• 한국항공우주학회지
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• 제32권6호
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• pp.96-103
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• 2004

기존의 축척방법을 개선하기 위하여 실험 데이터나 엔진 제작사에서 제공된 일부 데이터로부터 일련의 구성품 성능선도들을 구하고, MATLAB 프로그램의 다항식을 이용하여 새롭게 성능선도를 구성하는 축척방법을 제안하였다. 본 연구에서는 소형 터보축 엔진의 실험 데이터를 이용하여 새로 제안된 기법을 검증하였고, 실제 항공기 엔진인 PT6A-62에 새로 제안된 기법을 적용하여 보았다. 여기서 얻어진 구성품 성능선도로 성능해석을 수행한 결과를 실제 엔진 성능 데이터, 기존의 축척방법으로 얻어진 구성품 성능선도로 성능해석을 수행한 결과와 비교하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.85-88
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• 2000

GPS/GIS 관련 정보 기술의 급속한 발전으로 공간 정보의 양이 급증하는 추세에 맞추어 양질의 공간 정보 서비스에 내한 사용자의 요구가 증가하고 있다. 사용자의 분석 욕구가 증대됨에 따라 GIS 자료의 위치정확도 향상과 효율적 관리를 위한 도구의 개발이 요구된다. 경제적인 측면에서는 외국 GIS 엔진을 응용시스템별로 대체할 수 있는 국산 GPS/GIS 소프트웨어의 개발이 필요하다. 이러한 국내 GIS환경에 부합하여 본 연구에서는 사용자의 다양한 분석 욕구와 기대를 충족시키기 위한 GPS 데이터 처리 컴포넌트를 OLE/COM 기반으로 개발하여 국산 GIS 소프트웨어와의 원활한 연계를 도모하였다. 또한 국산 GIS 소프트웨어의 활성화 연구의 일환으로 GEOMania의 GDK를 이용하여 다양한 응용프로그램을 개발하였다. GPS 데이터 처리 컴포넌트의 개발을 통해 GIS 소프트웨어 기능의 다각화와 컴포넌트 기반의 GIS 소프트웨어 개발 확산 및 선진화를 유도하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.61-74
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• 2020

심볼릭 자료 중 하나인 구간형 자료는 모든 관측값에서 단일 값이 아닌 구간을 값으로 취하며, 관측값 내에 변동이 존재한다는 특징을 갖는다. 주성분 분석은 자료의 분산을 최대로 설명하여 자료의 차원을 축소하는 방법이므로 구간형 자료의 주성분 분석은 관측값 간의 분산 뿐만 아니라 관측값 내의 분산 역시 설명하여야 한다. 본 논문에서는 구간형 자료의 세 가지 주성분 분석법을 소개하고자 한다. 또한 기존의 분위수 방법에서 균일분포를 사용하는 것이 아니라 구간의 중심점 부근이 좀 더 많은 정보를 가지고 있는 것으로 보고 절단정규분포를 사용하는 방법을 제안하였다. 모의실험과 OECD 관련 실제 통계 자료를 통하여 각 방법의 결과를 비교해 보았다. 마지막으로 분위수 방법의 경우 화살표 표현법을 통해 주성분 산점도를 그리고 분위수들의 위치와 분포를 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.751-759
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• 2008

Mixtures of factor analyzers(MFA) is useful to model the distribution of high-dimensional data on much lower dimensional space where the number of observations is very large relative to their dimension. Mixtures of common factor analyzers(MCFA) can reduce further the number of parameters in the specification of the component covariance matrices as the number of classes is not small. Moreover, the factor scores of MCFA can be displayed in low-dimensional space to distinguish the groups. We propose the factor scores of MCFA as new low-dimensional features for classification of high-dimensional data. Compared with the conventional dimension reduction methods such as principal component analysis(PCA) and canonical covariates(CV), the proposed factor score was shown to have higher correct classification rates for three real data sets when it was used in parametric and nonparametric classifiers.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.21-26
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• 2018

As the large amount of data can be efficiently stored, the methods extracting meaningful features from big data has become important. Especially, the techniques of converting high- to low-dimensional data are crucial for the 'Data visualization'. In this study, principal component analysis (PCA; linear dimensionality reduction technique) and Isomap (non-linear dimensionality reduction technique) are introduced and applied to neural big data obtained by the functional magnetic resonance imaging (fMRI). First, we investigate how much the physical properties of stimuli are maintained after the dimensionality reduction processes. We moreover compared the amount of residual variance to quantitatively compare the amount of information that was not explained. As result, the dimensionality reduction using Isomap contains more information than the principal component analysis. Our results demonstrate that it is necessary to consider not only linear but also nonlinear characteristics in the big data analysis.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.137-148
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• 2001

비율을 나타내는 요소들로 이루어진 구성비율자료는 각 행들의 합이 1이 되는 제약을 가지고 있어 통계적으로 다루기가 쉽지 않다. 더구나 자료의 구조가 선형적인 형태를 보이지 않는 특성을 가지기 때문에 주성분분석과 같은 선형적인 다변량기법들을 구성비율자료에 적용을 할 때 잘못된 해석과 추론이 이루어질 가능성이 있다. 본 논문에서는 구성비율자료의 주성분분석에서 기존의 방법들이 가지는 문제점을 해결하기 위해 Box-Cox 대비변환(Box-Cox contrast transformation)을 이용한 새로운 형태의 분석방법을 제시한다. 그리고 실제자료의 분석과 모의실험을 통해서 Aitchison(1983)이 제시한 방법과 수행능력을 비교하고자 한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.65-69
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• 2014

