• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.313-316
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• 2001

본 논문에서는 입력변수들의 차원을 감소시켜 polynomial adaline의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 입력변수의 특징을 추출하고 이를 polynomial adaline의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 입력데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 데이터에 따른 polynomial adaline이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 polynomial adaline을 5 개의 입력변수를 가진 패턴분류 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 다차원 polynomial adaline보다 더욱 우수한 분류성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2007년도 춘계 학술발표회 발표논문집
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• pp.134-136
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• 2007

익산공단 내에 입주해 있는 업종별 주요사업장에서의 배출원과 인근 도심에 산재한 일반 VOCs배출원들 중 일부 주요배출원에서의 시료를 canister로 채취한 후 악취 및 광화학산화물 생성에 연관된 주요 VOCs의 성분과 농도를 측정, 분석하였다. 또한 공단 중심부에 위치한 지점과 공단 외 지역 풍하 측에 위치한 인근 주거지의 환경대기(ambient air) 농도와 성분조사를 병행하여 조사지점 간의 배출특성을 분석, 공단 내와 인근 대기질의 VOCs의 성분과 농도 특성을 비교하였다. 분석된 측정자료에 의해 범용적으로 사용되고 있는 수용모델을 수행하였으며, 연구결과 추정된 배출기여도 분석은 공단지역의 주요 배출원이 주변지역에 미치는 영향을 파악하여 효율적인 배출원을 관리하고 지역대기환경을 개선하기 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.583-586
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• 2004

본 논문에서는 자율학습의 속성을 가지는 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 중복신호를 제거하는 특성을 가지는 주요성분분석의 우수한 속성을 이용한 것이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $320{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 주요성분의 개수에 따른 압축성능과 city-block, Euclidian, 그리고 negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에서의 분류성능에서 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.59-65
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• 2012

고추는 건조과정에서 부패되거나 색이변하는 경우가 발생하므로 건고추 품질을 높이기위해서는 건고추를 선별 할 수 있는 기법이 필요하다. 독립성분분석은 블라인드소스분리에서 가장 널리 사용되는 방법으로 이 기법을 사용하여 건조시킨 고추 영상에서 가장 중요한 성분에 대한 농축영상을 얻는다. 취득한 농축영상은 일반 이진(BW) 영상과 달리 주요 성분만 반영한 것으로 영상의 주요 성분 분포 상태를 알 수 있으며 품질을 판단하여 선별하는 것이 가능하다. 또한, 추출된 농축영상의 크기는 고추의 매운 맛을 내는 주요 성분인 캡사이신류의 양과 관련성이 있음을 알 수 있다. ICA 독립성분을 기반으로 한 농축영상 추출을 통해 고추 건조과정에서 부패되어 색상이 좋지 않거나 캡사이신류과 같은 주요 성분이 없게 된 고추를 선별해하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.715-720
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• 2005

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제46권4호
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• pp.425-431
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• 2014

국내 주요 시판 복분자주 24종을 수거하여 시료의 휘발성 향기성분을 HS-SPME법에 의해 추출한 후, GC-MS를 이용하여 분석 동정하였고 이들 성분의 정량 분석도 실시하였다. 총 43개의 성분이 동정되었고, 화학적 특성에 따라 분류하면 15 esters, 3 ketones, 7 alcohols, 2 aldehydes, 12 terpene류, 4 acids 성분이 동정되었다. ethyl acetate, ethyl octanoate, isoamyl alcohol, phenethyl alcohol이 동정된 성분중 높은 농도를 차지하였고, 그 외 ethyl hexanoate, ethyl decanoate, benzadehyde, dL-limonene, linalool, alpha-terpineol, myrtenol, acetic acid가 주요 성분으로 나타났다. 주성분 분석 결과 향기성분 구성 및 함량에 따라 제조지역별 차이를 나타내지 않았다. 복분자주에 사용되는 복분자 품종이 대개 북미산인 Rubus occidentalis L.으로 동일한 품종이 전국에 재배됨에 따라 향기성분 구성의 차이가 크지 않은 것으로 여겨진다. 또한 복분자주 제조과정의 특성상 발효 후 제성과정을 통해 발효 원주의 함량과 성분에 변화가 생기므로 생산지역보다는 제조공정 및 방법에 더 영향을 받는 것으로 여겨진다. 향후 생산지역별 제조시 사용되는 복분자에 대한 좀 더 자세한 품종 및 재배 특성에 대한 연구와 제조공정에 따른 이화학적 성분 분석이 필요하다. 그러나 향기성분 분포의 경우, 주요 발효산물인 ester, alcohol, acid 성분은 대개 1 사분면에 분포하고, 복분자 과실에서 유래하는 terpene류의 경우 4 사분면에 모두 분포하여 이들 성분간의 차이를 나타내었다. 향후 복분자주 품질관련 주요 지표물질로 활용이 가능하리라 여겨진다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.353-356
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• 2000

