• 기술혁신학회지
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• 제13권2호
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• pp.231-251
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• 2010

과학기술 R&D 활동의 대표적 성과인 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인은 연구비, 연구원수, 지식스톡(R&D스톡, 논문스톡, 특허스톡 등), 연구환경, 개방화 정도, 인적자본, GDP 등 다양하다. 일반적인 회귀모형을 이용하여 논문 또는 특허의 생산에 영향을 미치는 요인을 추정하면 생산요인들 간에 다중공선성 문제가 발생하여 추정의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 과학기술 지식생산에 영향을 미치는 요인들 간의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 주성분 회귀모형을 이용하였다. SCI 논문을 산출로 가정한 과학생산성과와 특허를 산출로 가정한 기술생산성과에 영향을 미치는 요인을 회귀모형과 주성분 회귀모형을 이용하여 3가지 사례를 대상으로 비교 분석하였다. 일반 회귀모형을 이용하여 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인들을 분석한 결과, 요인들간에 다중공선성이 매우 높게 나타났고, 그 결과 회귀계수와 추정과 검정에 오류가 발생되었다. 반면 주성분 회귀모형을 이용하여 분석한 결과 다중공선성문제가 해결되어, 개별 생산요인에 대한 효과를 적절하게 추정할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 주성분 회귀모형을 이용한 과학기술 지식생산함수 추정방법은 다중공선성이 강한 소수의 생산요소를 포함한 회귀분석에서 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.145-158
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• 2017

최근 가계부채의 급증과 경제적 변화는 가구의 현금 흐름에 많은 영향을 미치고 있고, 높은 원리금 상환부담으로 부실위험이 증가하였다. 이에 선행연구들은 가계부채에 대한 객관적 상환부담지표를 구성하여 다양한 논의를 진행하고 있지만, 수요자 인식에 대한 연구는 상대적으로 부족하였다. 본 연구는 2016년 가계금융복지조사를 이용하여 가구의 소득분위별 가계부채 주관적 상환부담요인을 도출하여 비교 분석하였다. 연구결과는 소득 1 2분위에서 월세, 신용카드대출, 주거마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 소득 3 4분위는 60대 이상, 가구원수, 부동산담보대출이 많을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 소득 5분위는 부채상환마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.280-288
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• 2012

The objective of this study was to analyze the characteristics of traditionality expressions at modernized Chinese restaurant in Hong Kong. As a case study, the study examined 12 modernized Chinese restaurants in Hong Kong. The gathered data were categorized and examined according to the ways of traditionality expressions, which included reproduction, transformation, and reinterpretation of traditional components. Each of the components was measured for the amount of traditional or modernity expression on a five-point scale. The five-point scoring system put an emphasis on tradition; 1 point was given to principal modernity(modernity: 90-100% + tradition: 0-10%), 2 points were given to principal modernity + auxiliary tradition(modernity: 70-90% + tradition: 10-30%), 3 points were given to the same ratio between tradition and modernity(modernity: 40-60% + tradition: 40-60%), 4 points were given to principal tradition + auxiliary modernity(modernity: 10-30% + tradition: 70-90%), and 5 points were given to principal tradition(modernity: 0-10% + tradition: 90-100%). The analysis performed according to those criteria and methodologies led to the following findings and conclusions: TM style, in which modernity was principal, usually did transformation and reinterpretation of traditionality. As for the design attributes of the styles, the TM style, they processed a majority of the spatial components as modern or reinterpretation of traditionality, which would be easily considered to be modern without careful observation, and applied a small amount of direct reproduction or transformation, which gives out a direct hint at traditionality, to attract more attention. Many of the spatial components did not express traditionality directly, expressing it indirectly or metaphorically. Traditionality was expressed in a small number of the spatial components, thus serving as a focus or impact point in the given space.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.320-325
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• 2010

본 논문은 주성분 분석을 이용하는 얼굴인식 시스템에서 인식후보를 점진적으로 등록하기 위한 방법과 절차에 관한 연구이다. 점진적인 주성분 갱신 방법으로 R-SVD알고리즘을 변형한 SKL 알고리즘을 이용한다. SKL 알고리즘을 이용하면 주성분을 이용하는 얼굴 인식의 문제점으로 지적되어 왔던 인식 후보의 점진적 증가에 따른 재학습 문제를 해결할 수 있다. 또한 이 방법은 밝기 변화에 견고한 객체 트랙킹 분야에도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에서 SKL 알고리즘을 이용하여 주성분을 점진적으로 갱신하며 적용하는 절차를 제안하고, 표준 KL 변환에 의하여 주성분을 일괄적으로 계산하는 결과와 얼굴 인식성능을 비교한다. 그리고 SKL 알고리즘에 포함된 망각 인자(forgetting factor)가 얼굴인식 성능에 미치는 효과를 실험적으로 확인한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1020-1033
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• 2021

Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.945-956
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• 2021

