• 산경연구논집
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• 제10권5호
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• pp.7-20
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• 2019

Purpose - This study provides appropriate procedures for EFA to help researchers conduct empirical studies by using PLS-SEM. Research design, data, and methodology - This study addresses the absolute and relative sample size criteria, sampling adequacy, factor extraction models, factor rotation methods, the criterion for the number of factors to retain, interpretation of results, and reporting information. Results - The factor analysis procedure for PLS-SEM consists of the following five stages. First, it is important to look at whether both the Bartlett test of sphericity and the KMO MSA meet the qualitative criteria. Second, PAF is a better choice of methodology. Third, an oblique technique is a suitable method for PLS-SEM. Fourth, a combined approach is strongly recommended to factor retention. PA should be used at the onset. Next, it is recommended using the K1 criterion. In addition, it is necessary to extract factors that increase the total variance explanatory power through the PVA-FS. Finally, it is appropriate to select an item with a factor loading into 0.5 or higher and a communality of 0.5. Conclusions - It is expected that the accurate factor analysis processed for PLS-SEM as previously presented will help us extract more precise factors of the structural model.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.393-400
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• 2006

얼굴 인식에서 얼굴 이미지의 특정 추출 방법에는 여러 가지가 있다. 그러나, 얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특정 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특정 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특정 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특정을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제16권1호
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• pp.26-32
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• 2012

화학물질의 화재위험을 나타내는 가장 중요한 물성의 하나인 자연발화점의 실험 데이터는 그 필요에도 불구하고 데이터를 얻는 것이 어려운 경우가 많다. 이 연구에서는 DIPPR 801에서 얻은 503개 유기물의 자연발화점 실험데이터로부터 자연발화점을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 및 support vector machine(SVM) 모델을 만들고 비교하였다. 그룹기여법을 이용하여 59개 작용기가 이 예측모델의 독립변수가 되었다. 두 모델에서 결정해야 할 매개변수는 교차검증으로 계산된 오차를 이용하여 결정되었고, SVM모델은 그 매개변수가 많아 particle swarm optimization을 이용한 최적화를 이용하였다. 전체 데이터에 대해 계산된 평균절대오차는 PLS가 58.59K였고, SVM이 29.11K여서 SVM이 PLS에 비해 매우 우수한 예측성능을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.102.1-102
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• 2001

In this work, extensions to partial least squares (PLS) for wastewater treatment (WWT) process monitoring are discussed. Conventional data gathered by monitoring WWT systems are usually time varying, high dimensional, correlated and nonlinear, PLS has been shown to be an efficient approach in modeling and monitoring high dimensional and correlated data. To represent dynamic and nonlinear features of the data several kinds of dynamic nonlinear PLS (DNLPLS) models have been proposed. However, the complexity and ambiguity of the models make them unsuitable for WWT monitoring, Recently, dynamic fuzzy PLS (DFPLS) was proposed ...

• 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.

• 대한산업공학회지
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• 제36권2호
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• pp.87-93
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• 2010

The partial least squares (PLS) method is popularly used for estimating the structural equation model, but the existing algorithm may not be directly implemented when probabilities are involved in some constructs or manifest variables. We propose a structural equation model including the brand choice as one construct having brand choice probabilities as its manifest variables. Then, we develop a PLS-based algorithm for the structural equation model by utilizing the multinomial logit model. A case is introduced as an application and simulation studies are performed to validate the proposed algorithm.

• 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.

• 대한화장품학회지
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• 제21권2호
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• pp.129-139
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• 1995

FT-IR의 정량 법 중 Partial least-squares(PLS) 방법과 Multiple scattering correction(MSC) 방법을 이용한 계면활성제 분석의 타당성을 조사하기 위하여 LAS, MES 그리고 ELA-9을 이들 방법으로 정량 하였다. 계면활성제 표준품을 각각 다른 비율로, 50% 에탄올에 가열 용해 시킨 다음, 건조 시켜 액막법으로 IR 스펙트럼을 측정하였다. 얻어진 스펙트럼으로부터 Variance(분산 ) 스펙트럼을 구하고 이를 참고하여 여러 파수 영역에서 반복하여 검량선을 작성하고 상관계수를 구하였다. 1245-1130 cm -1 의 범위와 1070-1010 cm -1 범위의 파수를 선정한 결과 상관계수의 값이 모두 1.000이었다. 또한 정량 결과, 오차가 0.32%이하로써 매우 만족할 만한 결과를 얻었다. 따라서 FT-IR을 이용한 정량 법에서 PLS 방법과 MSC 방법은 계면활성제 분석에 유효하며, 본 정량 방법이 매우 간단하므로 품질관리 목적의 분석에 적합하다는 결론에 도달하였다.

• 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.

• 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.