The determination of total paraffin, naphthene, and aromatic (PNA) contents in naphtha samples, which were directly obtained from actual refining process, has been studied using near-infrared (NIR) spectroscopy. Each of the total PNA concentrations in naphtha has been successfully analyzed using NIR spectroscopy. Partial least squares (PLS) regression method has been utilized to quantify the total PNA contents in naphtha from the NIR spectral bands. The NIR calibration results showed an excellent correlation with those of conventional gas chromatography (GC). Due to its rapidity and accuracy, NIR spectroscopy is appeared as a new analytical technique which can be substituted for the conventional GC method for the quantitative analysis of petrochemical products including naphtha.
중국은 2001년 WTO 가입 등을 계기로 경제 성장을 거듭하여 과학기술 분야를 포함한 거의 모든 분야에서 G2 국가로 위상이 높아졌다. 이는 중국 정부의 일관성 있는 과학기술 중시정책과 함께 과학기술과 경제를 연계시킨 것이 주요 요인이다. 한편, 이러한 중국의 급부상 이유를 분석하는 데 있어 과학기술 경쟁력을 국가 단위의 총량적 통계량을 통해 분석해 온 것이 일반적이다. 하지만 광대한 중국의 경우 동부, 중부 및 서부 등 지역간의 발전 양상이 상이하고 각 지방은 경제적 지방분권이 확립되어 있어 지역마다의 산업화 및 과학기술 경쟁력의 차이가 존재한다. 따라서 중국의 경제성장의 주요 요인을 지역단위로 분석해 보는 것이 보다 의미가 있다 하겠다. 본 연구에서는 중국 31개 지역을 대상으로 124개의 다양한 지표를 통하여 중국의 지역 R&D 경쟁력을 분석하였다. 분석 방법으로는 기초적인 통계 분석과 부분최소제곱 회귀분석(Partial Least Squares Regression Analysis)을 통하여 각 지역의 경제성장 주요 지표인 지역내총생산과 첨단기술제품 수출액의 경쟁력 제고요인을 분석하였다. 결론적으로 중국 지역의 규모 및 사회 인프라와 기업의 R&D 능력이 지역내총생산에 영향을 미치는 가장 주요한 요인이었으며, 과학기술논문, 특허, 기술이전 및 정부와 기업의 첨단기술 R&D 투자 등이 첨단기술제품 수출액의 핵심적인 요인인 것으로 파악되었다. 본 연구를 통하여 도출된 중국 지역의 산업 및 과학기술 경쟁력 차이를 만드는 요인에 대한 분석결과는 한국이 직면한 정체된 산업 및 과학기술 발전을 위한 정책 수립에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권5호
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pp.395-409
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2014
Data limited, partial, or incomplete are known as an ill-posed problem. If the data with ill-posed problems are analyzed by traditional statistical methods, the results obviously are not reliable and lead to erroneous interpretations. To overcome these problems, we propose a dual generalized maximum entropy (dual GME) estimator for panel data regression models based on an unconstrained dual Lagrange multiplier method. Monte Carlo simulations for panel data regression models with exogeneity, endogeneity, or/and collinearity show that the dual GME estimator outperforms several other estimators such as using least squares and instruments even in small samples. We believe that our dual GME procedure developed for the panel data regression framework will be useful to analyze ill-posed and endogenous data sets.
미강에 함유되어 있는 토코페롤 및 토코트리에놀의 함량을 비파괴적으로 신속하게 추정하기 위하여 NIRS(근적외선 분광분석기)를 이용한 분석 방법을 검토하였다. 벼 유전자원 80계통의 미장을 사용하여 HPLC에서 분석된 토코페롤 및 토코트리에놀의 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량식을 작성하였다. NIRS의 검량식을 몇가지 방법에 의하여 비교 분석한 결과 2차 미분된 스펙트럼을 MPLS(Modified Partial Least Squares)를 이용한 회귀식에 이용하는 것이 가장 적합하였다. HPLC를 이용한 유전자원들의 성분 함량과 NIRS에서 도출된 검량식과의 상관계수는 토코페롤과 토코트리에놀이 각각 0.992, 0.953을 나타내었다. 이들 검량식은 validation file 에서도 0.846 및 0.956의 높은 상관을 보여 미강 상태에서 토코페롤 및 토코트리에놀의 함량을 NIRS를 이용하여 신속하게 분석할 수 있을 것으로 판단되었다.
삼지구엽초에 함유되어 있는 icariin 함량을 신속하게 추정하기 위하여 NIRS(근적외선 분광분석기)를 이용한 분석 방법을 검토하였다. HPLC를 이용하여 분석된 삼지구엽초 유전자원 150계통에 대한 이카린 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시켜 42개의 calibration set 와 26개의 valilion set를 구분하였다. NIRS의 검량식을 몇가지 방법에 의하여 비교분석한 결과 2차미분된 스텍트럼을 MPLS(Modified Partial Least Squares)를 이용한 회귀식에 이용하는 것이 가장 적합하였다. HPLC를 이용한 유전자원들의 이카린 함량은 평균 $0.424%(0.12{\sim}0.67%)$이었으며, NIRS에서 도출된 검량식과의 상관계수는 0.951을 나타내었다. 따라서 삼지구엽초의 이카린 함량은 NIRS를 이용하여 신속 편리하게 분석할 수 있음이 인정되었다.
