• 한국항해항만학회지
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• 제30권10호
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• pp.793-800
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• 2006

본 논문에서는, 1995년도, 2000년도, 2004년도, 국내 26개 항만들을 대상으로 2개의 투입변수(접안능력, 하역능력)와 3개의 산출변수(수출화물처리량, 수입화물처리량, 입출항척수)가 있는 경우에 구성될 수 있는 21개의 DEA모형을 제시하고 효율성을 측정하였다. 또한 그러한 효율성 측정결과를 이용하여 주성분분석을 시행하여 핵심투입변수와 산출변수를 추출하였다. 실증분석의 핵심적인 결과를 살펴보면, 핵심투입 변수는 하역능력, 핵심산출변수는 입출항척수로 나타났다. 정책적인 함의는 항만정책당국이 개별항만들의 핵심투입변수와 산출변수가 어떻게 변화해 왔는지를 검토하여 차후 항만투자와 개발 시에 반드시 고려하고 반영해야만 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.577-588
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• 2022

본 연구는 금강의 조류 성장에 대한 제한영양소와 수질에 영향을 미치는 주요 지류를 파악하고 수질개선을 위한 관리대안을 제시하는 것을 목적으로 수행되었다. 금강 대청댐 하류에 위치한 5개 수질측정소에서 약 8년간(2013~202) 환경부의 물환경정보시스템(water.nier.go.kr)과 수자원관리정보시스템(wamis.go.kr)에서 14개의 수질항목의 자료를 분석하였다. 금강의 4대강 수중보 수문 개방 시 TP(총인)와 수온은 하천 하류의 조류 성장에 큰 영향을 미친다. 본 연구에는 수질변수간의 상관관계를 규명하고 금강의 조류 성장에 영향을 미치는 중요인자를 파악하고자 하였다. 최하류에 위치한 백제보수질측정소(WQ5)에서 TP와 수온은 Chl-a와 특별히 높은 상관관계를 보여 조류 번식에 상당한 영향을 미친다는 것을 나타냈다. 또한 본 연구에서는 금강의 양대 지류인 갑천과 미호천의 주요 오염원을 식별하고 우선순위를 지정하기 위해 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 방법을 이 적용하였다. PCA방법을 이용하여 갑천과 미호천의 수질에 영얗ㅇ을 미치는 3대 오염원을 각각 파악하였다. 갑천의 경우 폐수처리장과 도시·농업 오염이 주요 오염원으로, 미호천의 경우 농지, 도시, 산림이 주요 오염원으로 각각 확인되었다. PCA는 금강 및 그 지류의 수질오염원을 구체적으로 파악하는 데 효과적인 것으로 판단되어 수질관리 전략의 효율을 제고하는 데에, 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.487-492
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• 2008

Facial expression recognition is an intensive research area for designing Human Computer Interfaces. In this work, we present a new facial expression recognition system utilizing Enhanced Independent Component Analysis (EICA) for feature extraction and discrete Hidden Markov Model (HMM) for recognition. Our proposed approach for the first time deals with sequential images of emotion-specific facial data analyzed with EICA and recognized with HMM. Performance of our proposed system has been compared to the conventional approaches where Principal and Independent Component Analysis are utilized for feature extraction. Our preliminary results show that our proposed algorithm produces improved recognition rates in comparison to previous works.

• Natural Product Sciences
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• 제16권3호
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• pp.180-184
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• 2010

The simple and accurate method was established for the simultaneous determination of (-)-menthone and (-)-menthol in Menthae herba obtained from Korea and China. A quantitative analysis was performed with a gas chromatography-flame ionization detector and reference compounds were separated on a capillary HP-Innowax column (30 m $\times$ 0.23 mm, 0.50 ${\mu}m$, Agilent, MA, USA). The correlation coefficients of the compounds showed good linearity ($r^2$ > 0.9997) over the linear range. The precision, repeatability and stability showed less than 1.7% of relative standard deviation (RSD) values for two compounds. Recovery rates were within the range of 95.72 - 103.76%. The method was applied successfully to analyze 15 samples of Menthae herba and achieved sufficient and specific separation of reference compounds. The principal component analysis (PCA) exhibited the classification of 15 samples according to their locations of origin.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.21-26
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• 2018

As the large amount of data can be efficiently stored, the methods extracting meaningful features from big data has become important. Especially, the techniques of converting high- to low-dimensional data are crucial for the 'Data visualization'. In this study, principal component analysis (PCA; linear dimensionality reduction technique) and Isomap (non-linear dimensionality reduction technique) are introduced and applied to neural big data obtained by the functional magnetic resonance imaging (fMRI). First, we investigate how much the physical properties of stimuli are maintained after the dimensionality reduction processes. We moreover compared the amount of residual variance to quantitatively compare the amount of information that was not explained. As result, the dimensionality reduction using Isomap contains more information than the principal component analysis. Our results demonstrate that it is necessary to consider not only linear but also nonlinear characteristics in the big data analysis.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2355-2358
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• 2003

