• 제목/요약/키워드: PLS Regression

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1100∼2200 nm 파장 영역의 휴대용 근적외선 분광분석기를 이용한 사람피부의 수분측정 (Determination of Human Skin Moisture in the Near-Infrared Region from 1100 to 2200 nm by Portable NIR System)

  • 안지원;서은정;우영아;김효진
    • 약학회지
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    • 제47권3호
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    • pp.148-153
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    • 2003
  • Skin moisture is an important factor in skin health. Measurement of moisture content can provide diagnostic information on the condition of skin. In this study, a portable near-infrared (NIR) system was newly integrated with a photo diode array detector that has no moving parts, and this system has been successfully applied for the evaluation of human skin moisture. Diffuse reflectance spectra were collected and transformed to absorbance using 1 nm step size over the wavelength range of 1100 nm to 2200 nm. Partial least squares regression (PLSR) was applied to develop a calibration model. For practical use for the evaluation of human skin moisture, the PLS model for human skin moisture was developed in vivo using the portable NIR system on the basis of the relative water content values of stratum corneum from the conventional capacitance method. The PLS model showed a good correlation. The calibration with the use of PLS model predicted human moisture with a standard error of prediction (SEP) of 3.5 at 1120∼1730 nm range. This study showed the possibility of skin moisture measurement using portable NIR system.

사용편의성에 영향을 미치는 제품 설계 변수의 통계적 선별 방법 (A Statistical Approach to Screening Product Design Variables for Modeling Product Usability)

  • 김종서;한성호
    • 대한인간공학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.23-37
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    • 2000
  • Usability is one of the most important factors that affect customers' decision to purchase a product. Several studies have been conducted to model the relationship between the product design variables and the product usability. Since there could be hundreds of design variables to be considered in the model, a variable screening method is required. Traditional variable screening methods are based on expert opinions (Expert screening) in most Kansei engineering studies. Suggested in this study are statistical methods for screening important design variables by using the principal component regression(PCR), cluster analysis, and partial least squares(PLS) method. Product variables with high effect (PCR screening and PLS screening) or representative variables (Cluster screening) can be used to model the usability. Proposed variable screening methods are used to model the usability for 36 audio/visual products. The three analysis methods (PCR, Cluster, and PLS) show better model performance than the Expert screening in terms of $R^2$, the number of variables in the model, and PRESS. It is expected that these methods can be used for screening the product design variables efficiently.

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부분최소자승법을 이용한 중고차 에어컨냄새 원인물질 추정 (Estimation of VOCs Affecting a Used Car Air Conditioning Smell via PLSR)

  • 유한민;이태희;성기우
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제21권6호
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    • pp.175-182
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    • 2013
  • Lately, customers think highly of the emotional satisfaction and as a result, issues on odor are matters of concern. The cases are odor of interior material and air-conditioner of vehicles. In particualar, with respect to the odor of air-conditioner, customers strongly claimed defects with provocative comments : "It smells like something rotten," "It smells like a foot odor," "It stinks like a rag." Generally, it is known that mold of evaporator core in the air-conditioning system decays and this produce VOCs which causes the odor to occur. In this study, partial least squares regression model is applied to predict the strength of the odor and select of important VOCs which affect car air conditioning smell. The PLS method is basically a particular multilinear regression algorithm which can handle correlated inputs and limited data. The number of latent variable is determined by the point which is stabilized mean absolute deviations of VOCs data. Also multiple linear regression is carried out to confirm the validity of PLS method.

벌점함수를 이용한 부분최소제곱 회귀모형에서의 변수선택 (Variable Selection in PLS Regression with Penalty Function)

  • 박종선;문규종
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제15권4호
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    • pp.633-642
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    • 2008
  • 본 논문에서는 반응변수가 하나 이상이고 설명변수들의 수가 관측치에 비하여 상대적으로 많은 경우에 널리 사용되는 부분최소제곱회귀모형에 벌점함수를 적용하여 모형에 필요한 설명변수들을 선택하는 문제를 고려하였다. 모형에 필요한 설명변수들은 각각의 잠재변수들에 대한 최적해 문제에 벌점함수를 추가한 후 모의담금질을 이용하여 선택하였다. 실제 자료에 대한 적용 결과 모형의 설명력 및 예측력을 크게 떨어뜨리지 않으면서 필요없는 변수들을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 부분최소제곱회귀모형에서 최적인 설명변수들의 부분집합을 선택하는데 적용될 수 있을 것이다.

신갈나무 임분의 입지 및 토양 속성을 이용한 부분최소제곱 회귀의 지위추정 모형 (Predicting Site Quality by Partial Least Squares Regression Using Site and Soil Attributes in Quercus mongolica Stands)

