• 한국대기환경학회지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.631-642
• /
• 1998

Fall-out particles were collected by the modified British deposit gauges at 35 sampling sites in Suwon area from January to November, 1996. Twenty chemical species (Al. Ba, Cd, Cr, K, Pb, Sb, Zn, Cu, Fe, Ni, V, F-, Cl-, NO3-, 5042-, Na+, NH4+, Mg2+, and Ca2+) were analyzed by AAS and If. The purposes of this study were to estimate qualitatively various emission sources of the fell-out particle by applying multivariate statistical techniques such as factor analysis, multiple regression analysis, and discriminant analysis. During the study, outlier sites were determined by a z-score method. Cl-, Na+, Mg2+, and SO42- were highly correlated due to their common marine related source. Wind speed was the most influential factor for the deposition fluxes of the particle itself and all the chemical species as well. When applying the factor analysis, 8 source patterns were qualitatively obtained, such as marine source, soil source, oil burning source, Cr related source, tire source, Cd related source, agriculture source, and F- related source. As a result of the multiple regression analysis, we could suggest that some chemical compounds may possibly exist in the form of CaSO4, NaN03, NaCl, MgC12, (NH4)2SO4, NaF, and CaCl2 in the fall-out particles. Finally, spatial and seasonal classification study performed by a discriminant analysis showed th.at SO42-, Ca2+, Cl-, and Fe were dominant in the group of spatial pattern; however, SO42-, Cl-, Al, and V were in the group of seasonal pattern.

• 한국진공학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.338-346
• /
• 2006

반도체 공정에 사용되는 진공펌프는 가혹한 운전조건과 비선형적 특성으로 인하여 고장시점을 정확히 예측해내기가 어려운데 이로 인해 불량품이 양산되거나 불필요한 재원이 낭비되는 등의 문제가 발생하게 된다. 따라서 펌프의 운전상태를 올바르게 모니터링하고 고장 지점을 정확히 인지해 적절한 펌프 교체 시점을 알려주는 진공펌프 상태진단 모델의 개발은 매우 시급하고도 중대한 문제라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 다변량 통계기법을 이용하여 영향력 있는 인자들을 종합적으로 고려하였으며 최종적으로 Hotelling's T2 통계량을 이용한 진공펌프 상태진단 모델을 제안하였다. 핵심적인 알고리즘으로는 Multiway Principal Component Analysis(MPCA)와 Dynamic Time Warping Algorithm(DTW Algorithm) 기법 등이 사용되었다.

• 응용통계연구
• /
• 제30권6호
• /
• pp.889-899
• /
• 2017

독립성분분석은 혼합된 신호에서 원신호들을 분리하기 위해서 사용되는 다변량 분석방법으로서, 블라인드 음원 분리 중 가장 널리 사용되는 방법이다. 독립성분분석은 주성분분석이나 요인분석과 같이 선형변환을 사용하지만, 원신호들의 통계적 독립과 비정규성 가정을 필요로 한다는 점에서 다르다. 설명되는 분산의 누적비율이 클수록 더 중요한 성분을 의미하게 되는 주성분분석과 달리, 독립성분분석에서는 독립성분들의 중요순서를 결정하는데 적절한 유일한 기준이 정해지지 않는다. 군집분석이나 차원축소된 그래프 작성 등과 같은 후속 연구를 진행하기 위해서는 일부의 주요 독립성분을 사용하게 되므로, 성분의 순서를 정하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 성분의 순서를 결정하기 위한 몇 가지 기준의 성능을 비교하였다. 첨도와 첨도의 절댓값, 음의 엔트로피, 콜모고로프-스미르노프 통계량, 계수제곱합을 이용한 방법이 고려되었다. 이들은 알려진 그룹을 분류하는 능력을 기준으로 평가되었다. 두 가지 형태의 자료를 이용한 분석결과를 제시하였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.49-54
• /
• 1973

