• 산업경영시스템학회지
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• 제15권26호
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• pp.181-187
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• 1992

본 논문은 CIMS에서 적응되는 ARMA 공정제어의 새로운 3단계절차를 제안한다. 첫번째 단계는 다변량 ARMA모델을 식별하여 모수를 추정하고, white noise로 진단된 잔차 series에 대하여 다변량 제어통계량(즉, 다변량 Hotelling T$^2$통계량, 다변량 CUSUM, 다변량 EWHA 통계량, 다변량 MA 통계량)등을 계산한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 8가지 다변량 제어통계량을 상호비교하여 이상점을 발견한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.55-63
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• 2019

공학문제에서 많은 확률 변수들은 상관성을 가지고 있고, 입력변수의 상관성은 기계시스템의 통계적 성능 분석 결과에 큰 영향을 미친다. 하지만, 상관 변수들은 결합분포함수를 모델링하기 어렵다는 이유로 종종 독립변수로 취급되거나 특정한 모수적 모델로 표현되는 경우가 많으며, 특히 데이터가 적은 경우 결합분포함수를 정확히 모델링하는데 더 큰 어려움이 있다. 본 연구에서 개발된 경계데이터를 이용한 다변량 커널밀도추정은 비선형성을 갖는 다양한 형태의 다변량 확률 분포 추정을 위해 개발되었다. 다변량 커널밀도추정은 주어진 데이터와 균등분포함수의 파라미터의 신뢰구간으로부터 생성된 경계데이터를 결합하여 데이터의 질과 수에 덜 민감하다. 따라서 제안된 방법은 보수적인 통계모델링과 신뢰성 해석 결과를 도출할 수 있으며, 통계시뮬레이션과 공학예제를 통해 그 성능을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.421-421
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• 2017

현재 우리나라에서 끊임없이 발생하고 있는 폭풍해일로부터 연안지역의 안전을 확보하기 위해서는 태풍 시 파랑의 거동 및 특성을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 폭풍해일 모의실험의 정확성을 향상시키고 폭풍해일의 위험성을 정량화하기 위해서는 해일파고, 파주기, 그리고 폭풍 지속시간 간의 상관성이 분석되어야한다. 이를 위해 본 연구에서는 Copulas(Archimedean) 이론을 이용하여 폭풍해일에 대한 다변량 통계분석이 이루어졌다. 동해안 연안에서 나타나는 파고, 파주기, 태풍 지속시간, 해면수위, 태풍 도착간격시간 간의 의존성을 켄달의 타우 상관계수를 이용하여 조사하였다. Copulas 다변량 통계분석의 결과, 오직 파고와 파주기, 그리고 태풍지속시간만이 명확한 상관성을 나타냈다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제13권6호
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• pp.531-555
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• 2011

본 연구에서는 암반대응형 TBM의 소요 사양 산출과 커터헤드 설계를 위한 통계모델을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 다양한 암반 조건에서 수집된 871개의 TBM 굴진자료와 51개의 암석 선형절삭시험 결과에 대해 다변량 회귀분석을 실시하여, 다양한 암석 특성과 절삭 조건을 고려한 최적 모델을 도출하였다. 회귀분석을 통해 도출된 설계모델들을 2개의 쉴드터널 현장에 적용한 결과, 커터 관입깊이, 커터 작용력 및 커터 간격과 같은 TBM 핵심 설계항목의 예측결과들이 실제 현장의 굴진결과와 잘 부합되는 것으로 나타났다.

• 물과 미래
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• 제24권4호
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• pp.67-72
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• 1991

단일지점(Single Site)에 대한 하천유량의 추계학적인 모의 발생을 위해서는 간단한 모델중의 하나로 Univariate AR(1) 모델이 흔히 쓰여왔다. 그러나 다지점(Multi Sites)에 대한 하천유량에 관한 추계학적인 모의발생은 지점간 서로의 연관성 때문에 단일지점을 위한 모의발생처럼 쉽게 해결되지 않았다. 본 연구에서는 미국 아이다호주의 Camas Creek 유역에 대하여 하나의 키이지점(Key Station)과 주변에 세 개의 종속지점(Subordinate Station)을 설정하고 다변량 AR(1)모델을 적용하여 모의발생된 월유량과 실측치를 통계적으로 비교, 분석하였다. 모의 발생된 월유량과 실측치를 평균, 분산, 왜곡도, 상관관계등에 의해 비교, 분석한 결과 모이 발생된 월유량과 실측치는 통계적으로 서로 유사성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.950-951
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• 2019