  • 김춘식;백경원;정상훈;황재홍;이상태
    • 한국산림과학회지
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    • 제112권1호
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    • pp.23-31
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    • 2023
  • 산림생산력의 예측은 지속가능한 산림경영이나 산림생태계서비스 증진을 위한 산림관리에 필수적인 것으로 알려져 있다. 본 연구는 전국 112개 신갈나무 임분을 대상으로 입지 및 토양 특성의 속성변수를 이용하여 지위 추정 모형을 개발하였다. 신갈나무 임분의 지위지수는 입지 및 토양 특성을 독립변수 한 일반최소제곱(Ordinary Least Squares, OLS) 및 부분최소제곱(Partial Least Squares, PLS) 회귀모형을 이용하여 유의적인 추정(P<0.05)이 가능하였다. 지위추정 회귀모형의 수정 결정계수(adjusted R2)는 입지 및 토양단면 속성변수의 회귀모형(A층: R2=0.29; B: R2=0.32)이, 토양 물리·화학적특성의 속성변수(A층: R2=0.09; B층: R2=0.21)보다 높게 나타났다. 한편, PLS 회귀모형(R2=0.20~0.32)은 OLS 회귀모형(R2=0.09~0.31)에 비해 지위지수 추정식의 설명력이 높았다. 본 연구로부터 신갈나무 임분의 입지 및 토양 특성을 이용한 지위 추정 회귀 모형이 개발되었으나, 결정계수 값이 낮아 회귀모형의 설명력을 향상시킬 수 있는 새로운 변수 개발이 필요할 것으로 사료되었다.

Estimation of product compositions for multicomponent distillation columns

  • Shin, Joonho;Lee, Moonyong;Park, Sunwon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.295-298
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    • 1996
  • In distillation column control, secondary measurements such as temperatures and flows are widely used in order to infer product composition. This paper addresses the design of static estimators using the secondary measurements for estimating the product compositions of the multicomponent distillation columns. Based on the unified framework for the estimator problems, the relationships among several typical static estimators are discussed including the effect of the measured inputs. Design guidelines for the composition estimator using PLS regression are also presented. The estimator based on the guidelines is robust to sensor noise and has a good predictive power.

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분광분석법을 이용한 단립 쌀의 함수율 및 단백질 함량 예측모델 개발 (Development of Prediction Model for Moisture and Protein Content of Single Kernel Rice using Spectroscopy)

  • 김재민;최창현;민봉기;김종훈
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제23권1호
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    • pp.49-56
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    • 1998
  • The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.

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Use of partial least squares analysis in concrete technology

  • Tutmez, Bulent
    • Computers and Concrete
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    • 제13권2호
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    • pp.173-185
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    • 2014
  • Multivariate analysis is a statistical technique that investigates relationship between multiple predictor variables and response variable and it is a very commonly used statistical approach in cement and concrete industry. During model building stage, however, many predictor variables are included in the model and possible collinearity problems between these predictors are generally ignored. In this study, use of partial least squares (PLS) analysis for evaluating the relationships among the cement and concrete properties is investigated. This regression method is known to decrease the model complexity by reducing the number of predictor variables as well as to result in accurate and reliable predictions. The experimental studies showed that the method can be used in the multivariate problems of cement and concrete industry effectively.

결핵 사망자수에 영향을 미치는 지역특성 요인 규명 - 도시 및 비도시지역 비교분석 - (Identifying Regional Characteristics Faxtors Affecting the Number of Tuberculosis Death - The Comparative Analysis between Urban and Rural areas -)

  • 윤상훈;박근오
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제16권3호
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    • pp.513-525
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    • 2020
  • 연구목적: 본 연구는 결핵 사망자수에 영향을 미치는 지역특성 요인들을 도시와 비도시지역으로 구분하여 그 특성을 비교분석하고자 하였다. 연구방법:다중공선성과 표본수의 문제를 해결할 수 있는 부분최소제곱(PLS) 회귀분석을 활용하였다. 연구결과:분석결과, 도시와 비도시의 결핵 사망자수는 약 3배 차이나는 것으로 나타났다. 지역특성 요인 비교분석결과, 공통적으로는 어린이, 고령자, 경제적 취약한 인구가 결핵에 노출될 확률이 높은 것으로 도출되었다. 차별적인 결과로써 도시지역은 초미세먼지, 이산화황과 같은 환경적 요인이, 비도시지역은 우울감 경험률과 같은 사회적 요인이 결핵 사망자수에 중요한 영향을 미쳐 도시지역과 비도시지역의 지역특성 요인은 차이가 있음을 알 수 있었다. 결론: 향후 도시지역과 비도시지역의 특성을 반영한 결핵예방과 관리정책이 필요하다.

수도권 미분양아파트 구매의사결정 영향요인 분석 (A Study on the Decision-making Factors of Living-in Idea into Unsold Apartment of Metropolitan Area)

  • 탁정호;노정현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.247-255
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    • 2017
  • 본 연구는 미분양아파트 구매의사결정에 있어 고려해야하는 특성요인을 규명하고 구매자 유형에 따른 차이를 비교 분석하였다. 구매의사결정에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 선행연구 고찰을 통하여 특성을 종합하고 PLS(Partial Least Squares)회귀분석을 활용하여 그 영향을 실증하였다. 또한 구매자 유형별 특성을 비교하기 위해 분석대상을 미분양아파트 수요자인 입주자와 공급자인 건설사로 구분하여 설문을 진행하였다. 분석결과 입주자는 내부요인(1.141), 조건완화(1.114), 환경요인(1.107), 사회적 요인(1.048), 외부요인(1.030), 교육환경요인(1.010)의 의사결정요인을 중시하는 것으로 나타났으며 건설사의 경우 사회적 요인(1.401), 환경요인(1.251), 조건완화(1.133)의 의사결정요인이 중요한 것으로 도출되었다. 또한 공통적인 의사결정요인으로 조건완화, 사회적요인, 환경요인이 도출되었다.