위한 대표적이고 객관적인 결함식별 기준을 제시하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 기존의 항공기 설계분석 방법이 아닌, 운용 중 수집되는 방대한 양의 진동 데이터에 주성분 분석을 적용하는 방식으로 기동 및 결함유형 식별이 가능한지를 확인하였다. 이를 위해 국내 육군에서 실운용중인 항공기의 진동 데이터를 실측하여 기동 및 결함 유형별로 분류하였고, 분류된 데이터에 주성분 분석 기법을 적용하였다. 그 결과 설계 분석을 하지 않고도 운용 데이터 분석만을 통하여 일반 사용자들을 위한 기동/결함유형 식별 도구의 개발이 가능함이 확인되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권6호
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• pp.673-686
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• 2022

Deep learning algorithms for Structural Health Monitoring (SHM) have been extracting the interest of researchers and engineers. These algorithms commonly used loss functions and evaluation indices like the mean square error (MSE) which were not originally designed for SHM problems. An updated loss function which was specifically constructed for deep-learning-based structural damage detection problems has been proposed in this study. By tuning the coefficients of the loss function, the weights for damage localization and quantification can be adapted to the real situation and the deep learning network can avoid unnecessary iterations on damage localization and focus on the damage severity identification. To prove efficiency of the proposed method, structural damage detection using convolutional neural networks (CNNs) was conducted on a truss bridge model. Results showed that the validation curve with the updated loss function converged faster than the traditional MSE. Data augmentation was conducted to improve the anti-noise ability of the proposed method. For reducing the training time, the normalized modal strain energy change (NMSEC) was extracted, and the principal component analysis (PCA) was adopted for dimension reduction. The results showed that the training time was reduced by 90% and the damage identification accuracy could also have a slight increase. Furthermore, the effect of different modes and elements on the training dataset was also analyzed. The proposed method could greatly improve the performance for structural damage detection on both the training time and detection accuracy.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권5호
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• pp.485-500
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• 2023

Machine learning-based structural health monitoring (ML-based SHM) methods are researched extensively in the recent decade due to the availability of advanced information and sensing technology. ML methods are well-known for their pattern recognition capability for complex problems. However, the main obstacle of ML-based SHM is that it often requires pre-collected historical data for model training. In most actual scenarios, damage presence can be detected using the unsupervised learning method through anomaly detection, but to further identify the damage types would require prior knowledge or historical events as references. This creates the cold-start problem, especially for new and unobserved structures. Modal-based methods identify damages based on the changes in the structural global properties but often require dense measurements for accurate results. Therefore, a two-stage hybrid modal-machine learning damage detection scheme is proposed. The first stage detects damage presence using Principal Component Analysis-Frequency Response Function (PCA-FRF) in an unsupervised manner, whereas the second stage further identifies the damage. To solve the cold-start problem, mode shape assessment using the first mode is initiated when no trained model is available yet in the second stage. The damage identified by the modal-based method would be stored for future training. This work highlights the performance of the scheme in alleviating the cold-start issue as it transitions through different phases, starting from zero damage sample available. Results showed that single and multiple damages can be identified at an acceptable accuracy level even when training samples are limited.

• 한국의상디자인학회지
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• 제18권1호
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• pp.35-50
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• 2016

As the fashion industry increasingly fierce competition in the market we are elements of product quality can only be differentiated through a difficult period. Because academia and strengthen brand image and measures proposed business, a way to strengthen advertising and promotional marketing. However, this action reminds consumers that have a direct feel of the experience with the product is very easy to see, but counterproductive when advertising and contradictions. Korean fashion brand has sufficient capacity in this part of the judgment, because reason can not spread to the global luxury fashion brand. This study analyzed who help give identity to the domestic fashion luxury brand global strategy angry, it is part of the goal of the current development and product strategy features. Export capabilities, improve product identification components for their product development strategy has been carried out case studies and the recommendations based on this identity-based international luxury fashion brand analysis. The concept of product identification is not strong, the lack of previous studies of this study also adopted the international luxury fashion brand case studies, based on the country. The importance of product identification and product identification research methods derived from the characteristic side also granular component. Then there is the need to achieve national identity customized product development strategy for domestic enterprises to further expand the practice target. This will help enhance the competitiveness of the domestic apparel design.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.662-667
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• 2022

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제59권1호
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• pp.5-7
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• 2016

딱지꽃(Potentilla chinensis)은 약초식물의 하나로 항염, 지혈, 해독 그리고 해열 등의 효과가 알려져 있다. 특히 딱지꽃의 뿌리는 약제로써 중요한 가치를 지니고 있다. 그러나 기존에 딱지꽃의 줄기나 잎에 대한 유효성분에 대한 연구가 시도된 반면 딱지꽃의 뿌리의 주요성분을 분석한 사례가 없었다. 따라서 본 연구는 딱지꽃의 뿌리를 다양한 용매별로 추출하고 주요한 물질을 분리정제 하였다. 분리 정제된 물질을 NMR과 mass 분석을 통하여 물질을 동정하였고 그 결과 주요성분이 화합물 (1)임을 확인하였다. 또한, 동정된 물질의 산업적 응용을 위해 딱지꽃 뿌리에서 용매별로 화합물 (1) 추출양을 정량하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제7권3호
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• pp.19-32
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• 2002

