• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제24권9호
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• pp.1345-1350
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• 2003

Principal component analysis based two-dimensional (PCA-2D) correlation analysis is applied to FTIR spectra of polystyrene/methyl ethyl ketone/toluene solution mixture during the solvent evaporation. Substantial amount of artificial noise were added to the experimental data to demonstrate the practical noise-suppressing benefit of PCA-2D technique. 2D correlation analysis of the reconstructed data matrix from PCA loading vectors and scores successfully extracted only the most important features of synchronicity and asynchronicity without interference from noise or insignificant minor components. 2D correlation spectra constructed with only one principal component yield strictly synchronous response with no discernible a asynchronous features, while those involving at least two or more principal components generated meaningful asynchronous 2D correlation spectra. Deliberate manipulation of the rank of the reconstructed data matrix, by choosing the appropriate number and type of PCs, yields potentially more refined 2D correlation spectra.

• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.11.1-11.3
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• 2020

In genome-wide association studies, pathway-based analysis has been widely performed to enhance interpretation of single-nucleotide polymorphism association results. We proposed a novel method of hierarchical structural component model (HisCoM) for pathway analysis of common variants (HisCoM for pathway analysis of common variants [HisCoM-PCA]) which was used to identify pathways associated with traits. HisCoM-PCA is based on principal component analysis (PCA) for dimensional reduction of single nucleotide polymorphisms in each gene, and the HisCoM for pathway analysis. In this study, we developed a HisCoM-PCA software for the hierarchical pathway analysis of common variants. HisCoM-PCA software has several features. Various principle component scores selection criteria in PCA step can be specified by users who want to summarize common variants at each gene-level by different threshold values. In addition, multiple public pathway databases and customized pathway information can be used to perform pathway analysis. We expect that HisCoM-PCA software will be useful for users to perform powerful pathway analysis.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권10호
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• pp.69-79
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• 2010

본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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• pp.33-36
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• 2003

Principal component analysis (PCA) was used to improve image classification by the unsupervised classification techniques, the K-means. To do this, I selected a Landsat TM scene of Jeju Island, Korea and proposed two methods for PCA： unstandardized PCA (UPCA) and standardized PCA (SPCA). The estimated accuracy of the image classification of Jeju area was computed by error matrix. The error matrix was derived from three unsupervised classification methods. Error matrices indicated that classifications done on the first three principal components for UPCA and SPCA of the scene were more accurate than those done on the seven bands of TM data and that also the results of UPCA and SPCA were better than those of the raw Landsat TM data. The classification of TM data by the K-means algorithm was particularly poor at distinguishing different land covers on the island. From the classification results, we also found that the principal component based classifications had characteristics independent of the unsupervised techniques (numerical algorithms) while the TM data based classifications were very dependent upon the techniques. This means that PCA data has uniform characteristics for image classification that are less affected by choice of classification scheme. In the results, we also found that UPCA results are better than SPCA since UPCA has wider range of digital number of an image.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2001년도 Bulletin of The 5th Asian Design Conference International Symposium on Design Science
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• pp.60.2-60
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• 2001

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.135-145
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• 2017

주성분 분석(principal component analysis; PCA)은 서로 상관되어 있는 다변량 자료의 차원을 축소하는 대표적인 기법으로 많은 다변량 분석에서 활용되고 있다. 하지만 주성분은 모든 변수들의 선형결합으로 이루어지므로, 그 결과의 해석이 어렵다는 한계가 있다. sparse PCA(SPCA) 방법은 elastic net 형태의 벌점함수를 이용하여 보다 성긴(sparse) 적재를 가진 수정된 주성분을 만들어주지만, 변수들의 그룹구조를 이용하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 SPCA를 개선하여, 자료가 그룹화되어 있는 경우에 유의한 그룹을 선택함과 동시에 그룹 내 불필요한 변수를 제거할 수 있는 새로운 주성분 분석 방법을 제시하고자 한다. 그룹과 그룹 내 변수 구조를 모형 적합에 이용하기 위하여, sparse 주성분 분석에서의 elastic net 벌점함수 대신에 계층적 벌점함수 형태를 고려하였다. 또한 실제 자료의 분석을 통해 제안 방법의 성능 및 유용성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1093-1102
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• 2010

주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 피처 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감한 단점이 있으며, 이러한 잡음 민감성을 해결하기 위해 여러 가지 PCA 변형이 제안되었다. 그 중 robust fuzzy PCA(RF-PCA)는 퍼지 소속도를 사용하여 잡음의 영향을 효과적으로 줄일 수 있음이 입증되었다. 하지만 RF-PCA 역시 몇 가지 문제점이 있고, 수렴성이 그 중 하나이다. RF-PCA는 소속도와 주성분을 갱신할 때 서로 다른 목적 함수를 사용하므로 수렴 속도가 느리고 구해지는 해가 국부 최적 해임을 보장하지 않는다. 이 논문에서는 RF-PCA의 문제점을 해결하기 위해 하나의 목적 함수를 이용해 소속도와 주성분을 갱신할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법, RF-PCA2는 반복 최적화를 이용함으로써 국부 최적해에 수렴함을 보장하며, RF-PCA에 비해 빠른 수렴 속도를 가지고, 잡음 민감성이 줄어든다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.247-249
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• 2002

본 논문에서는 주성분 분석(principal component analysis; 이하 PCA) 및 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)을 이용, 이차원 영상을 분류하여 다중해상도에서 영상간의 거리를 측정하여 PCA 와 ICA 중에서 어느 것이 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하는지 모의 실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의 실험 결과로부터, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별이 용이하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.31-38
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• 2013

The purpose of this study was to evaluate climate change vulnerability over the agricultural infrastructure in terms of flood and drought using principal component analysis. Vulnerability was assessed using vulnerability resilience index (VRI) which combines climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Ten flood proxy variables and six drought proxy variables for the vulnerability assessment were selected by opinions of researchers and experts. The statistical data on 16 proxy variables for the local governments (Si, Do) were collected. To identify major variables and to explain the trend in whole data set, principal component analysis (PCA) was conducted. The result of PCA showed that the first 3 principal components explained approximately 83 % and 89 % of the total variance for the flood and drought, respectively. VRI assessment for the local governments based on the PCA results indicated that provinces where having the relatively large cultivation areas were categorized as vulnerable to climate change.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권1호
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• pp.69-73
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• 2009

This paper proposes an efficient global covariance-based principal component analysis (GCPCA) for speaker identification. Principal component analysis (PCA) is a feature extraction method which reduces the dimension of the feature vectors and the correlation among the feature vectors by projecting the original feature space into a small subspace through a transformation. However, it requires a larger amount of training data when performing PCA to find the eigenvalue and eigenvector matrix using the full covariance matrix by each speaker. The proposed method first calculates the global covariance matrix using training data of all speakers. It then finds the eigenvalue matrix and the corresponding eigenvector matrix from the global covariance matrix. Compared to conventional PCA and Gaussian mixture model (GMM) methods, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity in speaker identification.