• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.34-34
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• 2011

본 논문에서는 반도체의 제조공정 중 작동되는 건식 전공펌프에서 측정한 다중변수들의 통계적, 물리적 특성을 소개한다. 흡기부 및 배기부 압력과 부스터/드라이펌프의 소비전류와 같은 상태변수의 변위 분포는 2개 이상의 특징적인 구간으로 나뉘는 특성을 가지고 있다. 특히 흡기부 압력 데이터는 펌프의 성능상태를 직접적으로 나타내는 배기 속도를 유추할 수 있는 특성을 내포하고 있다. 이러한 관측을 통해 발견한 통계학적 특성을 나타내기 위해 적응형 인자모델(APM)을 이용한 진공펌프 시스템의 실시간 진단 기법을 개발하였다. 동시에 공정 중에 배기속도를 유추 할 수 있는 배기속도지표(PSI)를 제안하여 펌프의 성능 상태를 간접적인 방법으로 관찰하는 기법을 개발하여, 두 기법을 통한 진공펌프 시스템의 상태변화 진단 결과의 경향이 동일함을 확인하였다.

• 음성과학
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• 제14권2호
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• pp.127-135
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• 2007

Feature vectors of speech are generally extracted from whole frequency domain. The inherent character of a speaker is located in the low band or high band frequency. However, if the speech is corrupted by narrowband noise with concentrated energy, speaker verification performance is reduced as the individual characteristic is removed. In this paper, we propose a PCA Covariance Model based on the multiband to extract the robust feature vectors against the narrowband noise. First, we divide the overall frequency band into several subbands. Second, the correlation of feature vectors extracted independently from each subband is removed by PCA. The distance obtained from each subband has different distribution. To normalize against the different distribution, we moved the value into the normalized distribution through the mapping function. Finally, the represented value applying the weighting function is used for speaker verification. In the experiments, the proposed method shows better performance of the speaker verification and reduces the computation.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.233-247
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• 2008

공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.

• 감성과학
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• 제3권1호
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• pp.53-62
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• 2000

본 연구의 목적은 (1)꽃문양 스카프 디자인의 레이아웃 변인이 소비자의 감성에 미치는 영향을 본 연구의 제 1보의 결과 및 전통적인 디자인 이론들과 비교하고, (2) 소비자 감성분석을 기반으로 하여 꽃문양 스카프 디자인을 위한 레이아웃 프로토타입을 제시하는 데에 있다. 이를 위하여 두 종류의 꽃 모티브를 세 가지 레이아웃 변인에 따라 컴퓨터 시뮬레이션하여 총 20개의 자극물을 개발하였다. 또한 44개의 형용사쌍으로 구성된 7점의 의미미분척도를 개발하여 세 가지 레이아웃 변인에 따른 소비자의 감성효과를 측정하였다. 피험자는 편의표집된 110명의 20대 여성 소비자였으며, 이들에게 자극물을 제시하고 응답척도에 감성반응을 응답하게 하였다. 총 100부의 데이터를 사용하여 주성분분석, 다변량분석, 삼원변량분석 및 다중비교검정을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.: (1) 꽃문양 스카프 디자인에 대한 소비자의 감성은 ‘호오(좋아함-싫어함)·심미감’, ‘액센트감’, ‘온화함’ 그리고 ‘리듬감’의 네 가지 하위차원으로 구성하였으며, 이는 제 1보의 결과와 일치하였다. (2) 제 1보와 2보의 결과에 따르면, 꽃 모티브의 크기가 큰 비반복배열의 디자인이 다른 디자인들보다 더 ‘온화감’있게 느껴졌다. (3) 제 1보와 2보의 결과를 종합하여, 두 세트의 꽃문양 스카프 디자인의 레이아웃 프로토타입을 제시하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.79-86
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• 2019

데이터의 차원축소는 요소들의 공통성을 파악해 영향력 있는 중요한 특징 요소를 추출하여 간소화함으로써 복잡함을 줄이고 다중 공선성 문제를 해결한다. 그리고 중복 및 노이즈 검출을 함으로써 불필요함을 줄인다. 이에 본 논문에서는 PCA(Prinicipal Component Analysis)을 적용한 결함 심각도 기반 차원 축소 모델을 제안한다. 제안된 모델은 결함 심각도가 있는 NASA 데이터 세트인 PC4에 적용하여 결함 심각도에 영향을 주는 속성의 차원수를 검증한다. 그 다음 데이터의 차원을 축소한 후 비교 분석한다. 실험결과, PC4의 적합한 차원수는 2~3개였고 그룹화를 통해 차원 축소가 가능한 것을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.205-214
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• 2015

이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권1호
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• pp.143-151
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• 2015

In this paper, we investigate how the power consumption of a heat pump dryer depends on various factors in the drying process by analyzing variables that affect the power consumption. Since there are in general many variables that affect the power consumption, for a feasible analysis, we utilize the principal component analysis to reduce the number of variables (or dimensionality) to two or three. We find that the first component is correlated positively to the entrance temperature of various devices such as compressor, expander, evaporator, and the second, negatively to condenser. We then model the power consumption as a multiple regression with two and/or three transformed variables of the selected principal components. We find that fitted value from the multiple regression explains 80~90% of the observed value of the power consumption. This results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the heat pump dryer.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.1-11
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• 2019

원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.53-66
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• 2008

본 연구는 기존의 도로기능 분류체계를 보완하면서 유형화된 도로구간들의 교통특성을 규명하기 위해 새로운 관점에서 도로특성분류 개념을 정립하였다. 도로특성분류는 교통계획, 교통운영관리 등의 교통전반으로 설계 및 정책을 수립하고 지침을 마련하는데 중요한 판단자료로 이용될 것으로 기대된다. 또한, 도로특성분류를 위해 일반국도 상시지점 조사자료를 토대로 12개의 설명변수를 산출하였으며, 이 설명변수들간의 상호상관을 통한 잠재구조 및 다중공선성 검토, 요인점수를 추출하는 탐색적 요인분석을 수행하였다. 연구 방향은 탐색적 요인분석의 각 실행단계별 접하게 되는 의사결정 문제를 세밀하게 검토하였으며, 각 논점별로 올바른 평가기준 방법을 제시하여 최종적인 종합결론을 도출하였다. 적정 설명변수와 요인 수를 결정하기 위해 10개의 시나리오를 비교분석한 결과, 처음 제시한 12개의 설명변수를 모두 포함한 경우가 가장 우수한 것으로 분석되었으며, 4개의 요인이 가장 적정한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 추후에 다양한 분석방법(군집분석, 회귀분석, 판별분석 등)에 있어서 객관적인 입력자료로 사용됨에 따라 보다 정확한 연구결과가 도출될 것으로 기대된다.