• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.50-52
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• 2015

특허는 기술에 대한 광범위한 정보를 포함하고 있다. 기존의 기술예측은 정량적분석으로 시도되었지만 특허분석을 활용하여 정성적분석을 실시하였다. 특허분석을 시행하기 위하여 R 프로그램을 이용하여 주성분분석과 다중선형회귀분석을 실행하였다. 주성분분석과 다중선형회귀분석을 통하여 키워드를 추출하고 추출된 키워드를 통해 기술예측을 실시한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.389-392
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• 2003

원격감지(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 다중분광 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터의 양이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상 처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분변환이다. 본 논문에서는 주성분변환에 대한 처리방법에 대해 논한 후, 다중분광 영상데이터를 주성분 변환한 주성분 영상데이터를 분석하였다. 또한 주성분 영상데이터를 최대유사법으로 분류하고 그 결과를 분석하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.4
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• pp.24-33
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• 2004

Advances in remote sensing technologies are resulting in the rapid increase of the number of spectral channels, and thus, growing data volumes. This creates a need for developing faster techniques for processing such data. One application in which such fast processing is needed is the dimension reduction of the multispectral data. Principal component transformation is perhaps the mostpopular dimension reduction technique for multispectral data. In this paper, we discussed the processing procedures of principal component transformation. And we presented and discussed the results of the principal component transformation of the multispectral data. Moreover principal components image data are classified by the Maximum Likelihood method and Multilayer Perceptron method. In addition, the performances of two classification methods and data reduction effects are evaluated and analyzed based on the experimental results.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.105-109
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• 2004

동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.24 no.5
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• pp.1013-1022
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• 2014

Correlation Power Analysis (CPA) is a type of Side-Channel Analysis (SCA) that extracts the secret key using the correlation coefficient both side-channel information leakage by cryptography device and intermediate value of algorithms. Attack performance of the CPA is affected by noise and temporal synchronization of power consumption leaked. In the recent years, various researches about the signal processing have been presented to improve the performance of power analysis. Among these signal processing techniques, compression techniques of the signal based on Principal Component Analysis (PCA) has been presented. Selection of the principal components is an important issue in signal compression based on PCA. Because selection of the principal component will affect the performance of the analysis. In this paper, we present a method of selecting the principal component by using the correlation of the principal components and the power consumption is high and a CPA technique based on the principal component that utilizes the feature that the principal component has different. Also, we prove the performance of our method by carrying out the experiment.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.13 no.2
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• pp.231-251
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• 2010

The numbers of SCI paper or patent in science and technology are expected to be related with the number of researcher and knowledge stock (R&D stock, paper stock, patent stock). The results of the regression model showed that severe multicollinearity existed and errors were made in the estimation and testing of regression coefficients. To solve the problem of multicollinearity and estimate the effect of the independent variable properly, principal component regression model were applied for three cases with S&T knowledge production. The estimated principal component regression function was transformed into original independent variables to interpret properly its effect. The analysis indicated that the principal component regression model was useful to estimate the effect of the highly correlate production factors and showed that the number of researcher, R&D stock, paper or patent stock had all positive effect on the production of paper or patent.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.171-175
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• 1997

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quentization) 신경회로망의 새로운 가중치 초기화법을 제안하고 이를 얼굴인식 시스템에 적용하였다. 제안한 방법은 초기가중치를 패턴 결정 경계면 주변에 설정함으로써 인식율을 높이는 방법이다. 얼굴인식의 특징 추출 방법으로서는 주성분 분석, 모멘트, 푸리에 기술자, 모멘트+주성분 분석 및 푸리에 기술자+주성분 분석 등을 사용하여 실험하였으며, 인식부의 LVQ 신경회로망에 제안된 방법을 적용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 초기가중치를 최초 패턴으로 가지는 경우, 평균값을 취하는 경우, 랜덤하게 사용하는 경우 등에 비해서 우수한 인식율을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.413-433
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• 2009

