• 보존과학연구
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• 통권6호
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• pp.111-120
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• 1985

Data on the concentration of Na, K, Sc, Cr, Fe, Co, Cu, Ga, Rb, Cs, Ba, La,Ce, Sm, Eu, Tb, Lu, Hf, Ta and Th obtained by Neutron Activation Analysishave been used to characterise Korean porcelainsherds by multivariate analysis. The mathematical approaches employed is Principal Component Analysis(PCA).PCA was found to be helpful for dimensionality reduction and for obtaining information regarding (a) the number of independent causal variables required to account for the variability in the overall data set, (b) the extent to which agiven variable contributes to a component and(c) the number of causalvariables required to explain the total variability of each measured variable.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.304-306
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• 2001

Various methods for blind source separation (BSS) are based on independent component analysis (ICA) which can be viewed as a nonlinear extension of principal component analysis (PCA). Most existing ICA methods require certain nonlinear functions, the shapes of which depend on the probability distributions of sources (which is not known in advance), whereas FCA is a linear learning method based on only second-order statistics. In this paper we show how BSS can be achieved by FCA, provided that sources are spatially uncorrelated but temporally correlated.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.305-309
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• 2006

In this paper, a face recognition algorithm system using Principle Component Analysis is proposed. The algorithm recognized a person by comparing characteristics (features) of the face to those of known individuals which is a face database of Intelligence Control Laboratory(ICONL). Experiments were simulated in order to demonstrate the performance of this algorithm due to face recognition which presented for the classification of face and non-face and the classification of known and unknown.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제11권5호
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• pp.432-441
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• 2006

2D fluorescence sensors produce a great deal of spectral data during fermentation processes, which can be analyzed using a variety of statistical techniques. Principal component analysis (PCA) and a self-organizing map (SOM) were used to analyze these 2D fluorescence spectra and to extract useful information from them. PCA resulted in scores and loadings that were visualized in the score-loading plots and used to monitor various fermentation processes with recombinant Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae. The SOM was found to be a useful and interpretative method of classifying the entire gamut of 2D fluorescence spectra and of selecting some significant combinations of excitation and emission wavelengths. The results, including the normalized weights and variances, indicated that the SOM network is capable of being used to interpret the fermentation processes monitored by a 2D fluorescence sensor.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.247-258
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• 2003

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Principal component analysis (PCA)기반 알고리즘은 많은 관련 알고리즘의 기초가 되고 있다. PCA는 매우 통계적인 접근이며 얼굴인식 분야에 응용하기 위해서는 많은 설계 결정요인 (design derision)을 필요로 한다. 본 논문에서는 일반적인 modular PCA알고리즘을 소개하면서 design decision을 얻는다. 얼굴인식 알고리즘 평가에 대한 표준 접근 방법인 September 1996 FERET evaluation protocol을 활용하여 각 모듈에 대한 서로 다른 구현방법을 실험하고 평가한다. 실험조건으로는 (1) 조도의 정규화 과정 을 변화 (2) JPEG과 wavelet compression 알고리즘 사용에 대한 성능효과를 분석 (3) 표현방법에서 eigenvectors의 수를 조절 (4) 분류과정에서 유사도 측정방법을 변경하는 등이다. 본 논문에서는 standard September 1996 FERET의 대용량 gallery image set에 대해 적용해 본 결과에 대해 정리하며, 100개의 무작위로 발생된 image set에 대해서도 알고리즘의 성능 변화를 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.153-159
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• 2019

최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가 되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 김영민(2014)은 지역 노동시장을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회 등 7개 부문 20개 지표로 '2012년 일자리 질 지수'를 작성하였다. 이 방법은 종합지표의 개념인 '일자리 질 지수'를 제시하고 있으며, 동 지수를 작성하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 구성지표의 적합성을 통계적으로 검증하고, 이에 근거하여 통계적 기법을 통해 하나의 종합지표로 만드는데 현실적으로 어려움이 있다. 이에 본 연구는 강기춘 김명직(2014)이 제시한 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA) 방법론 및 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)을 이용하여 대안적 '2012년 좋은 일자리 지수' 및 신뢰구간을 작성하고 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 '2017년 좋은 일자리 지수'를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 보았다. 실증분석 결과 김영민 연구에서 사용한 단순가중치 부여 표준화 방법과 본 연구에서 제안하고 사용한 PCA 방법 및 UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및 UCM이 더욱 선호되고, 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM이 더 유용한 정보를 제공해 주기 때문에 향후 많은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권1호
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• pp.1-5
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• 2012

