Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제10권E호
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pp.343-356
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1994
In this study, a statistical investigation was carried out for the evaluation of any relationship between polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHss) associated with ambient aerosols and other air quality parameters under varying meteorological conditions. Daily measurements for PAHs and air quality/meteorological parameters were selected from a data-base constructed by a comprehensive air monitoring in London during 1985-1987. Correlation coefficients were calculated to examine any significant relationship between the PAHs and other individual variables. Statistical analysis was further Performed for the air quality/meteorological data set using a principal component analysis to derive important factors inherent in the interactions among the variables. A total of six components were identified, representing vehicle emission, photochemical activity/volatilization, space heating, atmospheric humidity, atmospheric stability, and wet deposition. It was found from a stepwise multiple regression analysis that the vehicle emission component is overall the most important factor contributing to the variability of PAHs concentrations at the monitoring site. The photochemical activity/volatilzation component appeared to be also an important factor particularly for the lower molecular weight PAHs. In general, the space heating component was found to be next important factor, while the contributions of other three components to the variance of each PAHs did not appear to be as much important as the first three components in most cases. However, a consistency for these components in their negative correlations with PAHs data was found, indicating their roles in the depletion of PAHs concentrations in the urban atmosphere.
A procedure to predict the fatigue life of rubber components based on the signed principal strain method was proposed. A tension-compression rubber specimen with Jang-gu shape was designed and principal strain distribution was obtained by using the nonlinear finite element analysis. Finite element analysis and fatigue test of strut rubber mount were conducted to evaluate the fatigue life prediction procedure proposed. A procedure was employed to predict the fatigue life of strut rubber mount. Predicted fatigue lives have a good agreement with tested lives within a factor of 3.
Twenty two varieties of pecan including wild types were classified based on 6 characters measured by principal component analysis score distance. The results are summarized as fellow. Twenty two varieties were classified into 5 groups based in PCA score distance. Five groups were distinctly characterized by many morphological characters. Total variation could be explained by 51%, 95%, 99% with first, third and fifth principal components respectively. Varimax rotation of the factor loading of the first factors indicated that the first component was highly loaded with leaf characters, the second component with fruit characters, but fruit length was negative loaded. The second, the third and the fourths groups of cultivars had very close genetic parentage similarity.
레토르트 살균처리시 일어나는 계육 모형식품의 휘발성분 변화를 GC 및 GC-MS로 분석한 후 그 데이터를 활용하여 통계분석을 행하였다. 먼저, 분산분석으로 통계적으로 유의한 42개 peak를 선택하였으며 이를 독립변수로 하여 다변량 통계분석을 실시하였다. 단계적 판별분석법으로 두 시료집단의 차이를 명확히 구분하는 GC peak로서 2-heptanone 등 8개 peak를 순차적으로 얻었다. 이어서 선택된 8개 peak를 독립변수로 주성분 분석을 한 결과, 3개 주성분으로, 96.1%의 높은 판별이 가능함을 알 수 있었으며, 특히 PC1은 76.5%의 판별이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 주성분을 이용한 요인분석(Factor Analysis)을 행하여 8개 peak 상호간의 관계를 검토한 결과 11, 20, 21번 peak는 그 방향성 및 크기가 거의 같았으며, 11, 20, 21번 peak 그룹과 9, 32, 39번 peak 그룹은 방향성이 서로 반대이며 크기도 매우 큰 것으로 밝혀졌다.
Thirty-eight glutinous rice varieties were classified into nine groups on the scatter diagram by the upper two principal components (56% contribution to the total information) based on eleven physicochemical characteristics including the viscograms and physical properties of cooked rice. The first principal component was the factor mainly associated with the viscogram characteristics of rice flour emulsion and the second was the factor chiefly related to the physical properties of cooked rice and water absorbability of rice grain. Indica glutinous rices were clearly distinguished from japonica ones by the first principal component score. Javanica glutinous rices were widely distributed on the intermediate zone between indica and japonica or on several japonica rice groups. Significant positive or negative correlations were found among water absorption rates of rice grain, physical properties of cooked rice, and viscogram characteristics of rice flour. Especially in japonica glutinous rices, the breakdown and setback viscosities of rice flour were closely associated with the alkali digestion value of milled rice and the stickiness of cooked rice. The frequency ratio of short glucose chains (A-chain) to intermediate glucose chains (B-chain), the ratio of B- chains to long glucose chains (C-chain) and the relative frequency of A- or B-chain fractions representing the amylopection structure of rice starch was closely associated with the breakdown and setback viscosities of rice flour.
