The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.
This study suggests the hybrid fault diagnosis method of signed digraph (SDG) and partial least squares (PLS). SDG offers a simple and graphical representation for the causal relationships between process variables. The proposed method is based on SDG to utilize the advantage that the model building needs less information than other methods and can be performed automatically. PLS model is built on local cause-effect relationships of each variable in SDG. In addition to the current values of cause variables, the past values of cause and effect variables are inputted to PLS model to represent the Process armies. The measured value and predicted one by dynamic PLS are compared to diagnose the fault. The diagnosis example of CSTR shows the proposed method improves diagnosis resolution and facilitates diagnosis of masked multiple-fault.
지난 수십년간 많은 SRGM이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 부분에서 암암리에 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았다. 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발표되었다. 이들에 의해 지금까지 제안된 형태를 보면 지수함수형, 레일레이형, 웨이블형, 로지스틱형, 테스트노력함수로서 경우에 따라 이 중 하나의 적합한 형태를 사용해왔다. 본 논문에서는 이 네 가지 형태에 대해서 최소자승평가자(LSE)와 최대가능성평가자(MLE)를 써서 신뢰도 성장 파라미터를 구하는 방법에 대해서 고찰하고, 실제의 데이터를 적용하여 각각의 경우에 대한 파라미터를 구하고 이를 이용하여 목표신뢰도에 맞는 발행시기를 결정하는 문제를 연구하였다.
본 논문에서는 Convolution기법 기반 RBFNNs 패턴 분류기를 사용한 2차원 얼굴인식 시스템을 설계한다. 제안된 방법은 특징 추출과 차원축소를 하는 컨볼루션 계층과 부분추출 계층을 교대로 연결하여 2차원 이미지를 1차원의 특징 배열로 만든다. 그 후, 만들어진 1차원의 특징 배열을 RBFNNs 패턴 분류기의 입력으로 사용하여 인식을 수행한다. RBFNNs의 조건부에는 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 최소 자승법(LSE : Least Square Estimation)을 사용하여 다항식의 계수를 추정하였다. 제안된 모델의 성능을 평가하기 위해 CMU PIE Database를 사용한다.
Park, Hoseok;Kim, Hey-Jin;Park, Seugj in;Bang, Sung-Yang
한국정보과학회:학술대회논문집
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한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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pp.598-600
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2001
DNA chip technology enables us to monitor thousands of gene expressions per sample simultaneously. Typically, DNA microarray data has at least several thousands of variables (genes) wish relatively smal1 number of samples. Thus feature (gene) selection by dimensionality reduction is necessary for efficient data analysis. In this paper we employ the partial least squares (PLS) method for gene selection and the principal component analysis (PCA) method for classification. The useful behavior of the PLS is verified by computer simulations.
본 논문에서는 비선형 시스템의 직접제어방식을 위한 다층 신경회로망을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망이 플랜트의 역 모델을 학습하는 방식으로 플랜트의 사전지식을 시스템의 입출력 정보를 이용하여 추정하고, 플랜트의 역 모델을 선형부분과 비선형 부분의 직렬연결로 구성하고 선형부분과 비선형부분의 모델을 신경회로망을 이용하여 구성한 직접제어방식이다. 제안한 제어기의 선형부분은 선형 시스템의 시스템동정을 위해 이용되었던 반복최소자승법을 이용하여 구하여진 플랜트의 선형입력으로 학습을 수행하고, 비선형부분은 기준 궤적과 실제 출력의 오차를 이용해 학습을 수행한다. 단일 관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션과 실험을 하여 기존의 다층신경회로망을 이용한 직접제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 신경회로망 구성의 간단함과 정밀성 등의 우수함을 확인하였다.
