• 한국작물학회지
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• 제48권5호
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• pp.413-418
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• 2003

Genetic diversity and soybean sprout-related traits were evaluated in a total of 72 soybean accessions (60 Glycine max, 7 Glycine soja, and 5 Glycine gracilis). 100-seed weight (SW) was greatly varied and ranged from 3.2g to 32.3g in 72 soybean accessions. Positive correlation was observed between GR and hypocotyl length (HL), whereas negative correlation was observed between SW and hypocotyl diameter (HD). Re-evaluation by discarding two soybean genotypes characterized with low GR indicated that much higher correlation of sprout yield (SY) with HD and SW. Based on the principal component analysis (PCA) for sprout-related traits, 57 accessions were classified. Soybean genotypes with better traits for sprout, such as small size of seeds and high SY, were characterized with high PCA 1 and PCA 2 values. The seed size in second is small but showed low GR and SY, whereas the third has large seed, high GR and more than 400% SY. In genetic similarity analysis using 60 SSR marker genotyping, 72 accessions were classified into three major and several minor groups. Nine of twelve accessions that were identified as the representatives of soybean for sprout based on PCA were in a group by the SSR marker analysis, indicating the SSR marker selection of parental genotypes for soybean sprout improvement program.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권2호
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• pp.10-17
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• 2007

의료용 초음파 시스템으로 혈류 속도를 측정할 때, 순수한 혈류 신호의 검출이 필요하다. 초음파 트랜스듀서를 통해 들어오는 반사 신호는 체세포 조직(tissue), 혈관 벽(blood wall), 적혈구(red blood cell), 잡음(noise) 등이 혼합된 신호이다. 혼합된 신호에서 체세포 조직과 혈관 벽 신호를 클러터(clutter)라고 한다. 본 논문에서는 ICA(independent component analysis)를 적용하여 클러터 신호와 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제시하였다. Field II 초음파 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 초음파 반사 신호를 생성하고, ICA를 사용하여 각 독립 신호들을 분리, 클러터 신호를 제거하여 혈류 신호를 추출했다. 추출전 혈류신호를 2D 자기상관(autocorrelation) 방법으로 혈류 속도를 측정했다. 그리고 PCA(principal component analysis)방법을 적용한 고유 필터(autocorrelation) 방법으로 클러터를 제거한 결과와 비교하였다. 그 결과 잡음 환경에서의 혈류 속도 측정에 ICA 방법이 우수한 적용 결과를 보였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권4호
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• pp.684-689
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• 2012

Poly(acrylic acid) (PAA) 구형 입자는 바이오 분야의 소재에서부터 전자 재료에 이르기까지 다양한 분야에 사용되는 고분자 물질이다. 이를 생산하기 위해서는, 분산제(surfactant)를 이용한 중합 방법으로 합성을 한 후, 사용한 분산제를 제거하기 위한 별도의 Purification 과정을 거치게 된다. 일반 유기 용매를 사용하면 막대한 폐수 발생, 별도의 분리 공정 추가, 잔류 용매의 가능성 등의 문제점이 발생한다. 이에 이러한 문제를 해결하고자, 액체 이산화탄소를 용매로 하여, high-pressure Soxhlet extraction 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 compressed liquid dimethyl ether (DME) 상에서 PAA 분산 중합에 사용된 pyrrolidene carboxylic acid-g-poly (siloxane) 계열의 분산제, Monasil PCA 제거하는 연구를 진행하였다. 추출된 PAA 입자의 모양은 field emission scanning electron microscopy (FE-SEM)으로 확인을 하였고, Monasil PCA의 농도는 Inductively Coupled Plasma-Optical Emission Spectrometer (ICP-OES)로 분석하였다. 용매의 효과를 비교하기 위해서, 액체 이산화탄소와 n-hexane과 liquid DME를 대상으로 추출 실험을 하였다. 그 결과 n-hexane의 경우 일부 정제된 PAA 구형 입자를 얻을 수 있었지만, 일부는 n-hexane 증기의 높은 열에 의해서 변형된 형태의 입자를 얻었다. Liquid DME의 경우엔, 추출이 잘 되지 않았다. 액체 $CO_2$를 이용하는 경우에 구형의 형태는 유지하면서 분산제가 제거된 입자를 얻을 수 있었다. 그리고 최적 운전 조건을 알기 위해서 8시간 동안 재비기와 응축기의 온도를 달리하면서 실험을 실시하였다. 그 결과 추출기의 온도가 $19.6{\pm}0.2^{\circ}C$, 압력이 $51.5{\pm}0.5$ bar일 때, 가장 좋은 제거 효율을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권2호
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• pp.416-424
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• 2017

