• 대한토목학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.531-540
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• 2019

기존의 도저 생산성 연산 모델은 각각 서로 다른 입력변수, 공식, 생산산성 보정 요인 및 실험 데이터를 사용한다. 본 논문은 PLS모델과 Caterpillar 모델로 부터 취득한 생산성 결과를 구체적으로 서술함으로써 산업표준으로 인정 될 수 있는 방법론을 제시한다. 본 방법론은 현장으로부터 수집한 입력 변수, 성능차트, 그리고 각 수식들을 확인하고 이들을 단일 계산도구로써 구현한다. 본 연구는 그래픽 추정에 대한 의존도를 제거함으로써 PLS모델이 Caterpillar 모델에서 사용되고 있는 수계산 프로세스를 대체 할 수 있음을 검증하였다. Caterfillar 모델을 PLS 모델로 대체하고 각 과정들을 함수로 대체하는 것은 현장정보를 실시간으로 수집하고 적시에 도저의 생산성을 평가할 수 있도록 기여한다. 본 연구를 통해 연구원과 실무자들은 현장의 생산성 보정요인들을 효과적으로 처리하고 이로부터 생산성을 제어할 수 있도록 한다. 본 방법론은 프로젝트 적용 사례를 통해 실용성과 유효성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.359-367
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• 2022

이 연구의 목적은 TED talk을 활용한 영어수업에 대한 대학생들의 인식을 알아보고 TED talk이 수업 재료로의 활용이 적절한지를 살펴보는 것이다. 교양영어 과목으로 50-60분간 한 학기 온라인으로 수업을 진행하고 학습자의 영어학습동기, TED talk 활용학습에 대한 학습 흥미도, 학습 태도, 학습 만족도, 학습효과에 대한 설문조사를 시행하여 수집된 자료를 PLS-SEM 모델을 적용하여 SMART PLS 3을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 영어학습동기는 수업 태도에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 그러나 학습만족도에는 영향을 미치지 않았다. 둘째, TED talk 활용 수업에 대한 흥미도는 학습태도와 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 학습태도는 학습효과 인식에 긍정적인 영향을 미쳤다. 넷째, TED talk 활용 수업에 대한 만족도는 학습효과 인식에 긍정적인 영향을 미쳤다. 결론적으로, 대학 영어수업에서 TED talk은 학습자에게 흥미와 만족도를 높이고 적극적인 수업참여를 유도할 수 있으므로 긍정적인 학습효과가 있으며 영어교육에서 활용할만한 가치와 가능성이 있음을 시사한다.

• 한국작물학회지
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• 제53권3호
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• pp.244-250
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• 2008

도정하지 않은 정조의 81 시료로부터 스펙트럼을 수집하고, 백미 완전미도정수율 예측 희귀모델을 개발하기 위해 검량식을 작성한 결과 스펙트럼을 8 nm 간격으로 지정하고, 1차미분 방법으로 검량식을 작성한 완전미율의 결정계수는 MPLS에서 0.8353, PLS 방법에서 0.8416, PCR에서 0.5277를 나타냈다. 스펙트럼을 20 nm 간격으로 지정하고 1차미분 방법으로 검량식을 작성하였다. 완전미율의 결정계수는 MPLS에서 0.8144, PLS 방법에서 0.8354, PCR에서 0.6809를 나타냈다. 스펙트럼을 8 nm 간격으로 지정하고 2차미분 방법으로 검량식을 작성하였다.완 전미율의 결정계수는 MPLS 방법에서 0.7994, PLS에서 0.8017, PCR에서 0.4473을 나타냈다. 스펙트럼을 20 nm 간격으로 지정하고 2차미분 방법으로 검량식을 작성하였다. 완전미율의 결정계수는MPLS 방법에서 0.8004, PLS에서 0.8493, PCR에서 0.6609을 나타냈다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.78-91
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• 2017