본 연구는 미분양아파트 구매의사결정에 있어 고려해야하는 특성요인을 규명하고 구매자 유형에 따른 차이를 비교 분석하였다. 구매의사결정에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 선행연구 고찰을 통하여 특성을 종합하고 PLS(Partial Least Squares)회귀분석을 활용하여 그 영향을 실증하였다. 또한 구매자 유형별 특성을 비교하기 위해 분석대상을 미분양아파트 수요자인 입주자와 공급자인 건설사로 구분하여 설문을 진행하였다. 분석결과 입주자는 내부요인(1.141), 조건완화(1.114), 환경요인(1.107), 사회적 요인(1.048), 외부요인(1.030), 교육환경요인(1.010)의 의사결정요인을 중시하는 것으로 나타났으며 건설사의 경우 사회적 요인(1.401), 환경요인(1.251), 조건완화(1.133)의 의사결정요인이 중요한 것으로 도출되었다. 또한 공통적인 의사결정요인으로 조건완화, 사회적요인, 환경요인이 도출되었다.
Purpose: The aim of this study was to develop a technique for the non-destructive and rapid prediction of the moisture content in red pepper powder using near-infrared (NIR) spectroscopy and a partial least squares regression (PLSR) model. Methods: Three red pepper powder products were separated into three groups based on their particle sizes using a standard sieve. Each product was prepared, and the expected moisture content range was divided into six or seven levels from 3 to 21% wb with 3% wb intervals. The NIR reflectance spectra acquired in the wavelength range from 1,100 to 2,300 nm were used for the development of prediction models of the moisture content in red pepper powder. Results: The values of $R{_V}{^2}$, SEP, and RPD for the best PLSR model to predict the moisture content in red pepper powders of varying particle sizes below 1.4 mm were 0.990, ${\pm}0.487%$ wb, and 10.00, respectively. Conclusions: These results demonstrated that NIR spectroscopy and a PLSR model could be useful techniques for measuring rapidly and non-destructively the moisture content in red pepper powder.
Purpose: This study evaluated the feasibility of a near-infrared spectroscopy technique for the rancidity prediction of soybean oil. Methods: A near-infrared spectroscopy technique was used to evaluate the rancidity of soybean oils which were artificially deteriorated. A soybean oil sample was collected, and the acid values were measured using titrimetric analysis. In addition, the transmission spectra of the samples were obtained for whole test periods. The prediction model for the acid value was constructed by using a partial least-squares regression (PLSR) technique and the appropriate spectrum preprocessing methods. Furthermore, optimal wavelength selection methods such as variable importance in projection (VIP) and bootstrap of beta coefficients were applied to select the most appropriate variables from the preprocessed spectra. Results: There were significantly different increases in the acid values from the sixth days onwards during the 14-day test period. In addition, it was observed that the NIR spectra that exhibited intense absorption at 1,195 nm and 1,410 nm could indicate the degradation of soybean oil. The PLSR model developed using the Savitzky-Golay $2^{nd}$ order derivative method for preprocessing exhibited the highest performance in predicting the acid value of soybean oil samples. onclusions: The study helped establish the feasibility of predicting the rancidity of the soybean oil (using its acid value) by means of a NIR spectroscopy together with optimal variable selection methods successfully. The experimental results suggested that the wavelengths of 1,150 nm and 1,450 nm, which were highly correlated with the largest absorption by the second and first overtone of the C-H, O-H stretch vibrational transition, were caused by the deterioration of soybean oil.
형광분광법에 의하여 주성분 회귀분석(principal component regression, PCR)과 부분 최소자승법(Partial least squares, PLS)을 이용하여 아미노산(Tryptophan and Tyrosine)을 동시에 정량하는 방법에 대하여 연구하였다. 아미노산 혼합물의 형광 스펙트럼은 들뜸파장을257nm로 고정하여 측정하였다. 두 가지 아미노산이 서로 다른 농도로 혼합되어 있는 32개의 시료용액을 280nm∼500nm 범위에서 스펙트럼들을 얻었고 이를 이용하여 PCR과 PLS회귀모델을 얻었다. 두 가지 아미노산이 서로 다른 농도로 포함된 6개의 외부검정용 시료들의 스펙트럼들을 이용해서 회귀모델의 적합성을 검정하기 위하여 외부검정용 시료의 농도를 계산하였다. 계산된 농도를 이용하여 relative standard error of prediction($RSEP_a$)를 얻었고 같은 방법으로 overall relative standard error of prediction($RSEP_m$) 도 구하였다
실시간 온라인 석탄 성상분석은 효율적인 석탄 화력발전소 운영을 위해 반드시 필요한 기술이다. 온라인 석탄 성상분석 기술 개발을 위해 다변량 분석기법을 사용하여 확산 반사방식을 통해 얻은 석탄의 근적외선 스펙트럼과 석탄 성상(%)[수분, 회분, 휘발분, 고정탄소, 탄소, 수소, 질소, 산소, 황], 발열량(kcal/kg)간의 관계를 조사하였다. 현재 석탄 화력발전소에서 사용하는 40여종의 석탄에서 얻은 근적외선 스펙트럼을 전처리[2차 미분, MSC(multiplicative scatter correction)]를 통해 물리적 영향을 최소화하여 석탄 성상과의 관계를 PLS(partial least squares regression), PCA(principal component analysis)의 chemometrics 기법을 이용하여 정량 분석하였다. 분석 결과 본 기법을 통해 근적외선 스펙트럼으로 석탄 성상 중 회분, 질소 그리고 황을 제외한 나머지 성분에 대해 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 PC(PLS component)의 값을 이용하여 석탄의 종류를 구별한 다음, 다변량 통계기법을 사용하여 정량 분석한 결과, 전체 석탄을 이용해서 정량 분석한 결과에 비해 비교적 좋은 결과를 얻었다. 수분, 발열량이 실시간으로 분석 가능하여 보다 효율적인 석탄 화력발전소 운영이 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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