통신해양기상위성 자료처리시스템(CMDPS)은 기상 관측과 기상 예측을 지원하기 위해서 국가기상위성센터에 의해서 개발되었고, 16종 기상자료(Level 2)를 생성하고 있다. 현재 CMDPS는 후속 기상위성자료처리를 위한 시스템 확장이나 통합 S/W에 대한 효율성, 유지관리 관점에서 다소 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 확장성을 갖는 통신해양기상위성 기상자료처리를 위한 컴포넌트 기반 시스템 아키텍처를 제안하였다. 제안된 시스템은 확장 가능한 아키텍처를 갖는 컴포넌트 기반의 프레임워크를 채택하고 있으며, 신규 위성자료처리 알고리즘 개발과 시스템 유지관리를 위해 손쉬운 방법을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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• pp.33-36
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• 2003

Principal component analysis (PCA) was used to improve image classification by the unsupervised classification techniques, the K-means. To do this, I selected a Landsat TM scene of Jeju Island, Korea and proposed two methods for PCA： unstandardized PCA (UPCA) and standardized PCA (SPCA). The estimated accuracy of the image classification of Jeju area was computed by error matrix. The error matrix was derived from three unsupervised classification methods. Error matrices indicated that classifications done on the first three principal components for UPCA and SPCA of the scene were more accurate than those done on the seven bands of TM data and that also the results of UPCA and SPCA were better than those of the raw Landsat TM data. The classification of TM data by the K-means algorithm was particularly poor at distinguishing different land covers on the island. From the classification results, we also found that the principal component based classifications had characteristics independent of the unsupervised techniques (numerical algorithms) while the TM data based classifications were very dependent upon the techniques. This means that PCA data has uniform characteristics for image classification that are less affected by choice of classification scheme. In the results, we also found that UPCA results are better than SPCA since UPCA has wider range of digital number of an image.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.24-33
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• 2004

원격탐사(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 위성 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터량이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역 수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분 변환법이다. 본 논문에서는 주성분 변환법에 대한 처리과정에 대해 논하였으며, 위성 영상데이터를 주성분 변환한 결과인 주성분 영상데이터를 분석하였다. 분석결과 실험 영상데이터의 경우, 3개의 주성분($PC_1$, $PC_2$, $PC_3$)의 누적 백분율 분산 값이 99.1%로 이는 3개의 주성분이 거의 대부분의 정보를 가지고 있음을 알 수 있었다. 3개의 주성분 영상데이터만을 사용한다면 데이터 저장을 위한 메모리 용량이나 데이터 전송시간 및 처리시간을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 본 논문에서는 주성분 영상데이터를 최대유사분류법과 신경회로망을 이용한 다층 퍼셉트론 분류법으로 분류하고 결과를 평가한 후, 주성분 변환법이 갖는 차원축소 효과를 분석하였다. 분석결과 주성분 3개를 사용한 분류결과와 주성분 6개를 사용한 분류결과간의 분류정답률이 크게 차이가 나지 않았다. 이는 분류에 사용하는 영상데이터 수를 6개 차원에서 3개 차원으로 줄여도 비슷한 분류성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권6호
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• pp.657-664
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• 2001

최근의 정보기술은 특정 시스템 환경이나 정보구조에 의존하지 않고 정보를 공유할 수 있도록 하는 개방형 아키텍처, 소프트웨어의 재사용을 지원하는 컴포넌트와 인터넷상에서의 실시간 멀티미디어 정보 서비스를 지향하여 발전하고 있다. 지구 공간상에 존재하는 자연, 도로, 건물, 시설물 등의 공간정보를 다루는 지리정보시스템은 정보 구축의 복잡성과 정보포맷 및 처리기술의 다양화로 정보의 상호호환 및 재사용이 특히 요구되고 있는 분야이다. 본 논문은 컴포넌트 기반의 개방형 GIS 소프트웨어 기술 개발에 관한 것으로 최근 정보기술 변화의 큰 축인 개방형 시스템과 소프트웨어의 컴포넌트 추세를 GIS에 접목하여 공간정보의 상호 운용성을 지원하고 다양한 GIS 응용시스템 구축을 효율적으로 지원하는 GIS 미들웨어 개발을 목표로 하였다. GIS 분야의 기술표준기구인 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 분산 개방형 공간정보처리 아키텍처를 수용하고, 다양한 응용에의 신축적인 대응을 위하여 GIS 요소기술을 제공하는 각 기능별 컴포넌트를 개발하였다. 시스템 구성은 다양한 지리정보원에 일관적인 방법으로의 접속을 위한 데이터 제공자 컴포넌트, GIS 요소기술을 제공하는 핵심공통 컴포넌트, 그리고 분산환경에서의 공간정보 유통을 지원하는 정보유통 컴포넌트로 구성되며, 이들 컴포넌트의 조합으로 5종류 지방자치단체 GIS 응용시스템을 구축하였다. OLE COM 기반의 컴포넌트 소프트웨어로 MS Windows 환경에서 ATL COM으로 개발되었으며, 20여개의 컴포넌트로 구성된다. 개발된 컴포넌트 소프트웨어는 지방자치단체간의 공간정보 통합운용을 위한 정보유통 시범사업의 기반기술로 활용되어 기술의 중요성 및 우수성이 확인되었으며, 현재 7대 지하시설물 통합관리시스템 구축 시범사업의 기반기술로 활용되고 있다.