• 자원환경지질
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• 제38권3호
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• pp.207-219
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• 2005

본 연구에서는 회동저수지 상류 수영강 유역에 발달된 토양을 대상으로 지질 및 토지이용별로 토양의 물리화학적 특성을 조사하고 그 영향을 다변량 통계분석법인 주성분 및 판별분석을 이용하여 고찰하였다. 연구지역내 토양의 토성은 안산암에서 발달한 토양이 화강암의 것보다 세립질이며 용출 무기성분, 점토 및 유색광물의 함량도 높았다. 경작지 토양 내 염류 집적(EC, 양이온, 음이온)과 pH증가는 대부분 경작과정에 투입된 비료의 영향에 의한 것이며 임야 토양에 비해 상대적으로 낮은 유기물 농도는 경운에 의한 유기물의 산화 촉진 및 작물 수확에 기인하는 것이다. 토지이용별 무기성분의 함량은 밭>과수원>논>임야 토양 순으로 나타났으며, 논 토양의 높은 $SO_4\;^{2-}$함량은 담수 상태 환원조건하 침전된 황화광물형태가 산화조건의 용출 실험에 의해 용해되어 증가되는 것에 기인한다. 주성분 분석결과는 토지 이용이나 지질에 따른 토양 특성을 잘 나타내었으며, 주성분 1은 시비, 광물 풍화작용 및 질소질 비료에 의한 이온교환 반응의 영향을 나타내었다. 토양 용출 성분과 성분비를 이용한 두 종류의 판별분석결과는 모두 토지이용별로 판별함수 1과 2에 의해 뚜렷하게 구분되며, 토양 성분을 이용한 판별분석에서 판별함수 1은 경작에 의한 비료의 영향을 나타내며 밭, 과수원, 논, 임야 토양 순서로 증가하였다. 판별분석에 의한 토지이용 특성의 조사 및 예측자료는 비교적 잘 일치하였으며 토지 이용의 변화를 확인할 수 있는 방법으로도 사용될 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.65-84
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• 2023

라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.54-56
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• 2012

본 논문에서는 이어폰 및 헤드폰 환경에서 스테레오 음원의 공간 정보를 보존하고 청취자의 엔벨롭감을 향상시키기 위한 Binaural 렌더링 기법을 제안하였다. 스테레오를 그대로 Binaural 렌더링 하지 않고 업믹스를 통해 스테레오 음원을 5.1채널의 음원을 생성한 뒤에 5.1패널 포맷의 스피커 위치 기반에 의해 렌더링 시킨다. 제안된 알고리즘은 두 가지 단계로 나뉘는데 첫 번째 단계로 스테레오 음원을 주성분 분석법( PCA )을 통하여 primary와 ambient신호로 각각 분리 하고 두 번째 단계로 분리한 primary와 ambient신호를 스테레오의 공간 정보에 기반 하여 머리전달 함수 (HRTF)를 이용하여 렌더링 한다. 또한 초기 잔향을 이용한 외재화 기법을 통하여 음원을 머리 밖에 정위시킴으로써 음원의 공간감을 향상시켰다. 제안된 방법은 주관적인 평가를 통하여 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제9권4호
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• pp.203-215
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• 2006

