Purpose: Soybean growth is adversely affected by environmental stresses such as drought, extreme temperatures, and nutrient deficiency. The objective of this study was to develop a method for rapid measurement of drought stress in soybean plants using a hyperspectral fluorescence imaging technique. Methods: Hyperspectral fluorescence images were obtained using UV-A light with 365 nm excitation. Two soybean cultivars under drought stress were analyzed. A partial least square regression (PLSR) model was used to predict drought stress in soybeans. Results: Partial least square (PLS) images were obtained for the two soybean cultivars using the results of the developed model during the period of drought stress treatment. Analysis of the PLS images showed that the accuracy of drought stress discrimination in the two cultivars was 0.973 for an 8-day treatment group and 0.969 for a 6-day treatment group. Conclusions: These results validate the use of hyperspectral fluorescence images for assessing drought stress in soybeans.
The geographical origin of Tricholoma matsutake mushrooms was studied using near-infrared spectroscopy. Modified partial least-square regression analyses were used to discriminate geographical origin. Two-hundred fifty-six of 259 actual domestic Tricholoma matsutake were classified as domestic produce, Sixty of 81 actual imported mushrooms were correctly classified as imported, while the other 21 imported from North Korea were not clearly classified. The accuracy of geographical origin discrimination was 92.94% The correlation coefficient, standard error of calibration, and standard error of prediction from modified partial least-square regression analysis were 0.84, 15.10% and 18.30% respectively.
The objective of this research was to develop model equations for measuring rice milling ratio by using visible / HIR spectroscopy. Twelve kinds of brown rice(n = 149) were milled to obtain various milling ratio ranged from 86% to 94%. Visible/NIR spectra were collected with a spectrophotometer with sample transport module. The reflectance and transmission spectra were measured in the range of 400~2, 500nm and 600~1, 400nm, respectively, with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR), Partial least square (PLS), and Artificial neural network(ANN) were used to develop models. Model developed with reflectance spectra showed better prediction results then those with transmission spectra. The MLR model with six-wavelength obtained from first derivative spectra gave to the best results for measuring the rice milling ratio(SEP = 0.535, , $r^2$ = 0.980). The PLS model(SEP = 0.604, $r^2$= 0.976) and ANN model(SEP = 0.566, $r^2$= 0.978) also can be used to determine the rice milling ratio effectively.
Alcohol consumption triggers toxic effect to organs and tissues in the human body. The risks are essentially thought to be related to ethanol content in alcoholic beverages. The identification of ethanol in blood samples requires rapid, minimal sample handling, and non-destructive analysis, such as Raman Spectroscopy. This study aims to apply Raman Spectroscopy for identification of ethanol in blood samples. Silver nanoparticles were synthesized to obtain Surface Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) spectra of blood samples. The SERS spectra were used for Partial Least Square (PLS) for determining ethanol quantitatively. To apply PLS method, $920{\sim}820cm^{-1}$ band interval was chosen and the spectral changes of the observed concentrations statistically associated with each other. The blood samples were examined according to this model and the quantity of ethanol was determined as that: first a calibration method was established. A strong relationship was observed between known concentration values and the values obtained by PLS method ($R^2=1$). Second instead of then, quantities of ethanol in 40 blood samples were predicted according to the calibration method. Quantitative analysis of the ethanol in the blood was done by analyzing the data obtained by Raman spectroscopy and the PLS method.