면적(面積)이 광대(廣大)하며 지형(地形)은 험준(險峻)한 산림(山林)에서 그의 축적(蓄積)을 조사(調査)하기에는 여러 난점(難點)이 많다. 중량(重量)과 용적(容積)에 비(比)하여 그 가격(價格)이 저렴(低廉)한 임목(林木)의 축적(蓄積)을 조사(調査)하는데 많은 시간(時間)과 노력(勞力)을 소비(消費)함은 산림경영상(山林經營上) 아주 비경제적(非經濟的)이다. 그러므로 항공사진(航空寫眞)만을 가지고 용이(容易)하게 ha 당(當) 임분재적(林分材積)을 추정(推定)할 수 있도록 임분재적표(林分材積表)를 작성(作成)하고 임분재적(林分材積)과 관련(關聯)있는 인자(因子)의 재적추정(材積推定)에의 관여성(關與性)을 구명(究明)하였다. 재료(材料)는 임업시험장(林業試驗場) 광릉시험림내(光陵試驗林內)에 식재(植栽)한 잣나무림(林) 114개소(個所)이며 근래(近來)에 발달(發達)한 통계학(統計學)의 일종(一種)인 다변량해석(多變量解析)과 수량화(數量化)의 이론(理論)을 응용(應用)하였으며 계산(計算)은 한국과학기술연구소(韓國科學技術硏究所)(K.I.S.T.)의 전자계산기연구실(電子計算機硏究室)에서 행(行)하였다. 조제(調製)된 임분재적표(林分材積表)의 중상관계수(重相關係數)는 0.85~0.88 로 상당(相當)히 높은 정확도(正確度)를 갖고 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제28권2호
• /
• pp.129-152
• /
• 2008

This paper considers the solution of the stochastic differential equations (SDEs) with random operator and/or random excitation using the spectral SFEM. The random system parameters (involved in the operator) and the random excitations are modeled as second order stochastic processes defined only by their means and covariance functions. All random fields dealt with in this paper are continuous and do not have known explicit forms dependent on the spatial dimension. This fact makes the usage of the finite element (FE) analysis be difficult. Relying on the spectral properties of the covariance function, the Karhunen-Loeve expansion is used to represent these processes to overcome this difficulty. Then, a spectral approximation for the stochastic response (solution) of the SDE is obtained based on the implementation of the concept of generalized inverse defined by the Neumann expansion. This leads to an explicit expression for the solution process as a multivariate polynomial functional of a set of uncorrelated random variables that enables us to compute the statistical moments of the solution vector. To check the validity of this method, two applications are introduced which are, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam and reinforced concrete cantilever beam with random bending rigidity. Finally, a more general application, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam with random bending rigidity, is presented to illustrate the method.

• Journal of Ginseng Research
• /
• 제44권6호
• /
• pp.775-783
• /
• 2020

Background: The reports about valuable oligosaccharides in ginseng are quite limited. There is an urgent need to develop a practical procedure to detect and analyze ginseng oligosaccharides. Methods: The oligosaccharide extracts from ginseng were permethylated by solid-phase methylation method and then were analyzed by ultra-high-performance liquid chromatography-Q-Orbitrap/MS. The sequence, linkage, and configuration information of oligosaccharides were determined by using accurate m/z value and tandem mass information. Several standard references were used to further confirm the identification. The oligosaccharide composition in white ginseng and red ginseng was compared using a multivariate statistical analysis method. Results: The nonreducing oligosaccharide erlose among 12 oligosaccharides identified was reported for the first time in ginseng. In the comparison of the oligosaccharide extracts from white ginseng and red ginseng, a clear separation was observed in the partial least squares-discriminate analysis score plot, indicating the sugar differences in these two kinds of ginseng samples. The glycans with variable importance in the projection value large than 1.0 were considered to contribute most to the classification. The contents of oligosaccharides in red ginseng were lower than those in white ginseng, and the contents of maltose, maltotriose, maltotetraose, maltopentaose, maltohexaose, maltoheptaose, maltooctaose, maltononaose, sucrose, and erlose decreased significantly (p < 0.05) in red ginseng. Conclusion: A solid-phase methylation method combined with liquid chromatography-tandem mass spectrometry was successfully applied to analyze the oligosaccharides in ginseng extracts, which provides the possibility for holistic evaluation of ginseng oligosaccharides. The comparison of oligosaccharide composition of white ginseng and red ginseng could help understand the differences in pharmacological activities between these two kinds of ginseng samples from the perspective of glycans.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제46권2호
• /
• pp.233-247
• /
• 2008