This study was based on water quality data of the Lake Doam watershed, monitored from 2010 to 2013 at eight different sites with multiple physiochemical parameters. The dataset was divided into two sub-datasets, namely, non-rainy and rainy. Principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA) techniques were applied to evaluate seasonal correlations of water quality parameters and extract the most significant parameters influencing stream water quality. The first five principal components identified by PCA techniques explained greater than 80% of the total variance for both datasets. PCA and FA results indicated that total nitrogen, nitrate nitrogen, total phosphorus, and dissolved inorganic phosphorus were the most significant parameters under the non-rainy condition. This indicates that organic and inorganic pollutants loads in the streams can be related to discharges from point sources (domestic discharges) and non-point sources (agriculture, forest) of pollution. During the rainy period, turbidity, suspended solids, nitrate nitrogen, and dissolved inorganic phosphorus were identified as the most significant parameters. Physical parameters, suspended solids, and turbidity, are related to soil erosion and runoff from the basin. Organic and inorganic pollutants during the rainy period can be linked to decayed matters, manure, and inorganic fertilizers used in farming. Thus, the results of this study suggest that principal component analysis techniques are useful for analysis and interpretation of data and identification of pollution factors, which are valuable for understanding seasonal variations in water quality for effective management.
본 논문에서는 마이크로어레이 (microarray) 자료에 판별분석을 적용 시 나타나는 고차원 및 소표본 문제의 해결방법으로서 직교요인을 새로운 특징변수로 사용한 비모수적 국소선형 로지스틱 판별분석을 제안한다. 제안된 방법은 국소우도에 기반한 것으로서 다범주 판별분석에 적용될 수 있으며, 고려된 직교인자는 주성분 요인, 부분최소제곱 요인, 인자분석 요인 등이다. 대표적인 두 가지 실제 마이크로어레이 자료에 적용한 결과 직교요인들 중에서 부분최소제곱 요인을 특징변수로 사용한 경우 고전적인 통계적 판별분석보다 향상된 분류 능력을 나타내고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 낙동강 창녕함안보 구간의 수질을 통계분석을 이용하여 수질 특성을 파악하였다. 다양한 통계분석기법 중에서 상관분석과 주성분분석 및 요인분석을 실시하였으며, 강우에 따른 조류의 천이양상을 연구하였다. 이는 향후 창녕함안보 구간의 수질관리정책 수립을 위한 기초 자료를 구축하는데 매우 중요한 자료이다. 측정 자료의 상관성 분석 결과, 클로로필-a와 조류는 상관성이 유의하지 않게 나타났으며, 요인분석 결과로 3개의 주성분이 추출되었으며, 제 1요인으로는 COD, TOC, BOD, pH, 수온이 분류되었다. 또한, 강우에 따른 조류의 천이양상을 분석한 결과, 강우 후에는 남조류의 수중개체 농도가 감소하는 추세를 보인 반면, 규조류와 녹조류의 개체 농도는 다소 증가하였다.
The objective of this study was to identify the sources and to estimate the source contributions to the atmospheric TSP(total suspended particulate matter) and PM-10(particulate matter with aerodynamic diameters less than 10$\mu\textrm{m}$) concentration in Taegu area. A total of 84 samples was collected during the January to December 1999. TSP and PM-10 were collected on filters by portable air sampler, and heavy metals in TSP and PM-배 were analyzed by ICO(Inductively Coupled Plasma Spectrometery) after preliminary treatment. The results were follow as : First, annual average of TSP and PM-10 concentration was 123 and 69$\mu\textrm{g}$/㎥ respectively. The concentration of TSP and PM-10 were highest in winter season compared to other seasons. Second, the concentration of Al, Fe, Mn were higher in TSP than in PM-10, indicating that these heavy metals are generally associate with natural contributions. Third, metal combinations showed that a high correlation among concentrations of heavy metals were follows: As Al, Fe and Mn in TSP ; Ni, Cr, Cd and Pb in PM-10. Finally, Statistical analysis was performed using Principal Components Analysis(PCA) in order to find possible sources of the pollutants. The factor analysis was permitted to identify four major sources(soil/road dust resuspension, waste incineration, furl combustion, vehicular emission) in each fraction. These source accounted for at least 83, 85% of variance of TSP and PM-10 concentration in Taegu area.
To apply TMAH-based Py-MS to a field biological detection system for real-time classification of cell-type, reproducible patterns of the TMAH-based Py-MS spectra was known as a critical factor for classification but was seriously disturbed by quantity of cells injected into pyro-tube. This factor is an exterior variable that could not be complemented by improving the performance of the TMAH-based Py-MS instrument. One of idea to solve the knotty problem has been flashed from "Top-down proteomics for identification of intact microoganisms". That is, biomarker peaks are selected from complicate Py-MS spectra for intact microoganisms by tracing out their origins, based on Py-MS spectra for the featured components of different cell-types, in Top-down approach. This idea has been tested in classification of different Gram-type microoganisms. Through the analyses of spectra for the featured components - peptidoglycan and lipoteichoic acid for Gram-positive cells and lipopolysaccharide and lipid A for Gram-negative cells - with comparing to the spectra the corresponding Gram-type cells in the Top-down approach, biomarker peaks were selected to carry out PCA(Principal Component Analysis) in order to see classification of different Gram-types, resulting in significant improvement of their classification. Furthermore, weighting biomarker peaks on intact cell's spectra, based on the data for the featured components of the Gram-types, contributed to elevate classification performance.
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