• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.854-859
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• 1994

As powertrain noise is better and better controlled, road noise inputs become more important. The interior road noise of a car is mainly induced by the wheels rolling over the road surface. Each of the four wheels act as an independent and uncorrelated excitation input. To rank the energy transfer form each input to the interior, a Transfer Path Analysis (TPA) needs to be made-which requires operational vibration measurements. However due to the multiple uncorrelated inputs, phase relations vary continuously. It is therefore necessary to separate the operational data into set of "independent phenomena" by means of a Principal Component Analysis (PCA). A TPA can then be carried out for each independent phenomenon. Operational deflection shapes referenced to these principal components share the physical phenomena. The details of the methodology are discussed and a discussion of the results on a car shows that the method gives accurate results for full vehicle testing.e testing.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.191-192
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• 2010

본 연구는 부산광역시를 대상으로 작성한 500m메시 별 건물용도별 면적 구성에 근거한 유형화에 대한 연구이다. 본 연구에서는 3289개의 유효한 메시를 대상으로 7개 용도군에 대한 데이터 베이스를 구축하였고, 그중 주거용, 상업용, 교육용 공간이 전체 공간의 92.4%를 차지하고 있으며, 용적율 50% 이상인 메시는 325개로 전체의 약 10% 수준이었다. 다양한 변수를 단순화하기 위해 주성분분석을 수행하였고 그 결과를 이용하여 클러스터분석을 수행하여 모든 메시를 5개 유형으로 분류하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.441-451
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• 2017

본 논문에서는 주파수공간에서의 주성분 분석을 사용하여 기상자료를 분석하고자 한다. 주파수공간에서의 주성분분석은 차원축소를 위해서도 사용되지만, 주요한 패턴을 뽑아내는 데 사용되는 통계적 방법 중 하나이다. 일반적으로 주파수공간에서의 주성분 분석은 두 가지의 방법이 있는데, Hilbert PCA와 frequency domain PCA가 그것이다. 본 논문에서는 기존의 시간공간 주성분 분석과 함께 두 가지 주파수공간 주성분 분석 방법을 비교하였다. 시뮬레이션 자료를 통하여 주파수공간 주성분 분석 방법의 유용성을 보였으며, 열대 태평양 지역의 해수표층 온도값에 주성분 분석 방법들을 적용하여 기상자료 분석에 대한 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1913-1920
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• 2009

본 논문에서는 오류센서 보정 기능을 갖춘 태양광 조명용 정밀 태양 추적제어기 개발에 대하여 기술하였다. 태양 위치에 대한 광역범위 추적과 미소범위에서의 정밀추적 제어를 위하여 대범위 센서군과 소범위 센서군으로 나뉜 센서모듈을 개발하였다. 태양위치의 정밀 추적을 위하여 소범위 센서군의 응답특성을 분석하여 퍼지 제어엔진을 개발하였으며, 주축성분 분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 오류센서의 감별 및 복원을 하였다. 개발된 시스템의 실외 태양추적 실험을 통하여 본 연구의 유용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.808-816
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• 2004

본 논문에서는 다중 특징 결합과 유사도 공간을 이용한 실제적인 온라인 얼굴 검증 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 얼굴 검증에서의 주요 쟁점은 다양한 얼굴 형상 변화의 처리이다. 이러한 변화는 단지 한가지 특징만으로는 해결되기 어렵다. 따라서 얼굴 형상에 있어서의 다양한 변화를 처리하기 위해서 상호보완적인 특징들의 결합이 필요하다. 이러한 관점에서 우리는 다중 주성분 분석과 에지 분포에 기반 한 특징 추출 방법을 제안한다. 이러한 특징들은 다수의 간단한 유사도 측정 방법들로 형성된 새로운 intra-person/extra-person 유사도 공간으로 사상되고, 최종적으로 Support Vector Machine에 의해 평가된다. 실제적인 대용량 데이터 베이스로 실험한 결과, equal error rate 0.029의 결과를 나타내었고, 이는 많은 실제 응용제품에도 충분히 팩용 가능한 수준이다.