질적인 측면을 충분히 감안하지 못한 양적 성과분석은 연구개발 과제의 성과를 제대로 반영하지 못하는 문제점을 안고 있다. 따라서 양적 성과와 질적 성과를 함께 종합적으로 고려할 수 있는 종합적인 성과분석지수를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 주성분 분석과 동일 가중치를 부여하는 방식을 이용하여, 특허 출원 건수, SCI 게재논문 건수, 기술이전 건수라는 3가지 양적 성과지표와 이에 대응되는 특허 심사청구 항수, 논문게재 학술지의 IT, 총 연구비 대비기술료 비중의 3가지 질적 성과지표를 성과지표로 고려하면서 성과분석지수를 개발하고자 하였다. 주성분 분석의 적용 결과 특허 출원 건수(0.2160), SCI 논문게재 건수(0.1510), 기술이전 건수(0.1564), 특허 심사청구 항수(0.2257), 논문게재 학술지의 IF(0.2218), 기술료 비중(0.0291)의 가중치를 얻을 수 있었다. 이 6가지 평가지표는 종합평가지수라는 하나의 틀로 결합되어 개별 과제의 성과를 평가하는 데 활용될 수 있다. 더 나아가 양적 성과지표와 질적 성과지표로 구분하여 평가할 수 있다. 가중치 결정 방법에 따라 평가결과가 크게 달라지지는 않았지만, 가중치 결정 방법과 상관없이 양적 성과지표 평가결과와 질적 성과지표 평가결과는 크게 달랐다. 한 가지 흥미로운 점은 과제평가등급과의 상관관계를 따져보았더니 질적 성과지표와 과제등급과의 상관관계가 양적 성과지표와 과제등급과의 상관관계보다 더 크다는 것이다. 따라서 성과분석에 있어서 질적 성과지표를 반영한 질적 성과분석이 반드시 수행될 필요가 있다. 앞으로 특허 인용도 등 보다 다양한 질적 변수를 확보하여 성과분석지수를 보완할 필요가 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.81-81
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• 2020

4차산업 혁명 이후, 빅 데이터는 사이버 공간을 통한 사회적 파장이 큰 사건들에 대한 대중의 정보 수집 패턴을 이해하는 데에 있어서 전에 경험하지 못한 급속한 발전을 이루어 왔다. 사이버 공간에서 이루어지는 대중들의 정보수집 활동을 모니터링하므로서 대중들사이에서 떠오르는 주제나 사건을 파악하기에 좋은 인덱스로 여러 사회 경제분야에 활용되어 왔다. 하지만, 수자원 관리 및 방재관점에서는 이런 빅데이터을 활용한 연구 사례는 찾아 보기 힘들다. 하지만, 이런 빅데이터를 가뭄기에 대중들이 어떻게 반응하였는지를 연구하는 데에 활용될 수 있다. 이 발표에서 발표자는 미국 2011-17년 캘리포니아 가뭄의 선례연구들을 통해 주 또는 국가 범위에서 구글 이용자들의 정보수집 활동을 기록한 구글트렌즈 데이터를 가뭄기동안 대중의 정보 수집량을 바탕으로 가뭄 위험 인지도를 정의하고 대중의 행동 양식을 이해하는 데에 어떻게 활용할 수 있는 지를 소개한다. 첫번째로, 최근 캘리포니아에서 발생한 다년간의 가뭄동안 그 주안의 주민들의 행동양식 분석 결과를 소개한다. 두번째로는 미국 49개의 주에서 지난 2004년부터 2018년동안의 지역적 가뭄에 대한 대중의 가뭄 위험인지도를 시공간적인 양식을 주성분분석기술을 통해 분석한 결과을 소개한다. 끝으로, 발표자는 지난 미국 선례 연구들에서 발표자가 제안한 기술이 어떻게 대한민국에서 홍수나 가뭄 방재에 적용할 수 있으며 앞으로 대한민국을 수재해에 준비된 나라로 만드는 데에 있어서 빅데이터의 역할을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.29-35
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• 2004

유방암 환자의 임상정보(clinical features)와 cDNA microarray 기술을 이용하여 얻은 유전자 발현 프로파일은 유방암 예후 인자를 찾는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 임상정보와 유전자 발현 정보를 접목해서 분석하는 방법으로써 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하였다. 이 방법은 다변량 자료의 차원을 줄이는 방법으로써, 대용량 실험 데이터로 인해 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 많이 쓰이고 있다. 본 연구에서는 주성분 분석을 이용하여 먼저 한국인 유방암 환자 73명의 cDNA microarray 데이터 차원을 줄이고, 이를 통해 얻어진 주성분(Principal Components)과 임상정보 데이터와의 상관관계를 보았다. One-way ANOVA를 이용한 상관관계 분석 결과의 P-value는 permutation test를 통해 검증하였다. 동일한 방법을 estrogen receptor(ER)(+) 환자 20명과 ER(-) 환자 31명에 적용해본 결과, ER(-) 환자 중에서 재발과 관련된 유전자를 찾을 수 있었다. 주성분 분석을 molecular phenotypic profiles of clinical features에 이용한 결과 발견된 유전자는 유방암의 재발과 관련된 예후 인자로서 의미가 있다.