• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4342-4348
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• 2013

본 연구는 혈청지질과 비만 및 혈압과의 관련성을 검토하기 위하여 2011년 1월부터 12월까지 1년 동안에 대전광역시의 한 대학병원에서 종합건강검진을 받았던 30세에서 69세의 여성 1,381명을 대상으로 TC, TG, HDL-C, LDL-C, SBP, DBP, 비만도, 체지방률을 측정하여 혈청지질과 비만 및 혈압과의 관련성을 분석하였다. 연구결과, TC, TG, LDL-C, 비만도, 체지방률은 30대에서부터 60대에 걸쳐 단계적으로 상승하는 경향을 보였다. TC, TG 및 LDL-C는 혈압이 높아짐에 따라 상승하였으며, 정상혈압군에 비해 고혈압군에서 유의하게 높은 값을 보였다. TC, TG, SBP 는 비만도가 높아짐에 따라 단계적으로 상승하였고, 정상군에 비해 비만군에서 유의하게 높았으며, HDL-C는 비만도가 높아짐에 따라 감소하는 경향을 보였고, 정상군에 비해 비만군에서 유의하게 낮았다. TC, TG, LDL-C, 체지방률 및 비만도는 상호간에 유의한 정상관을 보인 반면, HDL-C와는 음의 상관을 보였다. 주성분분석 결과 제1주성분은 고혈압 인자, 제2주성분은 비만관련 인자, 제3주성분은 연령과 고지혈증 인자, 제4주성분은 고단백지콜레스테롤 인자가 선정되었다. HDL-C와 관련된 요인을 다중회귀분석을 사용하여 검토한 결과 HDL-C에 영향을 미치는 변수로는 연령, TC, TG 및 체지방률이 선정되었다. 위와 같은 결과는 비만도가 높고 혈압이 높은 군일수록 혈청지질치가 높아짐을 시사하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.509-514
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• 2006

Human action recognition is an active research area in computer vision. In this paper, we present a robust method for human action recognition by using combined information of human body shape and motion information with multiple views image sequence. The principal component analysis is used to extract the shape feature of human body and multiple block motion of the human body is used to extract the motion features of human. This combined information with multiple view sequences enhances the recognition of human action. We represent each action using a set of hidden Markov model and we model each action by multiple views. This characterizes the human action recognition from arbitrary view information. Several daily actions of elderly persons are modeled and tested by using this approach and they are correctly classified, which indicate the robustness of our method.

• 가정과삶의질연구
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• 제30권3호
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• pp.1-11
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• 2012

The purpose of this study is to analyze the effects of attitudes toward reasons for which abortion is permitted on needs for abortion prevention policies among 232 unmarried female students at the middle schools, high schools, and universities located in Seoul. The respondents were requested to complete the self-administered questionnaire, and the principal component analysis, t-tests, Pearson's correlations, and hierarchical multiple regression analyses were performed for analyzing data. The major findings of this study were as follows: First, the principal component analysis identified three reasons for which abortion is permitted. These are reasons under the maternal & child health law, socioeconomic reasons, and normatively unqualified reasons. Second, the female students showed permissive attitudes toward reasons for abortion under the maternal & child health law, disapproval attitudes toward socioeconomic reasons for abortion, and neutral attitudes toward abortion by normatively unqualified reasons. Students also showed high levels of needs for abortion prevention policies. Finally, hierarchical regression analyses revealed that female students' attitudes toward reasons for which abortion is permitted significantly predicted levels of needs for abortion prevention policies, after controlling their sciodemographic characteristics. The implications of the study results are discussed.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2793-2799
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• 2013

본 논문에서는 시간에 따라 변하는 잡음 환경에 강인한 음성 인식을 위해 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 Variational 모델 생성 기법의 모델 정확도를 향상시키고자 PCA를 도입한다. 제안된 기법은 다중 모델을 사용하는 PCGMM 기반의 특징 보상에 적용된다. 실험 결과는 제안한 PCA 기반의 Variational 모델 생성 기법이 배경 음악 환경의 다양한 SNR 조건에서 기존의 전처리 기법에 비하여 음성 인식 성능을 향상 시키는데 우수함을 입증한다. 제안한 모델 생성 기법이 기존의 Variational 모델 생성 방법에 비해 배경 음악 환경에서 평균 12.14%의 상대적 인식 성능 향상률을 나타낸다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.279-294
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• 2023