본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.

• 임산에너지
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• 제20권1호
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• pp.28-34
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• 2001

목재가 셀룰로오스, 헤미셀룰로오스, 리그닌의 주요 3성분이 고분자로 되어 있는 것에 비하여, 추출성분은 분자량이 많아도 1000 정도의 저분자이다. 따라서 목재를 가열할 때 대부분의 추출성분과 주요 3성분이 열분해를 시작하기 전에 휘발되기도 하며, 열분해를 일으켜 소실되기도 한다. 주요 3성분에서 헤미셀룰로오스가 180℃ 전후에서 최초로 열분해를 시작하고 그 다음 셀룰로오스가 240℃에서, 리그닌은 280℃에서 열분해 되기 시작한다. 목재는 열분해 되면서 연기를 발생하는데 이것을 공기 냉각기에 의하여 액화시켜 유출액을 얻을 수 있다. 이 유출액을 장시간 정치하면 두층으로 나뉘게 되는데 상층의 수용성을 목초액, 하층의 비중이 높은 유성물이 타르이다. 기계식 탄화로에서 생산된 침엽수 목초액의 화학성분을 분석한 결과, 목초액의 알코올과 산은 메탄올은 0.12%, 초산은 0.8%로 분석되었으며, 산도는 0.85 이었다. 목초액 특유의 냄새성분으로 다량존재하는 화합물은 furfural, 5-methyl-2-furancarboxyaldehyde, 2,3-pentanedione, 2-butanol, 2,3-dihydrofuran, 1-(2-furanyl)-ethanone, benzaldehyde, 2-furancarboxyaldehyde, 2-methoxyphenol, acetic acid 등이 분석되었다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제40권2호
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• pp.144-147
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• 1997

식물체의 향기성분을 분리하는데 사용되는 몇가지 방법을 비교하기 위해서 headspace(purge & trap)법, simultaneous distillation extraction(SDE)법, steam distillation법, 용매추출법 등으로 분리된 휘발성 성분의 조성차이를 분석하여 각각의 사용된 방법들의 특징을 비교하였다. 휘발성 성분 분석시료로는 Anise(Pimpinella anisum L.)씨앗을 사용하였으며 분리된 휘발성분중 GC/MSD를 이용하여 43종의 성분을 확인하였다. Headspace (purge & trap)법에서는 휘발성이 강한 2-butanol, pentanal, 3-hexen-1-ol 등과 같은 alcohol류 및 aldehyde류 성분들을 주요성분으로 확인할 수 있었으며, 용매추출에서는 비점이 높은 성분들인 myristic acid, oleic acid 등의 acid류 성분들과 ethyl hexadecanoate, ethyl octadecanoate 등과 같은 ester 화합물들이 주요성분으로 확인되었다. SDE법과 steam distillation법에서 추출된 성분의 조성은 유사하였으며 terpene 화합물들이 주요성분으로 확인되었다. Anise의 주성분인 anethole은 SDE법, headspace(purge & trap)법으로 추출하였을때 가장 많이 추출되었다.