본 연구는 사원 개인을 분석단위로 사원제안제도의 활용에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 또한 사원제안제도가 지금까지 제조업 중심으로 이루어져 왔지만 최근 서비스업을 중심으로 비제조업에도 사원제안제도가 확산됨에 따라 업종별 차이도 분석하였다. 연구 가설은 Unsworth(2001)의 개인 창의성 분류와 Frese et al.(1999)의 사원제안제도 일반 모형에서 도출하였다. 자동차 조립업체와 은행을 대상으로 자료를 수집하였고 PLS로 통계분석을 실시하였다. 연구결과를 보면 Frese et al.(1999)의 일반모형은 대체로 지지되었으며 업종간 유의한 차이를 발견하지는 못하였다. 그러나 모형 내부 변수들의 상관관계의 정도는 유의한 통계적 차이를 보였다. 이를 바탕으로 비제조업의 사원제안제도 활용에 대한 제언을 제시하였다.
본 논문은 한국의 중소기업을 대상으로 기업가정신 및 기업의 사회적 책임(Corporate Social Responsibility: CSR)과 기업의 경영성과와의 관계를 규명할 목적으로 진행되었다. 일반적으로 사용하는 최소자승법(Ordinary least Square) 및 분위회귀 분석(Conditional Quantile Regression)을 사용하여 전국에 있는 중소기업을 대상으로 표본 300개를 분석하였다. 첫째, 기업가정신 변수는 전반적으로 경영성과에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 분위마다 그 영향이 달랐다. 둘째, 중소기업의 CSR변수 또한 경영성과에 전반적으로 정(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과 시사점은 다음과 같다. 첫째, 리더쉽에 범주에 있는 기업가정신의 혁신성, 위험감수성, 진취성이 중소기업에서도 실무적으로 매우 필요한 부분으로 인지되었다. 둘째, 이전 선행연구에서 CSR은 대부분 대기업중심으로 기업의 이미지 및 대외적인 부분으로 인지되었으며, 실질적인 경영성과에서 효과는 미미할 것이라고 보았으나 중소기업의 성장에 필요한 성장 동력으로 향후 더욱 더 확장적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
The objectives of this study were to examine the ability to predict soluble solid and firmness in intact apples based on the visible/near-infrared spectroscopic technique. Two cultivars of apples, Delicious and Gala, were handled, tested and analyzed separately. Reflectance spectra, Magness-Tayor (MT) firmness, and soluble solids in apples were measured sequentially. Maximum and minimum diameters, height, and weight of apples were recorded before the MT firmness tests. A spectrophotometer was used to collect reflectance spectra of intact apples over a wavelength range of 400 to 2, 498 nm. The W firmness tests were conducted using a standard 11.1mm (7/16 in.) MT probe mounted in an Instron universal testing machine. A digital refractormeter was used to measure soluble solid contents in the apples. Apple samples were divided into a calibration set and a prediction set. The calibration set was used during model development, and the prediction set was used to predict soluble solids and firmness from unknown spectra. The method of partial least square (PLS) analysis was used. An unique set of PLS loading vectors (factors) was developed for soluble solid content and firmness. The PLS model showed good correlations between predicted and measured soluble solids of intact apples in 860~1078 nm of the wavelengths. However, the PLS analysis was not good enough to predict the apple firmness.
전극들과 절연재료 사이의 결합과 고분자 절연체 내부에서 여러 가지 결함에 의한 부분 방전이 발생함으로 일어날 수 있는 절연 재료의 트리 열화를 파괴 예지할 목적으로 하였다. 부분 방전에 기인한 트리잉은 절연 재료의 파괴를 일으킬 수 있는 중요한 원인 가운데 하나다. 최근에는 절연 파괴 예지와 절연 재료의 열화 진단을 하는 방법이 중요하게 되었다. 연구 목적은 자동 계측 시스템을 사용하여 인가전압 11[kV], 인공적인 침상보이드(1.5[mm])을 지닌 고분자 절연체 내부에서 음향 방출시스템과 프랙탈 차원을 사용하여 트리 현상을 관찰하였다. 따라서 본 논문에는 최소자승법에 의한 회귀분석을 사용하여 위상각-음향방출 펄스크기-열화시간 양상과 위상각-음향방출 펄스수-열화시간과 프랙탈 차원의 관계를 통하여 파괴가 발생하기 전의 파괴 예지법으로 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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