'한국 남해 중앙부 해역의 표층퇴적물내 유기물의 시 공간적 분포특성을 파악하고자 2002년 4월부터 2003년 1월까지 15개 정점을 대상으로 격월간격으로 현장조사를 실시하였다. 저층해수(B-1m) 수온과 염분 그리고 표층퇴적물의 니질 함량과 함수율은 각각 $8.1{\sim}23.4^{\circ}C,\;29.2{\sim}34.5\;psu,\;71.2{\sim}99.9%$ 및 $38.7{\sim}68.9%$의 범위를 보였다. 강열감량(IL), 식물색소량(phaeopigment), 입자성 유기탄소(POC), 입자성 유기질소(PON) 및 화학적산소요구량(CODs)은 각각 $3.9{\sim}12.5%,\;1.58{\sim}29.51\;{\mu}g/g-dry,\;3.12{\sim}13.01\;mgC/g-dry,\;0.49{\sim}2.0\;mgN/g-dry$ 그리고 $9.6{\sim}44.05\;mgO_2/g-dry$의 범위를 보였다. 유기물의 공간적인 분포는 육지와 인접한 연안역보다 수심이 깊은 외양역에서 높은 유기물량을 나타내었다. 시간적으로는 저수온기보다 고수온기에 유기물량이 증가하였다. 유기물 기원은 C/N ratio가 평균 6.44(${\pm}0.51$)로 나타나 해양자체 생산에 의한 생물기원 유기물에 게 의존하고 있으나, 비교적 높은 POC/phaeopigment ratio로 부터 전체적으로 식물플랑크톤보다 쇄설성 유기물질에 의한 조성비가 높음을 알 수 있었다. 주성분분석 결과 누적 기여율 73.2%의 제 2주성분까지 도출되었다. 얻어진 인자부하량으로부터 제 1주성분은 '환경요인에 따른 표층퇴적물의 유기물 집적정도(57.3%)'를, 제 2주성분은 '해양의 생유기물에 의한 유기물 척도(15.9%)'로 판단되었다. 정점별 득점 분포로부터 남해 중앙부 해역의 표층퇴적물 환경은 유기물 함량과 퇴적물내 식물플랑크톤에 의한 유기물 조성 비율에 따라 4개의 해역으로 구분되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.297-305
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• 2008

최근들어, 커널 기법(kernel method)은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 특히, 서포트 벡터 머신(support vector machine)이나 커널 주성분 분석(kernel principal component analysis) 등의 방법론에서 커널의 역할은 매우 중요한데, 이는 고전적인 선형 머신이 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있도록 일반화 해줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 커널 기반 가우시안 프로세스(gaussian process) 함수근사 기법과 서포트 벡터 학습을 이용하여 레이더와 강우계의 관측 데이터를 융합하는 문제를 고려한다. 그리고, 국내의 강원, 경북 및 충북에 걸쳐있는 지역에 대한 레이더 자료 및 강우계 자료를 대상으로 하여 본 논문에서 고려하는 방법론들에 의해 데이터 융합을 수행한 결과를 제시하고, 성능비교를 수행한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제43권3호
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• pp.311-319
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• 2015

근적외선 반사율 분광분석법을 이용하여 리기다 소나무, 소나무, 잣나무, 백합나무의 섬유포화점 이하 함수율 예측모델을 개발하였다. 시편들을 다양한 평형함수율 상태로 유도한 후 1000 nm~2400 nm 파장영역의 반사율 스펙트럼을 획득하였다. 최적 함수율 예측 모델을 선정하기 위해 5가지의 수학적 전처리(moving average (smoothing point: 3), baseline, standard normal variate (SNV), mean normalization, Savitzky-Golay $2^{nd}$ derivatives (polynomial order: 3, smoothing point: 11))를 8가지 조합으로 각 시편의 반사율 스펙트럼에 적용하였다. 수학적 전처리 후, 변형된 스펙트럼을 이용하여 PLS 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 최적 함수율 예측 모델을 도출한 전처리 방법은 리기다 소나무와 소나무의 경우 moving average/SNV, 잣나무와 백합나무의 경우 moving average/SNV/Savitzky-Golay $2^{nd}$ derivatives이며, 모든 모델은 3개의 주성분을 포함하고 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.73-73
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• 2019