Data reduction has been used widely in data mining for convenient analysis. Principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA) methods are popular techniques. The PCA and FA reduce the number of variables to avoid the curse of dimensionality. The curse of dimensionality is to increase the computing time exponentially in proportion to the number of variables. So, many methods have been published for dimension reduction. Also, data augmentation is another approach to analyze data efficiently. Support vector machine (SVM) algorithm is a representative technique for dimension augmentation. The SVM maps original data to a feature space with high dimension to get the optimal decision plane. Both data reduction and augmentation have been used to solve diverse problems in data analysis. In this paper, we compare the strengths and weaknesses of dimension reduction and augmentation for classification and propose a classification method using data reduction for classification. We will carry out experiments for comparative studies to verify the performance of this research.

• 대기
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• 제31권1호
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• pp.29-43
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• 2021

In this study, two-step statistical approach including Principal Component Analysis (PCA) and Multiple Linear Regression (MLR) was employed, and main meteorological factors explaining the high-PM2.5 episodes were identified in two regions: Seoul and Busan. We first performed PCA to isolate the Principal Component (PC) that is linear combination of the meteorological variables observed at two levels: surface and 850 hPa level. The employed variables at surface are: temperature (T2m), wind speed, sea level pressure, south-north and west-east wind component and those at 850 hPa upper level variables are: south-north (v850) and west-east (u850) wind component and vertical stability. Secondly we carried out MLR analysis and verified the relationships between PM2.5 daily mean concentration and meteorological PCs. Our two-step statistical approach revealed that in Seoul, dominant factors for influencing the high PM2.5 days are mainly composed of upper wind characteristics in winter including positive u850 and negative v850, indicating that continental (or Siberian) anticyclone had a strong influence. In Busan, however, the dominant factors in explanaining in high PM2.5 concentrations were associated with high T2m and negative u850 in summer. This is suggesting that marine anticyclone had a considerable effect on Busan's high PM2.5 with high temperature which is relevant to the vigorous photochemical secondary generation. Our results of both differences and similarities between two regions derived from only statistical approaches imply the high-PM2.5 episodes in Korea show their own unique characteristics and seasonality which are mostly explainable by two layer (surface and upper) mesoscale meteorological variables.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.60-65
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• 2016

본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음 (noise) 들을 제거하는 방법 중 하나인 비 지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 먼저 소개하고 비 지역적 평균 알고리즘의 개선된 방법 중 하나인 주성분 분석 (principal component analysis, PCA) 기반의 알고리즘에 대해서도 소개한다. 주성분 분석을 활용하기 위해서는 선행적으로 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구해야 하는데, 영상의 모든 픽셀들을 대상으로 하였을 때 이 공분산 행렬을 구하기 위해서는 큰 크기를 가지는 행렬 곱 연산이 필요하다. 만약 비 지역적 평균 알고리즘의 영상 패치 (neighborhood patch) 의 크기를 S × S = S², 영상 전체의 픽셀 수를 Q라고 한다면 공분산 행렬을 구하기 위해서는 S² × Q 크기의 행렬 곱 연산이 필요하게 된다. 이는 영상의 특성을 고려하면 비효율적인 연산이다. 따라서 본 논문에서는 공분산 행렬을 효율적으로 구하기 위해, 영상 패치들간의 일정 간격을 유지하면서 샘플링을 하는 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로, 샘플링 후에는 S² × floor (Width/l) × (Height/l) 크기를 가진 행렬의 곱 연산으로 공분산 행렬을 구할 수 있다.

• 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.