시계열 데이터에 대한 군집화 관련 연구는 주로 통계 분석을 통해 이뤄지기 때문에 데이터가 갖는 특성을 완전히 반영하는 데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다변량 데이터에서의 군집화를 위하여 변수별로 시간에 따른 변화와 특징을 추출하기 위한 CNN-GRU(Convolutional Neural Network - Gated Recurrent Unit) 기반의 신경망 모델을 제안한다. CNN을 활용하여 변수별로 갖는 특성을 파악하고자 하였으며, GRU을 통해 전체 시간에 따른 소비 추세를 도출하고자 하였다. 지역별로 업종에 따라 사용된 2년 치의 실제 카드 데이터를 활용하였으며, 유사한 소비 추세를 보이는 지역을 군집화하는데 이를 적용하였다. 결과적으로, 다변량 시계열 데이터를 통해 전체적인 흐름을 반영하여 패턴화했다는 점에서 의의를 갖는다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.87-92
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• 2007

최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.

• 분석과학
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• 제25권4호
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• pp.214-222
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• 2012

ASTM (American Society for Testing and Materials) D6751-10은 바이오디젤의 품질 규격 뿐 아니라 분석방법 또한 제시하고 있다. 하지만 ASTM 표준에 따른 바이오디젤 및 포함된 여러 불순물의 품질 분석은 경제적, 시간적으로 부담이 크다. 본 연구는 적외선 분광분석법(infrared spectroscopy)과 다변량 통계분석법 중 하나인 PLS (partial least square method)를 이용하여 1회 측정만으로 바이오 디젤 및 불순물들의 농도를 분석하는 시스템을 개발하고자 하였다. 특히, 적외선을 이용한 분석에서 생기는 각 물질의 스펙트럼에 대한 산란 보정, 노이즈 감소 등을 위해 SNV, MSC, OSC, Savitzky-Golay 등의 4가지 전처리 방법의 성능을 비교하였다. 품질 분석에 필요한 바이오 디젤 검량 모델을 PLS로 모델링 결과, Savitzky-Golay 전처리를 하였을 때 정확도가 가장 우수함을 알았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.581-593
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• 2006

다양한 지질 주제도는 현지 조사에 의해 부분적으로 샘플링된 공간 자료의 내삽을 통해 작성되어 왔으며, 공간적 예측을 위해 공간적 상관성을 고려하는 지구통계학적 크리깅이 많이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 지질 주제도 작성을 목적으로 부분적인 샘플링 자료와 이와 상관된 부가자료를 통합하기 위해 다변량 지구통계 기법을 적용하였다. 다변량 지구통계 기법으로 simple kriging with local means와 kriging with an external drift를 적용하였다. 지하수위 분포도 작성과 퇴적물 입도 분포도 작성의 2가지 사례연구를 수행하였는데, 지하수위 분포도 작성에는 지하수위 분포 샘플링 자료와 수치고도모델을, 퇴적물 입도분포도 작성에는 입도 샘플링 자료와 IKONOS 원격탐사 자료를 이용하였다. 사례연구 수행결과, 다변량 지구통계 기법이 그동안 많이 이용되어온 단변량 지구통계 기법 친 정규 크리깅에 비해 작은 추정 오차를 나타내면서 국소적인 특성을 반영할 수 있었다. 그러나 추정 오차의 정도는 샘플링 밀도, 부가자료와의 상관성과 공간자료 자체의 상관성 정도에 영향을 받는 것으로 나타났는데, 특히 퇴적물 입도 분포도 작성 사례연구에서 이러한 요소들이 상호 영향을 미쳐 부가자료의 이용 효과가 상대적으로 적게 나타났다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제66권
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• pp.467-476
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• 2023

오미자(Schisandra chinensis)는 오미자과에 속하는 낙엽활엽덩굴식물로 한국, 일본, 중국, 대만 등 동아시아에 널리 분포한다. 오미자에 함유된 주요 성분에는 리그난 화합물뿐만 아니라 트리테르페노이드 화합물도 포함되어 있는 것으로 보고되었다. 한국 산지별 오미자의 특성을 구별하기 위해 대사산물 프로파일링과 다변량 통계 분석 기법인 PCA을 수행하여 판별식을 설정하였고, 그 결과 triterpenoids 16종, lignan 9종, flavonoid, phenylpropanoid, fatty acid 각 1종을 동정하였다. 또한 다변량 통계분석을 통해 OPLS-DA의 s-plot 모델을 적용하여 단양, 문경, 거창, 평창의 4개 그룹을 구분하는 것을 확인하였고, lanostane, cycloartane, 그리고 schiartane triterpenoid, dibenzocyclooctadiene lignan 이 각각 화학적마커로 동정하였다.