• 전력전자학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.376-384
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• 2020

An energy storage system is composed of lithium-ion batteries in modern applications. Batteries are regarded as storage devices for renewable and residual energy. The failure of batteries can cause the performance reduction and explosion of battery systems. High maintenance cost is essential when dealing with the problem of battery safety. Therefore an accurate health diagnosis is required to ensure the high reliability of battery systems. A battery pack is a combination of single cells in series and parallel connections. A battery pack has to consider various factors to assess battery health. Battery health involves conventional factors and additional factors, such as cell-to-cell imbalance. For large applications, state-of-health (SOH) can be inaccurate because of the lack of factors that indicate the state of the battery pack. In this study, six characterization factors are proposed for improving the SOH estimation of battery packs. The six proposed characterization factors can be regarded as health indicators (HIs). The six HIs are applied to the principal component analysis (PCA) algorithm. To reflect information regarding capacity, voltage, and temperature, the PCA algorithm extracts new degradation factors by using the six HIs. The new degradation factors are applied to a multiple regression model. Results show the advancement and improvement of SOH estimation.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.919-928
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• 2015

최근 대용량 데이터 대상의 프라이버시 보호 데이터 마이닝(privacy-preserving data mining: PPDM)이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 민감한 데이터 집합의 상관관계를 파악하는데 널리 사용되는 주성분 분석 기반의 PPDM을 다룬다. 일반적으로 주성분 분석은 모든 데이터를 한 곳에 모아 처리해야 하므로 민감한 데이터가 서로에게 공개되고, 상당한 계산량을 요구하며, 또한 데이터를 모으는 과정에서 많은 통신 오버헤드가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 데이터를 한 곳에 모으지 않고도 주성분 분석을 안전하게 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 노드들 간에 한정된 정보만을 공유하면서도 원래의 주성분 분석 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있다. 또한 안전한 주성분 분석에 저차원 변환을 적용하여 안전한 유사 문서 검색에 사용한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 제안한 방법이 대용량의 다차원 데이터에서 효율적으로 동작함을 확인한다.

• 수도
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• 통권2호
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• pp.6-17
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• 1974

• 대기
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• 제24권4호
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• pp.491-502
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• 2014

As a part of the KIAPS (Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems) Package for Observation Processing (KPOP), we have developed the modules for Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) pre-processing and its bias correction. The KPOP system calculates the airmass bias correction coefficients via the method of multiple linear regression in which the scan-corrected innovation and the thicknesses of 850~300, 200~50, 50~5, and 10~1 hPa are respectively used for dependent and independent variables. Among the four airmass predictors, the multicollinearity has been shown by the Variance Inflation Factor (VIF) that quantifies the severity of multicollinearity in a least square regression. To resolve the multicollinearity, we adopted simple linear regression and Principal Component Regression (PCR) to calculate the airmass bias correction coefficients and compared the results with those from the multiple linear regression. The analysis shows that the order of performances is multiple linear, principal component, and simple linear regressions. For bias correction for the AMSU-A channel 4 which is the most sensitive to the lower troposphere, the multiple linear regression with all four airmass predictors is superior to the simple linear regression with one airmass predictor of 850~300 hPa. The results of PCR with 95% accumulated variances accounted for eigenvalues showed the similar results of the multiple linear regression.

• 미생물학회지
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• 제27권4호
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• pp.391-397
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• 1989

1986년 8월부터 12월까지 낙동간 하구의 3정점에서 Aeromonas의 분포 및 이에 영향을 미치는 환경요인을 조사하였다. 조사기간 중 Aeroamonas spp. 개체수 변화는 $4.3\times10^{2}-4.6\times 10^{4}$ MPN/100ml로 기록되었다.분산분석의 결과 Aeromonas spp. 의 분포는 정점간에 유의한 차이가 이쓴 것으로 나타났으며 정점 2에서 가장 높은 개체수를, 정점 3-B에서 가장 작은 개체수를 보였다. Aeromonas spp.의 분포에 영향을 미치는 환경요인을 알아보기 위하여 중회귀 분석 및 주요인 분석(principal component analysis)을 한 결과 Aeromonas spp. 의 분포는 담수의 유출과 무기영양염류의 유입에 의해 크게 영향을 받는 것으로 나타났으며 종속영양세균, 이용가능한 질소원, 분변성대장균 및 수온고 밀접한 상관관계를 나타내었다.