공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.208-217
• /
• 2020

원예작물을 카메라로 촬영하여 병해충의 종류를 판단하려는 연구가 오랫동안 있어왔다. 일반적으로 영역분할로 병해충 영역을 추출하고, 통계적 특징을 추출한 후 다양한 기계학습 기법으로 병해충 종류를 판단한다. 최근에는 딥러닝의 종단간 학습으로 병해충을 판별하는 연구가 많이 진행되고 있다. 영역분할은 조명 등의 주변 환경 변화에 따라 만족스러운 성능이 어렵고, 전체 잎 영상을 사용하는 종단간 신경망은 학습 영상과 실제 영상과의 차이 때문에 실제 적용이 어려운 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 수퍼픽셀 및 합성곱신경망을 이용하는 병해충 분류 방법을 제안한다. 실험에서는 PlantVilllage의 사과 병충해 영상들을 이용하여 실험한 결과, 분류정확도는 전체영상과 수퍼픽셀이 각각 (98.29, 92.43)%이고, 다변량 F1-score는 각각 (0.98. 0.93)이다. 제안하는 수퍼픽셀 기법은 성능 측면에서 약간 저하되지만, 현실적으로 실제 환경에서 적용 가능함을 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.745-758
• /
• 2009

자발적인 군집을 유도하는 다변량 통계기법으로 널리 사용되는 군집분석은 데이터에 기반한 탐색적 방법으로 쓰이며 군집원칙에 따라 여러 가지 방법이 제안되어 왔다. 또한 군집화된 결과에 대하여 유효성을 측정하는 측도도 다양한방법이 개발되었다. 본 연구에서는 계층적 군집분석 방법으로 최장연결법과 Ward의 방법, 비계층적 군집분석 방법으로 K-평균법 그리고 확률분포정보를 활용한 모형기반 군집분석방법을 이용하여 모의실험으로 군집분석을 실시하고 군집유효성 측도로는 연결성, Dunn 지수, 실루엣을 구하여 각 군집방법에 대해 유효성을 비교한다. 또한, 한우 관능평가 데이터에 군집분석을 적용하여 최적의 군집 상황을 구하고자 한다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제45권1호
• /
• pp.32-38
• /
• 2007

통계적인 공정 제어 기법을 회분식 공정에 적용하여, 일반적인 회분식 공정의 데이터를 통해 보다 빠르고, 손쉽게 공정의 상태를 진단할 수 있는 시스템을 구현해 보았다. 대표적인 회분식 공정의 하나인 반도체 식각공정과 반회분식 스타이렌-부타디엔 고무 생산 공정의 데이터를 이용하여 공정 변수와 공정의 상태간의 연관 관계를 규명할 수 있는 모델을 수립하였으며, 이 모델의 출력(output) 결과를 이용해 통계적 공정 제어 차트를 구성하고, 시간에 따른 공정의 추이를 분석해 이상을 판별해 보았다. 회분식 공정의 다축(multi-way) 데이터를 두개의 축으로 만드는 펼치기(unfolding) 과정을 거쳤으며, 모델링 방법으로는 Support Vector Regression 및 Partial Least Square 등의 다변량 회귀분석 방법을 이용하였다. 또한 에러차트 및 변수 기여도 차트(variable contribution chart)를 이용해 이상의 세기, 형태 및 이상 데이터에 대한 각 변수들의 기여도를 계산해 보았으며, 그 결과 이상의 발생 유무 및 발생시점 뿐만아니라 이상의 세기 및 원인 까지 진단해 볼 수 있는 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.