In this study, we propose a design of digits recognition system based on RBFNNs through a comparative study of pre-processing algorithms in order to recognize digits in handwritten. Histogram of Oriented Gradient(HOG) is used to get the features of digits in the proposed digits recognition system. In the pre-processing part, a dimensional reduction is executed by using Principal Component Analysis(PCA) and (2D)2PCA which are widely adopted methods in order to minimize a loss of the information during the reduction process of feature space. Also, The architecture of radial basis function neural networks consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, the connection weights are used as the extended type of polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. By using MNIST handwritten digit benchmarking database, experimental results show the effectiveness and efficiency of proposed digit recognition system when compared with other studies.

• 한국산업보건학회지
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• 제33권2호
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• pp.145-155
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• 2023

Objectives: A fit test panel is needed to identify the fit performance of a respirator and its face seal. This is a criterion for selecting subjects that can represent the facial characteristics of users. Although anthropometry data has been developed for people in United States and China it is not yet present in Korea. This study aimed to develop a Korean fit test panel and test headform. Methods: For the 7th and 8th waves of the Size Korea anthropometry data, facial measurements of 11,429 people aged 15 to 69 years were used for analysis. PCA and bivariate panel were classified using the ISO16976-2:2022(E) anthropometrics analysis method. Based on this result, a static headform was developemed and a fit test chamber was constructed. Results: Of the 11,429 Korean people used for principal component analysis, 11,300 were included in the ellipse, marking an acceptance rate of 98.87% on PCA panel. The face types were classified into five types. Among them, a large, medium, and small static headform were printed using a 3D printer. In addition, 10,985 people (96.12%) were included in the bivariate panel based on face length and face width. The y-axis (face length) boundary was 97.87 to 134.59 mm, and the x-axis (face width) boundary was 120.75 to 158.23 mm. Conclusions: Compared to the ISO analysis, the Korean principal component was narrower in the width item (PC1) and longer in the length item (PC2). For the future, it is necessary to conduct a fit test using the developed headform and chamber device to confirm the usefulness of this Korean test panel. Therefore, this study is considered valuable as basic research for Korean test panels.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1281-1281
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• 2001

Near-infrared (NIR) spectra have bean measured for high-density (HDPE), linear low-density (LLDPE), and low-density (LDPE) polyethylene in pellet or thin films. The obtained spectra have been analyzed by conventional spectroscopic analysis methods and chemometrics. By using the second derivative, principal component analysis (PCA), and two-dimensional (2D) correlation analysis, we could separate many overlapped bands in the NIR. It was found that the intensities of some bands are sensitive to density and crystallinity of PE. This may be the first time that such bands in the NIR region have ever been discussed. Correlations of such marker bands among the NIR spectra have also been investigated. This sort of investigation is very important not only for further understanding of vibration spectra of various of PE but also for quality control of PE by vibrational spectroscopy. Figure 1 (a) and (b) shows a NIR reflectance spectrum of one of the LLDPE samples and that of PE, respectively. Figure 2 shows a PC weight loadings plot of factor 1 for a score plot of PCA for the 16 kinds of LLDPE and PE based upon their 51 NIR spectra in the 1100-1900 nm region. The PC loadings plot separates the bands due to the $CH_3$ groups and those arising form the $CH_2$ groups, allowing one to make band assignments. The 2D correlation analysis is also powerful in band enhancement, and the band assignments based upon PCA are in good agreement with those by the 2D correlation analysis.(Figure omitted). We have made a calibration model, which predicts the density of LLDPE by use of partial least square (PLS) regression. From the loadings plot of regression coefficients for the model , we suggest that the band at 1542, 1728, and 1764 nm very sensitive to the changes in density and crystalinity.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.166-169
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• 2003