This study aims to test factors on the success of Employee Suggestion Systems (ESS). Considering the difference between manufacturing and non-manufacturing firms in the use of ESS, this study analyzes the impact of the industrial sector. Partial Least Square (PLS) is employed to analyze data front employees in an automobile company and a bank. The result shows that there is no distinctive difference between two industries but there are some differences in the strength of the relationships such as e impact of pro-activity on idea generation, the work improvement on idea generation and idea generation on idea submission. Some suggestions for managing ESS in non-manufacturing firms are presented.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.2249-2253
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2008
본 연구에서는 지점빈도분석과 지역빈도분석을 이용하여 확률홍수량을 산정 하였다. 지점빈도 분석은 Annual Maximum Series(AMS) 및 Partial Duration Series(PDS)를 이용하여 자료를 추출하고 각 자료에 적합한 확률분포를 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 그러나 AMS를 이용한 확률홍수량의 산정은 표본의 개수가 부족하면 이에 따른 변동성(variability)이 커지게 되는 단점이 존재하며, PDS를 사용하면 임계값(threshold)에 따른 주관적 영향이 결과에 반영되는 단점이 존재하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 PDS를 사용하는 경우의 단점을 해결하기 위해 연 1.7회의 발생횟수를 갖는 자료를 추출하고 몬테카를로 모의시험을 통하여 주관적 영향을 제거하였다. 또한 두 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량의 비교검토를 위해 지역빈도분석을 수행하였다. 유역의 면적과 일평균강우량으로부터 확률홍수량을 산정할 수 있는 것으로 알려진 Bayesian-Generalized Least Square(B-GLS) 방법을 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 최종적으로 안양천 유역의 13개 소유역에 대한 세 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량을 비교 검토한 결과, 특정한 방법이 항상 우수하다는 결론은 얻을 수 없었으나 각 유역별로 AMS가 가장 크고 B-GLS가 가장 작은 확률홍수량을 갖는 경향을 나타내었다.
Theoretically, both of fund transfer and balance inquiry which are typical Internet banking services are influenced by the beliefs on the use of Internet banking such as perceived risk and convenience, which have been shown as in the other studies. However, the use of fund transfer can be more sensitive than that of balance inquiry by the beliefs on Internet banking use since the former is not only more risk involved but also more complicated in using than the latter. The objective of this study is to analyze the relationship between the use of two Internet banking services-fund transfer and balance inquiry-and the beliefs on Internet banking use-security risk, convenience and social Influence. For this purpose, we provide the research model for explaining the difference between balance inquiry and fund transfer in the degree of influencing by security risk, convenience and social influence and test it empirically by collecting data from surveying for 206 internet banking users. In result, we show validity of the suggested model by Partial Least Square(PLS) approach.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11b
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pp.188-195
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2000
This study was conducted to measure the moisture content of powdered food using RF impedance spectroscopic method. In frequency range of 1.0 to 30㎒, the impedance such as reactance and resistance of parallel plate type sample holder filled with wheat flour and red-pepper powder of which moisture content range were 5.93∼-17.07%w.b. and 10.87 ∼ 27.36%w.b., respectively, was characterized using by Q-meter (HP4342). The reactance was a better parameter than the resistance in estimating the moisture density defined as product of moisture content and bulk density which was used to eliminate the effect of bulk density on RF spectral data in this study. Multivariate data analyses such as principal component regression, partial least square regression and multiple linear regression were performed to develop one calibration model having moisture density and reactance spectral data as parameters for determination of moisture content of both wheat flour and red-pepper powder. The best regression model was one by the multiple linear regression model. Its performance for unknown data of powdered food was showed that the bias, standard error of prediction and determination coefficient are 0.179% moisture content, 1.679% moisture content and 0.8849, respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.4
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pp.633-642
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2008
Variable selection algorithm for partial least square regression using penalty function is proposed. We use the fact that usual partial least square regression problem can be expressed as a maximization problem with appropriate constraints and we will add penalty function to this maximization problem. Then simulated annealing algorithm can be used in searching for optimal solutions of above maximization problem with penalty functions added. The HARD penalty function would be suggested as the best in several aspects. Illustrations with real and simulated examples are provided.
This paper presents an inverse design methodology for the cross section geometry of mold spring with a rectangular cross section as the starting material for a coiling process. The cross-sections of mold springs are universally rectangular, as the parallel sides minimize the possibility of failure under high service loads. Pre-coiled wires are initially designed to have a trapezoidal cross section, which becomes a rectangle by the coiling process. This study demonstrates a numerical exercise to predict changes in the sectional geometry in spring manufacture and to obtain the initial cross section which becomes the exact rectangle desired from the manufacturing process. Finite element analysis was carried out to calculate the sectional changes for various mold springs. Geometrical parameters were the widths at inner and outer radii, the inner and the outer corner radii, and the height. A partial least square regression analysis was carried out to find the main contributing factors for deciding initial design values. The height and the width mainly affected various initial parameters. The initial width at the inner radius was mostly affected by various specification parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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