In this study, we conducted a comparative study on user's perception and behavior on public system service (PSS) using institutionalism theory and MGA (multi-group analysis) methodology. In particular, this study focuses on how institutional isomorphism is applied to public system services and how MGA can be implemented correctly in a variance based SEM (structural equation model) such as PLS (partial least square). A data set of 496 effective responses was collected from pubic system users and an empirical research was conducted using three segmented models categorized by public proximity theory (public firms = 113, government contractors = 210, private contractors = 173). For rigorous group comparisons, each model was estimated by the same indicators and approaches. PLS-SEM was used in testing research hypotheses, followed by parametric and non-parametric PLS-MGA procedures in testing categorical moderation effects. This study applied novel procedures for testing composite measurement invariance prior to multi-group comparisons. The following main results and implications are drawn : 1) Partial measurement invariance was established. Multi-group analysis can be done by decomposed models although data can not be pooled for one integrated model. 2) Multi-group analysis using various approaches showed that proximity to public sphere moderated some hypothesized paths from quality dimensions to user satisfaction, which means that categorical moderating effects were partially supported. 3) Careful attention should be given to the selection of statistical test methods and the interpretation of the results of multi-group analysis, taking into account the different outcomes of the PLS-MGA test methods and the low statistical power of the moderating effect. It is necessary to use various methods such as comparing the difference in the path coefficient significance and the significance of the path coefficient difference between the groups. 4) Substantial differences in the perceptions and behaviors of PSS users existed according to proximity to public sphere, including the significance of path coefficients, mediation and categorical moderation effects. 5) The paper also provides detailed analysis and implication from a new institutional perspective. This study using a novel and appropriate methodology for performing group comparisons would be useful for researchers interested in comparative studies employing institutionalism theory and PLS-SEM multi-group analysis technique.

• 산업식품공학
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• 제15권2호
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• pp.136-142
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• 2011

본 연구에서는 정상 콩과 이에 혼입되는 이물질을 판별하기 위해 900 nm에서 1800 nm의 파장대역에서 단색화장치가 장착된 근적외선 분광장치를 이용하여 획득된 콩과 이물질의 반사 스펙트럼의 세기를 이용하여 각각의 판별예측모델을 개발하고 그 성능과 판별정확도를 검증해보았다. 정상콩 60 립과 이물질 60 점을 각각 2 회 반복하여 측정한 총 240 개의 반사스펙트럼에 대해서 모델 개발용인 calibration group으로 168 개를, 나머지 72 개는 개발된 모델을 예측하는 prediction group으로 나누어 사용하였다. 획득된 스펙트럼은 광원의 불안정함, 시료의 크기와 형태에서 기인되는 여러 변이들을 최소화하기 위해 다양한 수학적인 전처리를 적용하였으며 판별예측모델의 개발을 위해 PLS-DA와 SIMCA 방법을 사용하여 모델의 예측 성능과 판별율을 검토하였다. PLS-DA에서 모델 개발에 사용된 84 개의 정상 콩 스펙트럼 CLASS I은 적용된 모든 전처리에서 100%의 판별율을 보여주었으며 이물질 스펙트럼 CLASS II에서도 SNV 전처리를 제외하고는 모두 100% 이물질로 판별하여 분류하였다. 개발된 PLS-DA의 모델에 대한 prediction group의 검증에 있어서는 평균값 정규화 전처리 방법이 정상 콩과 이물질에서 100% 판별율을 보여주었다. SIMCA를 이용한 이물질 판별예측모델 개발은 PLS-DA와 비교할 때 상대적으로 저조한 판별율 결과를 나타냈으며 최대값 정규화와 일정 범위값 정규화의 전처리 방법을 적용한 모델이 평균 판별율 94.4%로 다소 양호한 결과를 보여주었다. 따라서 콩에 혼입되어 있는 이물질을 판별하는 시스템을 개발하는 데 있어서 근적외선 분광장치를 이용하여 획득한 반사도 스펙트럼은 PLS-DA로 판별예측모델을 개발하고 최적의 전처리 방법을 적용한다면 콩과 이물질의 선별시에 보다 나은 판별율을 얻을 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제53권2호
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• pp.236-242
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• 2015

고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.124-131
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• 2016