유전자에 대한 정보를 획득하는 기술적인 문제가 해결되면서, 질병 진단을 위한 새로운 접근 방법으로 혈액 속에 있는 모든 단백질(proteome)의 구성을 분석하는 프로테오믹스(proteomics)에 대한 연구가 최근 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 암 진단을 위하여 혈액 중의 단백질의 구성을 측정한 2차원 전기영동 (2D electrophoresis) 젤 데이터를 해석하는 새로운 방법을 제시하였다. 우선 측정된 많은 단백질 스팟(spot) 중에서 T-statistics 방법으로 단백질 스팟들을 선택하였다. 선택된 단백질 스팟들로 이루어진 암 환자와 정상인 두 샘플들의 확률 분포를 각 집단에 따로 적용된 PCA 영역에서 계산하였다. 최종적으로 조건부 확률의 차이에 근거한 베이즈 분류(Bayes classification) 이론을 적용하여 암 진단을 하였다.

• Safety and Health at Work
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• 제15권1호
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• pp.42-52
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• 2024

Background: The lack of headforms that accurately reflect the head characteristics of Koreans and the demographic composition of the Korean population can lead to inadequate FFR testing and reduced effectiveness of FFRs. Method: Direct measurements of 5,110 individuals and 3D measurements of 2,044 individuals, aged between 9 and 69 years, were sampled from the data pool of Size Korea surveys based on the age and gender ratios of the Korean resident demographics. Seven head dimensions were selected based on the ISO 16976-2, availability of Size Korea measurements, and their relevance to the fit performance of FFRs. A principal component analysis (PCA) was performed using the direct measurements to extract the main factors explaining the head characteristics and then the main factors were standardized and remapped to 3D measurements, creating five size categories representing Korean head shapes. Lastly, representative 3D headforms were constructed by averaging five head shapes for each size category. Results: The study identified two main factors explaining Korean head characteristics by the PCA procedure specified in ISO 16976-2 and developed five representative headforms reflecting the anthropometric features of Korean heads: medium, small, large, short & wide, and long & narrow. Conclusion: This study developed representative headforms tailored to the Korean population for conducting total inward leakage (TIL) tests on filtering facepiece respirators (FFRs). The representative headforms can be used for TIL testing by employing robotic headforms to enhance the performance of FFRs for the Korean target population.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1162-1166
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• 2005

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 새로운 저차원 특징 표현 기법을 제안하였다. 선형판별기법(LDA)는 인기있는 특징추출 기법이다. 하지만 고차원 데이터의 경우에 계산적인 복잡도가 높고 샘플의 개수가 적은 경우 역행렬을 구할 수 없는 특이행렬문제에 직면한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 일반적인 선형판별기법과 다르게 우리는 이차원 이미지 공분산 행렬을 구한 다음 직접선형판별기법(dirct LDA)을 적용하였으며 이것을 2D-DLDA라고 부른다. ORL 얼굴데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 기존의 직접선형판별기법보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제32권3호
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• pp.354-371
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• 1993

컴퓨터와 자동감지장치를 이용하여 먹바퀴 성충 암컷의 행동을 사육상에서 10~15일간 연속 관찰하였다. 대체적으로 12L~12D의 광조건하에서 각 미소서식처에서의 출현율과 활동성에는 개체의 변이가 컸고 일주기성이 낮게 나타났다. 먹이, 물 타개체가 공급되었을 경우 휴식처, 타개체, 먹이 및 물이 있는 것에서 각각 하루 평균 20.42, 11.50, 6.31, 2.66% 출현했다. 먹이, 물 타개체를 공급하지 않았을 경우 휴식처에서 하루중 20.29% 출현하였다. 출현 시간당 방문 횟수는 다른 미소서식처에서보다 먹이 먹는 곳과 물 마시는 곳에서 많았고 먹바퀴의 활동성은 먹이, 물, 타개체를 공급했을 때가 공급하지 않았을 때 보다 높았다. 미소서식처 출현에 대한 Principal Component Analysis (PCA) 결과 각 개체들의 출현 양상은 다양하게 나타났으나 (Q모드), 각 시간대는 명, 암기로 유형화 되어 나타났다(R모드). 먹이, 물, 타개체 공급시 휴식처에서의 출현이 먹이를 먹는 곳과 물을 마시는 곳에서의 출현보다 명, 암기의 유형성이 강하게 나타났다. 각 미소서식처에서의 출현율과 활동을 종합적으로 고려하여 PCA한 결과 먹바퀴의 활동은 먹이 및 타개체가 있는 것의 출현율과 관련 되었다.