지구 표면의 약 2%에 해당하는 담수에서 육상계 전체가 흡수하는 탄소의 50%가 배출되며, 이는 토양표면에서 배출되는 탄소량에 비해 더 큰 수치로 전 지구적 탄소순환 해석에 중요한 역할을 한다. 특히, 내륙수역과 대기의 경계면에서 $CO_2$ 이동은 전 지구적 탄소순환의 중요한 구성요소로 평가되고 있다. 호수와 저수지 같은 담수 저류시설은 육상에서 기인한 탄소의 운송 및 처리 역할을 한다. 하지만, 저수지에서 온실가스배출량을 평가할 수 있는 명확한 방법론이 부족하며, 전지구 규모 GHGs배출량에 대한 추정에 대한 불확실성이 상당히 큰 상황이다. 본 연구에서는 몬순기후대에 위치한 인공저수지를 대상으로 보다 신뢰도있는 온실가스 배출량 추정을 위해 $CO_2$ NAF 산정하고, 산정에 영향을 미치는 인자들을 분석 하였다. 분석을 위해 $CO_2$ NAF 산정에 필요한 수리 및 수질 인자들을 2017년부터 2018년까지 수집하고, 기초통계량 및 상관분석을 실시하였다. 또한, 주성분분석(PCA) 및 다중선형회귀모델(MLR)과 랜덤포레스트(RF) 기법을 사용해 변수 중요도를 평가하였으며, $CO_2$ NAF 산정 주요인자인 기체교환 계수를 경험적 모델 3종(Cole and Caraco, Crusius, Vachon), 표면갱신형 모델 4종(Heiskanen, Maclntyre, Read, Soloviev)을 비교, 검토하였다. 조사기간 동안 기체교환계수 산정 결과 Crusius 모델 예측값이 평균 $0.342(0.047{\sim}4.323)cm\;hr^{-1}$으로 검토한 모델중 가장 낮은 평균값을 보였으며, Heiskane 모델이 $2.135(0.337{\sim}5.152)cm\;hr^{-1}$으로 가장 큰 평균값을 보였다. 대상 수체는 연주기로 완전혼합되며 수온성층이 약화되는 시기에 저수지 표층 아래에 축적된 탄소가 표층으로 전달되어 높은 수준의 p$CO_2$를 보이며, 수표면에 큰 난류 강도가 작용하는 기간에 대기중으로 배출(pulse emission) 기작이 나타난다. NAF 산정결과 경험적 모델의 NAF값($-1246.0{\sim}6510.3mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)은 표면갱신형 모델 NAF값($-1436.1{\sim}8485.7mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)보다 낮은 수준을 보였으며, 풍속의 함수만을 이용하는 경험적 모델보다 부력 플럭스와 난류 혼합의 영향을 고려하는 Macintyre, Heiskanen모델이 성층 저수지의 $CO_2$ NAF 산정에 적합한 것으로 나타났다. $CO_2$ NAF 산정의 주요인자로 MLR모델은 Tw, EC, pH, Chla, TOC, Alk, RF모델은 EC, DO, TOC가 중요 변수로 평가되었다. PCA 분석결과, 수온이 낮고 성층이 약화되며 pH가 낮은 상태에서 NAF가 큰 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2006

본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3B호
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• pp.295-303
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• 2010

식생의 변화는 강수, 기온, 유출 등의 수문기상변수들의 변화와 상당히 밀접한 연관성을 가지고 있다. 식생의 변화에 대한 분석은 곧 기후변화의 지역적 영향을 이해하는데 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 지역에 대해서 NOAA/AVHRR 정규식생지수(NDVI)의 시공간변화도를 분석하였다. Mann-Kendall 검정을 이용한 연평균 정규식생지수의 추세분석결과는 대상기간(1982년~2006년)동안 대부분의 유역에서 통계적 유의성을 가진 선형적인 추세변화는 없는 것으로 나타났으나, 금강유역에서 통계적 신뢰수준 90%의 하향추세가 있었다. 또한 EOF 분석을 이용한 주성분분석결과 북쪽지역으로 갈수록 표고가 높을수록 식생의 변화도가 큰 것으로 나타났다. 이는 지형변화에 상관성이 높은 연평균 정규식생지수의 공간분포와 달리 위경도 변화에 대응하는 분산분포 변화특성에 기인한 것으로 판단된다. 계절별로는 6월~9월까지의 정규식생지수가 높게 나타났으며, 이 기간 중에서 7월경에 다소 감소하는 경향을 보여주었다. 유역별로는 한강유역의 정규식생지수가 가장 높았으며, 제주도가 가장 낮은 것으로 나타났다.