재현자료를 생성할 때 순차회귀 다중대체(SRMI)를 이용하는 방식이 가장 널리 알려져 있으며, 이를 구현한 소프트웨어로 R-패키지 synthpop이 활용되고 있다. 본 논문에서는 확률적 주성분 분석(PPCA)을 이용하여 재현자료를 생성하는 방안을 제안하고 2개의 데이터 세트를 이용한 모의실험으로 SRMI 방식과 PPCA 방식을 비교하였다. 모의실험에서 PPCA 방식으로 생성한 재현자료는 쌍별 상관계수를 기준으로 원자료와의 유사성이 가장 우수함을 확인하였다. 향후 PPCA 방식을 이용하여 시계열 자료에 대한 재현자료 생성을 연구하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권3호
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• pp.309-322
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• 2024

Identifying algae in water is important for managing algal blooms which have great impact on drinking water supply systems. There have been various microscopic approaches developed for algae classification. Many of them are based on the morphological features of algae. However, there have seldom been mathematical frameworks for comparing the shape of algae, represented as a planar continuous curve obtained from an image. In this work, we describe a recent framework for computing shape distance between two different algae based on the elastic metric and a novel functional representation called the square root velocity function (SRVF). We further introduce statistical procedures for multiple shapes of algae including computing the sample mean, the sample covariance, and performing the principal component analysis (PCA). Based on the shape distance, we classify six algal species in watersheds experiencing algal blooms, including three cyanobacteria (Microcystis, Oscillatoria, and Anabaena), two diatoms (Fragilaria and Synedra), and one green algae (Pediastrum). We provide and compare the classification performance of various distance-based and model-based methods. We additionally compare elastic shape distance to non-elastic distance using the nearest neighbor classifiers.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.161-169
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• 2007

A study was conducted in the Hong Kong with the aim of deriving an algorithm for the retrieval of suspended sediment (SS) and sea surface salinity (SSS) concentrations from Aqua/MODIS level 1B reflectance data with 250m and 500m spatial resolutions. 'In-situ' measurements of SS and SSS were also compared with coincident MODIS spectral reflectance measurements over the ocean surface. This is the first study of SSS modeling in Southeast Asia using earth observation satellite images. Three analysis techniques such as multiple regression, linear regression, and principal component analysis (PCA) were performed on the MODIS data and the 'in-situ' measurement datasets of the SS and SSS. Correlation coefficients by each analysis method shows that the best correlation results are multiple regression from the 500m spatial resolution MODIS images, $R^2$= 0.82 for SS and $R^2$ = 0.81 for SSS. The Root Mean Square Error (RMSE) between satellite and 'in-situ' data are 0.92mg/L for SS and 1.63psu for SSS, respectively. These suggest that 500m spatial resolution MODIS data are suitable for water quality modeling in the study area. Furthermore, the application of these models to MODIS images of the Hong Kong and Pearl River Delta (PRO) Region are able to accurately reproduce the spatial distribution map of the high turbidity with realistic SS concentrations.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.220-227
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• 2014

본 논문은 종합지표를 작성하는 세계은행(World Bank)의 방법론을 소개하고 그 방법론의 적용 사례를 살펴본 후 시사점을 도출하였다. 세계은행의 방법론인 비관측요인모형(UCM)에 따라 스위스 국제경영대학원(IMD)의 국가 경쟁력지수를 재산출한 후 IMD의 기존 국가경쟁력지수에 따른 순위와 비교해 보며 그 상관관계를 분석하고 시사점을 도출하였고, 경기도 31개 시군의 운영성과를 세계은행의 방법론으로 측정하여 비교해 보고 시사점을 도출하였다. 본 연구의 의의는 다음과 같이 요약될 수 있다. 세계은행의 방법론은 구성지표의 적합성 검증에 대한 통계적 방법론을 적용하지 않은데 반해 본 연구는 적합성 검증을 위한 통계적인 방법론으로 주성분분석(PCA)을 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 PCA 방법론 및 UCM은 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표의 수준 및 신뢰구간 작성에 매우 유용한 것으로 나타났다. 따라서 지역발전지수, 지방재정분석, 지방자치경쟁력지수, 공기업평가 등에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제7권1호
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• pp.69-74
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• 1994

Kim (1992)은 이차원 분할표의 단순 대응 분석에서의 영향 함수를 유도하였다. 주성분 분석에서와 마찬가지로 특정 행렬의 고유치가 대응 분석에서도 중요한 역할을 한다. 이차원 대응 분석 그림의 정확도는 가장 큰 두개의 고유치 합의 전체 고유치 합에 대한 비율로 주어지게 된다. 고유치에 미치는 영향이 큰 행이나 열을 조사함으로써 대응 분석이 개선될 수 있다. 본 논문에서는 단순 대응 분석에서의 영향 함수를 다중 대응 분석으로 확장하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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• pp.403-412
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• 1993

This paper presents the progress of the development of a nondestructive technique for the classification of normal, septicemic , and cadaver poultry carcasses by the Instrumentation and Sensing Laboratory at Beltsville, Maryland, U.S.A. The Sensing technique is based on the diffuse reflectance spectroscopy of poultry carcasses.