본 연구는 무주군 적상산 부근에 위치하는 소유역에서 지표수의 수질과 인접한 천층지하수 수질사이의 관계 및 지질매체와 오염원의 유입에 의한 계절적인 변동을 규명하기 위하여 수행되었다. 8월과 10월 두 차례의 조사결과 이곳 지표수와 지하수 수질은 Ca-$HCO_3$유형이 주를 이루고 있었으며 인근 광산부근에서는 중금속에 의한 오염이 나타나고 있었다. 10월 조사시에 인가가 밀집한 지역에서는 질산성 질소의 의한 오염 또한 높게 나타나는 특징을 보이고 있다. 이러한 자료를 토대로 군집분석(Cluster Analysis)과 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 실시하였으며, 군집분석결과 지표수는 5개의 그룹으로 구분되었고 지하수는 3개의 그룹으로 구분되었다. 주성분분석 결과는 군집분석 시에 나타난 결과를 효과적으로 지지하고 있으며 (1)지질매체의 수리지화학적 반응, (2)오염물질의 유입 (3) 인근광산에 의한 중금속 오염이 복합적으로 반응하여 나타난 결과로 해석된다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제38권2호
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• pp.145-156
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• 2015

This study was based on water quality data of the Lake Doam watershed, monitored from 2010 to 2013 at eight different sites with multiple physiochemical parameters. The dataset was divided into two sub-datasets, namely, non-rainy and rainy. Principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA) techniques were applied to evaluate seasonal correlations of water quality parameters and extract the most significant parameters influencing stream water quality. The first five principal components identified by PCA techniques explained greater than 80% of the total variance for both datasets. PCA and FA results indicated that total nitrogen, nitrate nitrogen, total phosphorus, and dissolved inorganic phosphorus were the most significant parameters under the non-rainy condition. This indicates that organic and inorganic pollutants loads in the streams can be related to discharges from point sources (domestic discharges) and non-point sources (agriculture, forest) of pollution. During the rainy period, turbidity, suspended solids, nitrate nitrogen, and dissolved inorganic phosphorus were identified as the most significant parameters. Physical parameters, suspended solids, and turbidity, are related to soil erosion and runoff from the basin. Organic and inorganic pollutants during the rainy period can be linked to decayed matters, manure, and inorganic fertilizers used in farming. Thus, the results of this study suggest that principal component analysis techniques are useful for analysis and interpretation of data and identification of pollution factors, which are valuable for understanding seasonal variations in water quality for effective management.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.193-205
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• 2003

본 논문에서는 인터넷 뱅킹의 사용자 인증에 있어 더 강인성(Robustness)을 갖춘 인증 시스템을 위해서 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 이용해 인증 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 중 가장 기본적인 알고리즘이라 할 수 있는 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고 암호화된 형태의 생체 데이터를 전달해 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 인터넷 뱅킹에서의 사용자 인증을 위한 얼굴인식 시스템의 설계 방법을 제안한다.

• 한국물환경학회지
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• 제35권1호
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• pp.19-27
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• 2019

The purpose of this study is to evaluate the water quality and phytoplankton community in Bukhan River which account for 44.4 % of the total inflow into Lake Paldang, using multivariate statistical techniques (i.e., correlation analysis, principal component analysis (PCA)/factor analysis (FA)). Water samples were collected from March to November 2015 and the following parameters measured; water temperature, pH, DO, EC, SS, BOD, Chl-a, COD, TN, $NO_3-N$, $NH_3-N$, TP, DTP, $PO_4-P$, and phytoplankton community. The water quality of the main stream and the tributaries were not significantly different apart from the relatively high concentration of BOD, COD and nutrients recorded in MH. The highest cell density of Stephanodiscus hantzschii and Merismopedia glauca dominated phytoplankton was observed in PD. Based on the correlation analysis, total phytoplankton and cyanophyceae were highly correlated with BOD, COD and nutrients. PCA/FA resulted in four main factors accounting for 82.240 % of the total variance in the water quality dataset. The group of component 1 (TN, DTN, DO, $NO_3-N$, water temperature) and component 2 ($PO_4-P$, T-P, DTP, SS) were classified as nutrient element factor whereas component 3 (Chl-a, COD, BOD, $NH_3-N$, pH) was related to organic substances. Hence, the identification of the main potential environmental pollution factors in Bukhan River will help policy makers make better and more informed decisions on how to improve the water quality.