분광법을 이용한 많은 응용에서 스펙트럼 데이터의 기준선 보정은 분석 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 과정이다. 기준선은 많은 경우에 육안 검사로 매개변수를 선택하여 추정한다. 이 과정은 매우 주관적이고 특히 대량의 데이터인 경우 지루한 작업을 동반하므로 좋은 분석 결과를 보장하기 어렵다. 이러한 이유로 기준선 보정에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하기 위한 객관적인 방법이 필요하다. 이전의 연구에서 PLS(penalized least squares) 방법에 새로운 가중 방식을 도입하여 기준선을 추정하는 arPLS(asymmetrically reweighted PLS) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 arPLS 방법에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하는 방법을 제안한다. 이 방법은 가능한 매개변수의 범위에서 추정한 기준선의 적응도와 평활도를 계산한 다음 정규화한 적응도와 평활도의 합이 최소가 되는 매개변수를 선택한다. 경사 기준선, 곡선 기준선, 이중 곡선 기준선의 모의실험 데이터와 실제 라만 스펙트럼을 이용한 실험에서 제안한 방법이 기준선 보정을 위한 최적 매개변수의 선택에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 분석과학
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• 제32권1호
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• pp.7-16
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• 2019

본 연구에서는 닥나무 인피섬유와 이를 이용하여 제조한 한지의 FT-NIR및 FT-MIR 스펙트럼 데이터를 각각PLS-DA에 적용하여 닥나무 인피섬유 및 한지의 원산지 판별 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위하여 서로 다른 원산지의 국내산 닥나무 인피섬유 10점을 채취하여 한지로 제조하였다. 상기시료의 FT-NIR 및 FT-IR 스펙트럼 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 PLS-DA를 수행하였다. 모델링 결과, 닥나무 인피섬유와 한지의 NIR 스펙트럼 데이터가 판별모델의 교차 검증결과 및 성능평가(정확도, 민감도, 특이도)에서 모두 100 %로 MIR 스펙트럼 데이터보다 우수한 판별 성능을 나타냈다. 또한 지역별로 4 개의 그룹을 형성하는 것을 확인 할 수 있었으며, 닥나무 인피섬유와 한지의 원산지 판별 모델 간 score 형태가 유사하게 나타내는 것을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.64-70
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• 2013

Estimation approaches for casual relation model with high-order factors have strict restrictions or limits. In the case of ML (Maximum Likelihood), a strong assumption which data must show a normal distribution is required and factors of exponentiation is impossible due to the uncertainty of factors. To overcome this limitation many PLS (Partial Least Squares) approaches are introduced to estimate the structural equation model including high-order factors. However, it is possible to yield biased estimates if there are some differences in the number of measurement variables connected to each latent variable. In addition, any approach does not exist to deal with general cases not having any measurement variable of high-order factors. This study compare several approaches including the repeated measures approach which are used to estimate the casual relation model including high-order factors by using PLS (Partial Least Squares), and suggest the best estimation approach. In other words, the study proposes the best approach through the research on the existing studies related to the casual relation model including high-order factors by using PLS and approach comparison using a virtual model.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제27권6호
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• pp.863-868
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• 2006

The partial least squares (PLS-1) calibration model based on spectrophotometric measurement, for the simultaneous determination of sulfite and sulfide is described. This method is based on the difference between the rate of the reaction of sulfide and sulfite with Malachite Green in pH 7.0 buffer solution and at 25 ${^{\circ}C}$. The absorption kinetic profiles of the solutions were monitored by measuring the decrease in the absorbance of Malachite Green at 617 nm in the time range 10-180 s after initiation of the reactions with 2 s intervals. The experimental calibration matrix for partial least squares (PLS-1) calibration was designed with 24 samples. The cross-validation method was used for selecting the number of factors. The results showed that simultaneous determination could be performed in the range 0.030-1.5 and 0.030-1.2 $\mu$g m$L ^{-1}$ for sulfite and sulfide, respectively. The proposed method was successfully applied to simultaneous determination of sulfite and sulfide in water samples and whole human blood.