• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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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.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2007.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.4
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• pp.59-65
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• 2012

Hot pepper can be easily faded or discolored in drying process, so we need to use the sorting technique to improve the quality for dried hot pepper. Independent Component Analysis (ICA) is one of the most widely used methods for blind source separation. In this paper we use this technique to get a concentration image of the most important component which plays a role in the dried pepper. This concentration image is different from the binary image and it reflects the characteristics of major components, so that we know the distribution and quality of the component and how to sort the dried pepper. Also, the size of the concentration image can tell the relation with capsaicinoids which make hot taste. We propose a sorting method of the dried hot pepper that is faded or discolored and lacked a major component likes capsaicin in drying process using ICA concentration image.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.6 s.102
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• pp.715-720
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• 2005

This paper presents a hybrid recognition method of first moment of face image and principal component analysis(PCA). First moment is applied to reduce the dimension by shifting to the centroid of image, which is to exclude the needless backgrounds in the face recognitions. PCA is implemented by single layer neural network which has a teaming rule of Foldiak algorithm. It has been used as an alternative method for numerical PCA. PCA is to derive an orthonormal basis which directly leads to dimensionality reduction and possibly to feature extraction of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 48 face images(12 Persons $\ast$ 4 scenes) of 64$\ast$64 pixels. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.46 no.4
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• pp.425-431
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• 2014

In this study, the volatile compounds in 24 commercial Korean black raspberry wines were isolated by headspace solid-phase microextraction and analyzed by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). A total of 43 volatile components, including 15 esters, 12 terpenes, 7 alcohols, 4 acids, 3 ketones, and 2 aldehydes, were identified. Ethyl esters and alcohols such as ethyl acetate, ethyl octanoate, isoamyl alcohol, and phenethyl alcohol were the most represented groups among the quantified volatiles. In particular, various terpenes such as DL-limonene, linalool, alpha-terpineol, and myrtenol were identified. The differences in volatile components among the 24 black raspberry wines and possible sample grouping were examined by applying principal component analyses to the GC-MS data sets. The first and second principal components explained 43.9% of the total variation across the samples. No apparent sample groupings were observed according to manufacturing locations. The samples KU, BH, SR, and MO showed higher overall levels in the concentrations of terpenes originating from black raspberry, while other samples such as BB and HB, showed higher in ethyl ester and alcohol contents produced by yeast fermentation, respectively.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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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.

• Journal of Korea Foresty Energy
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• v.20 no.1
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• pp.28-34
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• 2001

To analyze chemical compositions of softwood vinegar prepared with continuous carbonized kiln, the chemical compositions were analyzed by GC-MS spectrometry. The results were summarized as follow : 1. The amounts of methylalcohol and acetic acid and of vinegar were 0.12% and 0.8% respectively, and acidity was 0.85 2. Perfume components of vinegar were frufual, 5-meayl-2-furancarboxyaldehyde, 2,3-pentanedione, 2-butanol, 2,3-dihydrofuran, 1-(2-furanyl)-etanone, benzaldehyde, 2-furan carboxyaldehyde and acetic acid. 3 Vinegar prepared from softwood, so that murk amount of guaiacyl compound and phenol derivetives are produced from lignin and extractives was analγzed. 4 The yield of 4-methyl-di-tert-butylphenol was the highest in the nutural and carbonyl and acetic acid in the acid fractions, 3-ethylpentane in the basic fraction, and guaiacol in the phenolic fraction.

• Applied Biological Chemistry
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• v.40 no.2
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• pp.144-147
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• 1997

Different isolation methods for the volatile components of Anise(Pimpinella anisum L.) are compared in terms of the difference of components obtained with each analytical procedure. These methods include headspace(purge & trap) sampling procedure, simultaneous distillation extraction(SDE), steam distillation and solvent extraction. Total 43 components were identified by? comparing gas chromatography retention time and mass spectral data. Different isolation techniques result in compositionally different isolates. The headspace(purge & trap) sampling procedure was found to be the best method of choice for a qualitative analysis of the volatile components.