The purpose of this paper is to investigate two major feature extraction techniques based on generic modular face recognition system. Detailed algorithms are described for principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). PCA and ICA ate statistical techniques for feature extraction and their incorporation into a face recognition system requires numerous design decisions. We explicitly state the design decisions by introducing a modular-based face recognition system since some of these decision are not documented in the literature. We explored different implementations of each module, and evaluate the statistical feature extraction algorithms based on the FERET performance evaluation protocol (the de facto standard method for evaluating face recognition algorithms). In this paper, we perform two experiments. In the first experiment, we report performance results on the FERET database based on PCA. In the second experiment, we examine performance variations based on ICA feature extraction algorithm. The experimental results are reported using four different categories of image sets including front, lighting, and duplicate images.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.67-74
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• 2020

As the information age develops, Online education and Non-face-to-face work are becoming common. Telecommuting such as tele-education and video conferencing through the application of information technology is also becoming common due to the COVID-19. Unexpected information leakage can occur online when the company conducts work remotely or holds meetings. A system to authenticate users is needed to reduce information leakage. In this study, there are various ways to authenticate remote access users. By applying burn authentication using a biometric system, a method to identify users is proposed. The method used in the study was studied the main component analysis method, which recognizes several characteristics in facial recognition and processes interrelationships. It proposed a method that can be easily utilized without additional devices by utilizing a camera connected to a computer by authenticating the user using the shape and characteristics of the face by using the PCA method.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.35-44
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• 2009

데이터 스트림이란 새로운 개념과 기존의 단순 데이터 사이에 존재하는 개념적 차이를 극복하기 위해서는 많은 연구가 필요하다. 대표적인 예로써 센서 네크워크에서의 데이터 스트림 처리를 들 수 있는 데, 이를 위해서는 대역폭이나 에너지, 메모리와 같은 자원적 한계에서 부터 연속 질의를 포함하는 질의처리의 특수성까지 고려해야 할 대상이 광범위하다. 본 논문에서는 데이터 스트림 처리에서의 물리적 제약사항에 해당하는 한정된 메모리 문제를 해결하기 위해 PCA 기법을 기반으로 하는 데이터 스트림 축소 방안을 제안하다. PCA는 상호 관련된 다수의 변수들을 관련이 없는 적은 수의 변수로 변환해준다. 본 논문에서는 질의 처리 엔진의 협력을 가정하고서 센서 네크워크의 스트림 데이터 처리를 위해 PCA 기법을 적용하며, 다른 센서로부터 얻어진 많은 측정값 사이에 시공간적 관련성을 이용한다. 최종적으로 그러한 데이터 처리를 위한 프레임워크를 제시하고 다양한 실험을 통하여 기법의 성능을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.290-292
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 요소의 자연적 특징과 PCA(Principal Component Analysis)를 융합한 얼굴인식 알고리즘을 소개한다. 지금까지 PCA 를 비롯한 다양한 얼굴인식 알고리즘이 소개되었지만, 얼굴영상을 하나의 '신호'혹은 '벡터'로 간주하여 이를 수학적 접근법으로 풀이하는 방법이 대부분이었다. 이에 본 논문에서는 템플릿 정합 기법을 이용하여 눈썹, 눈, 턱 등을 형태에 따라 분류하는 특징 분류기를 통하여 그룹을 나누고, 각 그룹별로 PCA 분류를 진행하는 2 단계 알고리즘을 구현하였다. 이를 CMU-PIE 데이터베이스를 이용해 검증하고, 실험 결과를 논의하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권3호
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• pp.261-266
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• 2004

This study was Performed to classify the acoustic emission(AE) signal due to surface cracking and moisture movement in the flat-sawn boards of oak(Quercus Variablilis) during drying using the principal component analysis(PCA) and artificial neural network(ANN). To reduce the multicollinearity among AE parameters such as peak amplitude, ring-down count event duration, ring-down count divided by event duration, energy, rise time, and peak amplitude divided by rise time and to extract the significant AE parameters, correlation analysis was performed. Over 96 of the variance of AE parameters could be accounted for by the first and second principal components. An ANN analysis was successfully used to classify the Af signals into two patterns. The ANN classifier based on PCA appeared to be a promising tool to classify the AE signals from wood drying.