• 제목/요약/키워드: Data Transformation

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Box-Cox 대비변환을 이용한 구성비율자료의 주성분분석 (Principal Component Analysis of Compositional Data using Box-Cox Contrast Transformation)

  • 최병진;김기영
    • 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.

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Practical Algorithms on Lunar Reference Frame Transformations for Korea Pathfinder Lunar Orbiter Flight Operation

  • Song, Young-Joo;Lee, Donghun;Kim, Young-Rok;Bae, Jonghee;Park, Jae-ik;Hong, SeungBum;Kim, Dae-Kwan;Lee, Sang-Ryool
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제38권3호
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    • pp.185-192
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    • 2021
  • This technical paper deals the practical transformation algorithms between several lunar reference frames which will be used for Korea pathfinder lunar orbiter (KPLO) flight operation. Despite of various lunar reference frame definitions already exist, use of a common transformation algorithm while establishing lunar reference frame is very important for all members related to KPLO mission. This is because use of slight different parameters during frame transformation may result significant misleading while reprocessing data based on KPLO flight dynamics. Therefore, details of practical transformation algorithms for the KPLO mission specific lunar reference frames is presented with step by step implementation procedures. Examples of transformation results are also presented to support KPLO flight dynamics data user community which is expected to give practical guidelines while post processing the data as their needs. With this technical paper, common understandings of reference frames that will be used throughout not only the KPLO flight operation but also science data reprocessing can be established. It is expected to eliminate, or at least minimize, unnecessary confusion among all of the KPLO mission members including: Korea Aerospace Research Institute (KARI), National Aeronautics and Space Administration (NASA) as well as other organizations participating in KPLO payload development and operation, or further lunar science community world-wide who are interested in KPLO science data post processing.

위성 영상데이터의 주성분변환 및 주성분 기반 영상분류 (Principal Component Transformation of the Satellite Image Data and Principal-Components-Based Image Classification)

  • 서용수
    • 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.

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삼사정계의 축과 원자좌표를 직교규격좌표계로의 변환 (The Transformation from Triclnic Axes and Atomic Coordinates to Orthonarmal Ones)

  • 김경한;오미란;서일환
    • 한국결정학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.191-195
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    • 1996
  • 많은 기하학적 계산은 임의의 결정학적 축에서 보다 orthonormal 축에서 훨씬 쉽게 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 triclinic cell data와 원자좌표들을 orthonormal 좌표계의 것으로 변환하는 식을 유도하고 computer program화 하였다.

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Binary classification on compositional data

  • Joo, Jae Yun;Lee, Seokho
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제28권1호
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    • pp.89-97
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    • 2021
  • Due to boundedness and sum constraint, compositional data are often transformed by logratio transformation and their transformed data are put into traditional binary classification or discriminant analysis. However, it may be problematic to directly apply traditional multivariate approaches to the transformed data because class distributions are not Gaussian and Bayes decision boundary are not polynomial on the transformed space. In this study, we propose to use flexible classification approaches to transformed data for compositional data classification. Empirical studies using synthetic and real examples demonstrate that flexible approaches outperform traditional multivariate classification or discriminant analysis.

Invariant Range Image Multi-Pose Face Recognition Using Fuzzy c-Means

  • Phokharatkul, Pisit;Pansang, Seri
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.1244-1248
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    • 2005
  • In this paper, we propose fuzzy c-means (FCM) to solve recognition errors in invariant range image, multi-pose face recognition. Scale, center and pose error problems were solved using geometric transformation. Range image face data was digitized into range image data by using the laser range finder that does not depend on the ambient light source. Then, the digitized range image face data is used as a model to generate multi-pose data. Each pose data size was reduced by linear reduction into the database. The reduced range image face data was transformed to the gradient face model for facial feature image extraction and also for matching using the fuzzy membership adjusted by fuzzy c-means. The proposed method was tested using facial range images from 40 people with normal facial expressions. The output of the detection and recognition system has to be accurate to about 93 percent. Simultaneously, the system must be robust enough to overcome typical image-acquisition problems such as noise, vertical rotated face and range resolution.

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평면변환기하에 있어서 Mathematica를 이용한 교수-학습방법 (Teaching-Learning Method for Plane Transformation Geometry with Mathematica)

  • 김향숙
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제40권1호
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    • pp.93-102
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    • 2001
  • The world we live in is called the age of information. Thus communication and computers are doing the central role in it. When one studies the mathematical problem, the use of tools such as computers, calculators and technology is available for all students, and then students are actively engaged in reasoning, communicating, problem solving, and making connections with mathematics, between mathematics and other disciplines. The use of technology extends to include computer algebra systems, spreadsheets, dynamic geometry software and the Internet and help active learning of students by analyzing data and realizing mathematical models visually. In this paper, we explain concepts of transformation, linear transformation, congruence transformation and homothety, and introduce interesting, meaningful and visual models for teaching of a plane transformation geomeoy which are obtained by using Mathematica. Moreover, this study will show how to visualize linear transformation for student's better understanding in teaching a plane transformation geometry in classroom. New development of these kinds of teaching-learning methods can simulate student's curiosity about mathematics and their interest. Therefore these models will give teachers the active teaching and also give students the successful loaming for obtaining the concept of linear transformation.

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자료 종속성 제거 방법을 이용한 프로시저 변환 (The Procedure Transformation using Data Dependency Elimination Methods)

  • 장유숙;박두순
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제9A권1호
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    • pp.37-44
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    • 2002
  • 기존의 순차 프로그램에서 병렬성을 추출하는 연구들은 하나의 프로시저 내 변환에 치중되고 있다. 그러나 대부분의 프로그램들은 프로시저간 잠재된 병렬성을 가지고 있다. 본 논문에서는 자료 종속성 제거방법을 이용하여 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성 추출 방식을 제안한다. 프로시저 호출을 포함하는 루프의 병렬화는 대부분 자료종석거리가 uniform 형태의 코드에서만 연구되었다. 본 논문에서는 자료종속거리가 uniform 코드와 nonuniform 코드에 대해 모두 적용 가능한 프로시저 간 변환 방법을 제시하였으며, 제시된 알고리즘의 성능평가를 위하여 CRAY T3E에서 성능평가하였고, 제시된 방법이 효과적임을 보였다.

INFLUENCE IN CHOOSING BOX-COX TRANSFORMATION

  • Kim Myung-Geun
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제22권1_2호
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    • pp.541-547
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    • 2006
  • A procedure for investigating the influence of observations in choosing Box-Cox transformation for multivariate data is suggested. It is effective in spotting influential observations. A numerical example is provided for illustration.

Spatial Prediction Based on the Bayesian Kriging with Box-Cox Transformation

  • Choi, Jung-Soon;Park, Man-Sik
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제16권5호
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    • pp.851-858
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    • 2009
  • In the last decades, there has been much interest in climate variability because its change has dramatic effects on humanity. Especially, the precipitation data are measured over space and their spatial association is so complicated. So we should take into account such a spatial dependency structure while analyzing the data. However, in linear models for analyzing the data, data sets show severely skewed distribution. In the paper, we consider the Box-Cox transformation to satisfy the normal distribution prior to the analysis, and employ a Bayesian hierarchical framework to investigate the spatial patterns. The data set we considered is monthly average precipitation of the third quarter of 2007 obtained from 347 automated monitoring stations in Contiguous South Korea.