본 연구에서는 가중주성분분석으로부터 정준대응분석을 유도하는 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘을 고찰하였다. 그리고, 가중주성분분석에 기반한 Legendre와 Legendre (2012)의 정준대응분석이 가우시안 반응모형에 기초한 Ter Braak (1986)의 정준대응분석과 동일함을 다루었다. 생태학에서 종의 발현 정도를 잘 설명할 수 있는 가우시안 반응곡선에서 도출된 Ter Braak (1986)의 정준대응분석은 종 패킹 모형(species packing model)이라는 기본 가정을 사용한 후 일반화선형모형과 정준상관분석을 결합시키는 방법으로 도출된다. 그런데 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘은 이러한 가정없이 Benzecri의 대응분석과 상당히 유사한 방법으로 계산되는 특징을 지닌다. 그러므로 가중주성분석에 기초한 정준대응분석을 사용하면, 결과물 활용에 약간의 유연성을 지닐 수 있게 된다. 결론적으로 본 연구에서는 서로 다른 모형에서 출발한 두 방법이 장소점수(site score), 종 점수(species score) 그리고 환경변수와의 상관관계가 서로 동일함을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.185-194
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• 2021

이 연구는 COVID-19로 인한 학교 교육의 혼란스러운 상태를 파악하고, 국가적 위기에 신속하게 대처하기 위한 학교장의 역할을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 해결하기 위하여 서울·부산·대구·대전·제주지역 초등학교 교장 34명을 대상으로 COVID-19에 대처하기 위해 학교장에게 어떤 리더십이 필요한지를 1차 SNS를 통해 개방형 문항으로 설문을 하고, 2차는 전화를 통해 심층 면접을 진행했다. 뉴노멀 시대에 교장의 리더십은 위기 상황에 신속하게 대응할 수 있는 능력과 신속한 예산 확보 및 투입, 교원 간 소통 촉진으로 발생할 수 있는 교육활동 지원, 수업 지원, 문제 예방 등에 대한 통찰력 있고, 책임 있는 리더십이 필요하다는 조사 결과가 나왔다. COVID-19과 같은 위기 상황에서 학교가 안정적으로 대처할 수 있는 학교장 역할을 정립하고 안전한 환경에서 학생의 배움이 일어나는 교육 환경 구축이 필요하다. 이를 위해서는 국가적, 교육 정책적 지원이 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.659-669
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• 2021

다변량 회귀분석은 경시적 자료분석이나 함수적 자료분석 등 다양한 분야에서 빈번하게 사용되는 통계적 방법론이다. 다변량 회귀분석은 설명변수의 차원 뿐만 아니라 반응변수의 차원때문에 일변량 회귀분석에서 보다 차원의 저주문제에 더 강한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Yoo (2018)와 Yoo (2019a)에 세 가지 모형기반 반응변수 차원축소 방법이 제시되었다. 하지만 Yoo (2019a)에서 제시한 기본 방법은 모의실험 결과 모형에 가장 영향을 덜 받지만, 다른 두 방법 중 더 나은 방법보다 더 좋은 추정결과를 제시하지 못한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 기본 방법의 결과 다른 두 방법의 결과를 비교하여, 자료에 따라 최선의 방법을 제시하는 선택 알고리듬을 제시하고, 이를 주선택 반응변수 차원축소라 명명한다. 다양한 모의실험 결과 주선택 반응변수 차원축소는 Yoo (2019a)의 기본방법보다 더 정확하게 차원을 축소하고, 모든 경우에 있더 더 바람직한 방법을 선택함을 확인할 수 있다. 이러한 결과로 제안한 주선택 반응변수의 차원축소 방법의 실제적 유용성을 확인할 수 있다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권1호
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• pp.49-68
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• 2023

The three-dimensional failure criterion is essential for maintaining wellbore stability and sand production problem. The convenient factor for a stable wellbore is mud weight and borehole orientation, i.e., mud window design and selection of borehole trajectory. This study proposes a new three-dimensional failure criterion with linear relation of three in-situ principal stresses. The number of failure criteria executed to understand the phenomenon of rock failure under in-situ stresses is the Mohr-Coulomb criterion, Hoek-Brown criterion, Mogi-Coulomb criterion, and many more. A new failure criterion is the extended Mohr-Coulomb failure criterion with the influence of intermediate principal stress (σ₂). The influence of intermediate principal stress is considered as a weighting of (σ₂) on the mean effective stress. The triaxial compression test data for eleven rock types are taken from the literature for calibration of material constant and validation of failure prediction. The predictions on rock samples using new criteria are the best fit with the triaxial compression test data points. Here, Drucker-Prager and the Mogi-Coulomb criterion are also implemented to predict the failure for eleven different rock types. It has been observed that the Drucker-Prager criterion gave over prediction of rock failure. On the contrary, the Mogi-Coulomb criterion gave an equally good prediction of rock failure as our proposed new 3D failure criterion. Based on the yield surface of a new 3D linear criterion it gave the safest prediction for the failure of the rock. A new linear failure criterion is recommended for the unique solution as a linear relation of the principal stresses rather than the dual solution by the Mogi-Coulomb criterion.